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May 25, 2023

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Von Experten begutachtet

Forschungsartikel

Zu gleichen Teilen an dieser Arbeit beteiligt mit: Nicolas Banholzer, Kathrin Zürcher

Rollen Datenkuration, formale Analyse, Untersuchung, Methodik, Projektverwaltung, Software, Validierung, Visualisierung, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

Zugehörigkeit Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Bern, Bern, Schweiz

https://orcid.org/0000-0003-0138-6120

Zu gleichen Teilen an dieser Arbeit beteiligt mit: Nicolas Banholzer, Kathrin Zürcher

Rollen Konzeptualisierung, Datenkuration, formale Analyse, Finanzierungseinwerbung, Untersuchung, Projektverwaltung, Visualisierung, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

Zugehörigkeit Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Bern, Bern, Schweiz

Rollen Datenkuratierung, Finanzierungseinwerbung, Untersuchung, Ressourcen, Validierung, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

Zugehörigkeit Abteilung für Infektionskrankheiten, Inselspital, Universitätsspital Bern, Universität Bern, Bern, Schweiz

https://orcid.org/0000-0002-1838-9208

Rollen Finanzierungsakquise, Untersuchung, Methodik, Ressourcen, Schreiben – ursprünglicher Entwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

Zugehörigkeit Institut für Infektionskrankheiten, Universität Bern, Bern, Schweiz

Rollen: Untersuchung, Methodik, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

Zugehörigkeit Institut für Infektionskrankheiten, Universität Bern, Bern, Schweiz

Rollen Methodik, Ressourcen, Validierung, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

Zugehörigkeiten Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Bern, Bern, Schweiz, Zentrum für Epidemiologie und Forschung von Infektionskrankheiten, Fakultät für Gesundheitswissenschaften, Universität Kapstadt, Kapstadt, Südafrika, Bevölkerungsgesundheitswissenschaften, Bristol Medical School, Universität von Bristol, Bristol, Vereinigtes Königreich

https://orcid.org/0000-0001-7462-5132

Rollen Konzeptualisierung, Finanzierungsbeschaffung, Ressourcen, Validierung, Schreiben – ursprünglicher Entwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

Angliederung Institut für Erziehungswissenschaft, Universität Bern, Bern, Schweiz

https://orcid.org/0000-0003-2987-2470

Rollen Konzeptualisierung, Datenkuration, Finanzierungseinwerbung, Untersuchung, Methodik, Ressourcen, Überwachung, Visualisierung, Schreiben – ursprünglicher Entwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung

* E-Mail: [email protected]

Zugehörigkeit Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Universität Bern, Bern, Schweiz

https://orcid.org/0000-0003-3309-4835

Zunehmende Belege deuten darauf hin, dass die Übertragung über die Luft einen wichtigen Beitrag zur Gesamtverbreitung des Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) leistet, insbesondere über kleinere Partikel, sogenannte Aerosole. Der Beitrag von Schulkindern zur Übertragung von SARS-CoV-2 bleibt jedoch ungewiss. Ziel dieser Studie war es, die Übertragung luftübertragener Atemwegsinfektionen und den Zusammenhang mit Infektionsschutzmaßnahmen in Schulen mithilfe eines Ansatzes mit mehreren Messungen zu bewerten.

Wir haben über einen Zeitraum von 7 Wochen von Januar bis März 2022 (Omicron-Welle) in 2 Sekundarschulen epidemiologische (Fälle der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19)), Umwelt- (CO2, Aerosol- und Partikelkonzentrationen) und molekulare Daten (Bioaerosol- und Speichelproben) gesammelt Schulen (n = 90, durchschnittlich 18 Schüler/Klasse) in der Schweiz. Wir analysierten Veränderungen der Umwelt- und molekularen Eigenschaften zwischen verschiedenen Studienbedingungen (kein Eingriff, Tragen von Masken, Luftreiniger). Die Analysen der Umweltveränderungen wurden an unterschiedliche Belüftung, die Anzahl der Schüler im Unterricht, die Schule und die Auswirkungen von Wochentagen angepasst. Wir haben die Krankheitsübertragung mithilfe eines semi-mechanistischen Bayes'schen hierarchischen Modells modelliert und dabei abwesende Schüler und die Übertragung durch die Gemeinschaft berücksichtigt.

Die molekulare Analyse von Speichelproben (21/262 positiv) und Luftproben (10/130) ergab während der gesamten Studie SARS-CoV-2 (wöchentliche durchschnittliche Viruskonzentration 0,6 Kopien/l) und gelegentlich auch andere Atemwegsviren. Die gesamten täglichen durchschnittlichen CO2-Werte betrugen 1.064 ± 232 ppm (± Standardabweichung). Die täglichen durchschnittlichen Aerosolkonzentrationen betrugen ohne Eingriffe 177 ± 109 1/cm3 und sanken um 69 % (95 % CrI 42 % bis 86 %) mit Maskenpflicht und 39 % (95 % CrI 4 % bis 69 %) mit Luftreinigern. Im Vergleich zu keinem Eingriff war das Übertragungsrisiko bei Maskenpflicht geringer (angepasstes Odds Ratio 0,19, 95 % CrI 0,09 bis 0,38) und vergleichbar mit Luftreinigern (1,00, 95 % CrI 0,15 bis 6,51).

Zu den Studieneinschränkungen gehört eine mögliche zeitliche Verwechslung, da die Zahl der anfälligen Studierenden im Laufe der Zeit abnahm. Darüber hinaus dokumentiert der Nachweis von Krankheitserregern in der Luft die Exposition, aber nicht unbedingt die Übertragung.

Der molekulare Nachweis von SARS-CoV-2 in der Luft und beim Menschen deutete auf eine anhaltende Übertragung in Schulen hin. Maskenpflichten führten zu einer stärkeren Reduzierung der Aerosolkonzentrationen als bei Luftreinigern und zu einer geringeren Übertragung. Unser Ansatz mit mehreren Messungen könnte verwendet werden, um das Übertragungsrisiko von Atemwegsinfektionen und die Wirksamkeit von Infektionskontrollmaßnahmen in Schulen und anderen Gemeindeeinrichtungen kontinuierlich zu überwachen.

Zitat: Banholzer N, Zürcher K, Jent P, Bittel P, Furrer L, Egger M, et al. (2023) SARS-CoV-2-Übertragung mit und ohne Maskentragen oder Luftreiniger in Schulen in der Schweiz: Eine Modellstudie zu epidemiologischen, umweltbezogenen und molekularen Daten. PLoS Med 20(5): e1004226. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226

Wissenschaftlicher Herausgeber:Aziz Sheikh, Universität Edinburgh, VEREINIGTES KÖNIGREICH

Erhalten:19. Januar 2023;Akzeptiert:28. März 2023;Veröffentlicht:18. Mai 2023

Urheberrechte ©: © 2023 Banholzer et al. Dies ist ein Open-Access-Artikel, der unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution License verbreitet wird, die die uneingeschränkte Nutzung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium erlaubt, sofern der ursprüngliche Autor und die Quelle genannt werden.

Datenverfügbarkeit: Es gelten Einschränkungen hinsichtlich der Verfügbarkeit personenbezogener Daten, die jedoch zur Wahrung der Vertraulichkeit der Teilnehmer erforderlich sind. Die Daten sind auf begründete Anfrage erhältlich, Kontakt: Universität Bern, [email protected]. Alle weiteren Daten sind im Manuskript und den begleitenden Begleitinformationen enthalten. Der Code ist unter https://github.com/nbanho/mcid verfügbar.

Finanzierung: Diese Studie wird vom Multidisziplinären Zentrum für Infektionskrankheiten der Universität Bern, Bern, Schweiz, finanziert. NB, LF und ME werden vom National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID) durch die Kooperationsvereinbarung 5U01-AI069924-05 unterstützt. ME wird durch eine spezielle Projektförderung des Schweizerischen Nationalfonds (Förderung 32FP30-189498) unterstützt. Die Geldgeber hatten keinen Einfluss auf das Studiendesign, die Datenerhebung und -analyse, die Entscheidung zur Veröffentlichung oder die Erstellung des Manuskripts.

Konkurrierende Interessen: Ich habe die Richtlinien der Zeitschrift gelesen und die Autoren dieses Manuskripts haben die folgenden konkurrierenden Interessen: ME ist Mitglied des Redaktionsausschusses von PLOS Medicine. Alle Autoren haben erklärt, dass keine konkurrierenden Interessen bestehen.

Abkürzungen: CrI, glaubwürdiges Intervall; COVID-19, Coronavirus-Krankheit 2019; CT, Zyklusschwelle; MCMC, Markov-Kette Monte Carlo; NUTS, No-U-Turn Sampler; SARS-CoV-2, schweres akutes respiratorisches Syndrom Coronavirus 2; VGL, virale Genomlast; VTM, virales Transportmedium

Die Ausbreitung von Atemwegsinfektionen wie dem Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) und der Influenza ist schwer zu kontrollieren [1]. Die Übertragung von Mensch zu Mensch erfolgt hauptsächlich über ausgeatmete Atempartikel, die den jeweiligen Erreger enthalten, insbesondere über Aerosole (definiert als Atemwegspartikel <100 μm [2,3]), und nicht über größere Tröpfchen >100 μm. Mehrere Berichte haben Hinweise darauf geliefert, dass ein erheblicher Teil der SARS-CoV-2-Übertragung wahrscheinlich durch kleine Atemwegspartikel (<5 μm, auch feine Aerosole genannt) erfolgt, was längere Schwebezeiten und eine Übertragung über die Luft in kurzer Entfernung (1 bis 2 m) ermöglicht ) und große Reichweiten (>2 m) [4–6]. Es gibt zunehmend Hinweise darauf, dass sie einen wichtigen Beitrag zur Gesamtverbreitung von SARS-CoV-2 in geschlossenen Gemeinschaftsräumen wie Kliniken, Arbeitsplätzen und Schulen leisten [3,6–8].

Während der Coronavirus-Pandemie 2019 (COVID-19) schlossen öffentliche Behörden weltweit Geschäfte und Schulen [9,10], doch die Schließung von Schulen war besonders umstritten. Während die negativen Auswirkungen von Schulschließungen auf das Wohlbefinden und die psychische Gesundheit von Schülern gut dokumentiert sind [11], ist die Rolle von Kindern und Jugendlichen bei der Übertragung von SARS-CoV-2 weniger klar [12]. Eine Studie in Deutschland schätzte, dass Schulkontakte zwischen 2 % und 20 % zur Gesamtübertragung von SARS-CoV-2 in der Bevölkerung beitrugen [13]. Studien zur Wirksamkeit staatlicher Eingriffe auf Bevölkerungsebene sind hinsichtlich der Auswirkungen von Schulschließungen in verschiedenen Epidemiewellen nicht schlüssig [10,14]. Die Einführung der Pflicht zum Tragen von Gesichtsmasken [13,15] und einer verbesserten Belüftung [15] in Schulen war mit einer geringeren Inzidenz von COVID-19 verbunden. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass die Installation von tragbaren HEPA-Luftfiltergeräten (Luftreinigern) SARS-CoV-2-Bioaerosole auf einer Krankenstation entfernt [16]. Schließlich zeigte eine Simulationsstudie ausgeatmeter SARS-CoV-2-Bioaerosole in einem Innenraum die Wirksamkeit des Tragens von Masken und tragbarer Luftreiniger bei der Reduzierung von Aerosolen [17].

Mit einem Mehrfachmessansatz untersuchten wir die Übertragung von SARS-CoV-2 und anderen Atemwegsviren in Schulräumen. Wir stellten die Hypothese auf, dass unser Ansatz eine Übertragung nachweisen könnte (angezeigt durch die Exposition gegenüber Bioaerosolen und epidemiologischen Daten) und dass Maßnahmen zur Infektionskontrolle (Tragen von Masken und Luftreinigern) die Konzentration von Aerosolen und Atemwegspartikeln verringern und das Infektionsrisiko für Schüler in Schulräumen senken würden . Wir haben über einen siebenwöchigen Studienzeitraum von Januar bis März 2022 epidemiologische (Fälle von Atemwegserkrankungen), Umwelt- (CO2-, Aerosol- und Partikelkonzentrationen) und molekulare Daten (Nachweis von Atemwegsviren in Bioaerosol- und menschlichen Speichelproben) gesammelt Sekundarschulen in der Schweiz. Wir analysierten Veränderungen der Umwelt- und molekularen Eigenschaften und schätzten die Wahrscheinlichkeit einer Infektion mit SARS-CoV-2 unter drei verschiedenen Studienbedingungen mit und ohne Maßnahmen zur Infektionskontrolle (allgemeines Tragen von Masken und Luftreinigern).

Wir haben Daten in 2 weiterführenden Schulen (Alter der Schüler 13 bis 15 Jahre) über einen siebenwöchigen Studienzeitraum vom 24. Januar bis 26. März (Schule 1) und 18. März (Schule 2) 2022 gesammelt. Beide Schulen befinden sich im Kanton aus Solothurn, Schweiz, und hat 1.500 (Schule 1) und 700 (Schule 2) Schüler. Epidemiologische Daten wurden in den 5 Klassen (Schule 1: Klassen A/B, C; Schule 2: Klassen D, E) und Umwelt- und molekulare Daten in 2 Klassenräumen (Schule 1: A/B, Schule 2: D) gesammelt ). In der Schule 1 wurde derselbe Klassenraum aufgrund des Halbklassenunterrichts von 2 Klassen A/B genutzt. Abb. 1 zeigt den schematischen Studienaufbau. Über diese Studie wird gemäß der STROBE-Richtlinie (Strengting the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) (S1-Checkliste) berichtet.

Schematischer Studienaufbau von Klassenräumen, in denen in jeder Schule Umweltdaten gesammelt wurden. Ein Luftreiniger wurde vorne und der andere hinten in den Klassenzimmern angebracht. Alle Geräte wurden auf Kopfhöhe der sitzenden Schüler platziert. Beide Klassenräume waren nicht mit einer aktiven HVAC-Anlage (Heizung, Lüftung, Klimaanlage) ausgestattet, sondern wurden mittels passiver Fensterlüftung belüftet. Für Schule 1 wurde die Belüftung zusätzlich durch einen CO2-gesteuerten Öffner eines kleinen Fensters oben unterstützt.

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.g001

Wir haben drei Bedingungen unterschieden (Abb. 2): (i) Tragen von Gesichtsmasken, wie von den damaligen Gesundheitsbehörden vorgeschrieben (Maskenpflicht; typischerweise Masken vom Typ II und Typ IIR, obwohl auch Gemeinschaftsmasken erlaubt waren); (ii) Standardzustand nach Aufhebung der Maskenpflicht (kein Eingriff); und (iii) Umwelteingriffe unter Verwendung handelsüblicher tragbarer HEPA-Filtergeräte (Luftreiniger; Xiaomi Mi Air Pro 70 m2, Shenzhen, China; ca. 250 USD pro Gerät, Betrieb mit 2 × 600 m3/h Reinluftabgaberate). Die Maskenpflicht galt für alle Klassen (einschließlich Lehrer) und wurde im Allgemeinen gut eingehalten. In der Schule 2 wurde das Tragen von Masken noch eine Woche lang fortgesetzt, nachdem die Verpflichtung aufgehoben wurde (Woche 4). Lediglich in 2 Klassenräumen wurden Luftreiniger mit Bioaerosol- und Umweltprobenentnahme installiert. Unter allen Studienbedingungen erfolgte gemäß den Empfehlungen der nationalen Gesundheitsbehörden eine passive Fensterlüftung.

(A)Studienbedingungen während des siebenwöchigen Studienzeitraums.(B)Anzahl neuer COVID-19-Fälle über alle Altersgruppen (gleitender 7-Tage-Durchschnitt) und Reproduktionszahl (Durchschnitt der veröffentlichten Medianschätzung) im Kanton Solothurn [18] im Untersuchungszeitraum.

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.g002

Zu Studienbeginn haben wir in den teilnehmenden Klassen aggregierte Daten zu Alter, Geschlecht und COVID-19-Impfstatus gesammelt. Wir haben Daten zur Anzahl der vermuteten und bestätigten Fälle von COVID-19 abgeleitet, basierend auf der gemeldeten Anzahl von Schülern, die aufgrund einer Krankheit, die wahrscheinlich mit COVID-19 zusammenhängt, der Schule fernblieben (Text C und Tabellen A–E im Anhang S1). Meldungen über Abwesenheiten wurden elektronisch in eine REDCap-Datenbank eingegeben [19,20]. Beide Schulen nahmen an wiederkehrenden wöchentlichen Tests auf SARS-CoV-2 teil. Die Speichelproben wurden ins Labor transportiert und bis zur weiteren Verarbeitung bei −80 °C gelagert [21–23].

CO2- und Partikelmessungen. Ein Luftqualitätsgerät (AQ Guard, Palas GmbH, Karlsruhe, Deutschland) maß kontinuierlich den CO2-Gehalt in Innenräumen, die Aerosolzahlkonzentration (Partikeldurchmesser zwischen 175 nm und 20 μm) und die Partikelmassenkonzentration (PM in μgm−3; PM1, PM2,5). , PM4, PM10, also Partikel mit Größen <1 bis <10 µm). Dieses Gerät wurde in früheren Arbeiten verwendet [24,25]. Die Daten wurden nach der Zeit gefiltert, zu der sich die Schüler im Klassenzimmer aufhielten. Diese Zeitspanne wurde zusammen mit der Zeit, zu der die Fenster geöffnet wurden, überwacht.

Probenahme von Bioaerosolen. Wir haben im Klassenzimmer mit einem Bioaerosol-Probenahmegerät (BioSpot-VIVAS, Aerosol Devices, Ft. Collins, Colorado, Vereinigte Staaten von Amerika) in der Luft befindliche Atemwegsviren gesammelt. Dieses Gerät entnimmt in der Luft befindliche Viruspartikel mithilfe einer wasserbasierten Laminarströmungskondensationsmethode in ein Virustransportmedium (VTM). Parallel dazu verwendeten wir auch den Coriolis Micro Air-Probenehmer (Bertin Instruments Montigny-le-Bretonneux, Frankreich), der mit 200 l/min lief und in 15 ml PBS sammelte, wie zuvor in Klinikumgebungen berichtet [26]. BioSpot-VIVAS war während des gesamten Unterrichts in Betrieb, während Coriolis Micro Air nur kurz vor und während der Pausen in Betrieb war, um die Lärmbelastung zu reduzieren (ca. 60 Minuten/Tag). Die abnehmbaren Teile beider Probenahmegeräte wurden regelmäßig autoklaviert, um Kontaminationen zu vermeiden. Am Ende des Tages wurden die Proben zum Institut für Infektionskrankheiten (IFIK) transportiert und bei −80 °C gelagert. Am Ende des Untersuchungszeitraums wurden die Xiaomi HEPA-Filter vorsichtig entfernt und 20 Abstrichtupfer von jedem Filter entnommen und bis zur weiteren Verarbeitung bei –80 °C gelagert.

Vor der Echtzeit (RT)-PCR-Analyse wurden tägliche Bioaerosolproben für jedes Probenahmegerät kombiniert und unter Verwendung von Amicon Ultra-15 Zentrifugalfiltern mit Ultracel 10.000 Dalton-Molekulargewichts-Cutoff-Filtern (UFC9010; MilliporeSigma, Burlington, USA) auf a gefiltert Volumen von 1 ml. Die menschlichen Speichelproben wurden ohne vorherige Filtration direkt analysiert. Der Allplex RV Master Assay (Seegene, Seoul, Südkorea) wurde zum Nachweis einer Gruppe von 19 Atemwegsviren (Text A im S1-Anhang), einschließlich SARS-CoV-2, verwendet. Die virale Genomlast (VGL) der Proben wurde mithilfe standardisierter Verdünnungsreihen quantifiziert und in genomäquivalenten Kopien/l angegeben. Bei positiven Proben führten wir eine gezielte Sequenzierung viraler RNA durch, um die genetische Verwandtschaft zwischen in der Luft nachgewiesenen SARS-CoV-2-Stämmen und menschlichen Proben zu vergleichen [27]. Aufgrund der niedrigen RNA-Konzentrationen konnten wir jedoch keines der Genziele in den Bioaerosolproben amplifizieren und sequenzieren.

Die tägliche Zahl neuer Fälle von COVID-19 wurde auf der Grundlage der Zahl der Schüler, die nicht in der Schule waren, abgeleitet. Bestätigte Fälle bezogen sich auf Abwesenheiten aufgrund eines positiven Labortestergebnisses oder einer Isolation. Bei den Verdachtsfällen handelte es sich um krankheitsbedingte Abwesenheiten, die vermutlich im Zusammenhang mit COVID-19 standen. Abwesenheiten aus anderen bekannten Gründen wurden ausgeschlossen. Wir haben einen probabilistischen Simulationsansatz (Text D im S1-Anhang) verwendet, um die Anzahl der Verdachtsfälle, bei denen es sich um Fälle von COVID-19 handelte, und das Datum des Symptombeginns abzuschätzen, das von den Studierenden nicht immer angegeben wurde. Wir haben 100 Datensätze für die tägliche Anzahl neuer Fälle von COVID-19 erstellt. Nachfolgende Analysen wurden für jeden dieser Datensätze durchgeführt und wir geben den Mittelwert der Schätzergebnisse an, sofern nicht anders angegeben. Fälle bei Lehrern wurden ausgeschlossen, da die Lehrer mehrere Klassen unterrichteten und unterschiedlicher Exposition ausgesetzt waren.

Wir haben die durchschnittlichen Konzentrationen pro Tag berechnet und diese zwischen den Studienbedingungen verglichen. Wir geben den Mittelwert ± Standardabweichung an. Wir haben die Reduzierung der Konzentrationen außerdem mithilfe von Bayes'schen logarithmisch-linearen Regressionsmodellen (Text H im Anhang S1) geschätzt und dabei die Belüftungsrate (berechnet aus den CO2-Werten in Innenräumen; siehe Text I im Anhang S1), die tägliche Anzahl der Schüler im Unterricht und Schul- und Wochentagseffekte.

Wir haben die tägliche Übertragung von SARS-CoV-2 mit einem Bayes'schen halbmechanistischen hierarchischen Modell geschätzt [9] (Abb. 3): (i) Wir haben die Anzahl der Neuinfektionen als Funktion der anfälligen Schüler in jeder Klasse und jedem Tag modelliert, wobei die Die Wahrscheinlichkeit einer Infektion kann je nach Studienbedingung variieren. (ii) Wir haben die geschätzten Auswirkungen der Interventionen an den täglichen Anteil aller abwesenden Schüler und die effektive Reproduktionszahl in der Gemeinschaft angepasst. (iii) Die Zahl der Neuerkrankungen wurde als gewichtete Summe der Zahl der Neuinfektionen in den Vortagen berechnet. (iv) Die Anzahl der anfälligen Schüler wurde berechnet, indem die Anzahl der bereits infizierten Schüler entfernt wurde.

(1) Die Zahl der Neuinfektionen wurde als Funktion der Zahl der anfälligen Schüler, der klassenspezifischen täglichen Infektionsrate und der Reduzierungen durch aktive Infektionsschutzmaßnahmen modelliert; (2) die Auswirkungen der Kontrollmaßnahmen wurden an die Übertragung in der Gemeinschaft und den Anteil der Schüler in der Klasse angepasst; (3) Die beobachtete Anzahl neuer Fälle wurde als gewichtete Summe der Anzahl neuer Infektionen in den vorangegangenen Tagen berechnet. und (4) die Zahl der anfälligen Schüler wurde als Gesamtzahl der Schüler abzüglich der kumulierten Summe der Infektionen in den vorangegangenen Tagen berechnet.

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.g003

Eine detaillierte Beschreibung des Übertragungsmodells und der Auswahl der Prioritäten für alle Modellparameter finden Sie in Text E im Anhang S1. Modellparameter wurden mit einem Bayes'schen Ansatz geschätzt (Text F im S1-Anhang). Insbesondere wurde die Markov-Ketten-Monte-Carlo-Stichprobe (MCMC) verwendet, wie sie durch den Hamilton-Monte-Carlo-Algorithmus mit dem No-U-Turn Sampler (NUTS) implementiert wurde [28]. Sofern nicht anders angegeben, geben wir die posterioren Mittelwerte und glaubwürdigen Intervalle (CrIs) basierend auf den 50-%-, 80-%- bzw. 95-%-Quantilen der posterioren Stichproben an. Wir haben die Gesamtzahl der vermiedenen Infektionen für jede Intervention geschätzt, indem wir die Differenz zwischen der geschätzten Anzahl von Infektionen bei Vorhandensein und Fehlen von Interventionen berechnet haben (kontrafaktisches Szenario).

Alle Analysen wurden in R-Software (Version 4.2.0) [29] und die Modellierung in Stan (Version 2.21.0) [30] durchgeführt. Der Code ist unter https://github.com/nbanho/mcid verfügbar.

Die Ethikkommission des Kantons Bern, Schweiz, hat die Studie genehmigt (Referenznr. 2021–02377). Für die Speichelproben schlossen wir alle Studierenden ein, die zur Teilnahme bereit waren und eine schriftliche Einverständniserklärung ihrer Betreuer einholten.

Die Studienpopulation bestand aus 90 Studierenden (39 Frauen, 51 Männer; Tabelle 1). Davon waren 27 Studierende vollständig geimpft und 34 Studierende hatten sich innerhalb des letzten Jahres von einer Infektion erholt. Während des siebenwöchigen Studienzeitraums (insgesamt 3.150 Schülertage) waren die Schüler 644 Tage (20 % der Gesamtzahl) von der Schule fern, wovon 147 Tage (23 % der Abwesenheiten) auf die Isolation im Zusammenhang mit COVID-19 zurückzuführen waren. und 247 (38 % der Abwesenheiten) waren krankheitsbedingt. Insgesamt gab es 35 bestätigte und 73 Verdachtsfälle von COVID-19, was die Anzahl der Schüler in einigen Klassen übersteigt (Tabelle C im S1-Anhang). Dies deutet darauf hin, dass nur ein Teil der Verdachtsfälle tatsächliche Fälle von COVID-19 waren, da es unwahrscheinlich ist, dass Studierende zweimal infiziert wurden. Dementsprechend schätzten wir die tatsächliche Zahl der COVID-19-Fälle an allen Schulen auf 55 (95 % CrI 35 bis 76).

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.t001

Wir analysierten 262 Speichelproben, 130 Bioaerosolproben und Abstriche von den Filtern von Luftreinigern (20 Abstriche pro Filter) in 2 Klassenräumen. Insgesamt gab es 21 positive Speichelproben und 10 positive Luftproben. Wir haben SARS-CoV-2, Adenovirus und Influenzavirus entdeckt (Tabelle 2 und Tabellen AB im S1-Anhang). SARS-CoV-2 machte die überwiegende Mehrheit der positiven Speichelproben (19 von 21) und Bioaerosolproben (9 von 10) aus. Wir fanden in derselben Woche 4 positive Luftspeichelproben (3 SARS-CoV-2 und 1 Adenovirus), was darauf hindeutet, dass es sich um gepaarte Proben handelte. Auch in den HEPA-Filtern der Luftreiniger haben wir SARS-CoV-2 und Influenzaviren nachgewiesen. Die Anzahl positiver Speichel- und SARS-CoV-2-Proben in der Luft pro Woche variierte je nach Studienbedingung (Abb. 4A). Ohne Eingriffe lag der Anteil positiver Proben pro Woche bei Speichelproben bei 11,5 % und bei Luftproben bei 8,1 %. Bei Maskenpflicht (Speichel: 5,7 %, Luft: 7,1 %) und Luftreinigern (Speichel: 7,7 %, Luft: 5,0 %) waren diese Anteile geringer. Die wöchentliche durchschnittliche Viruskonzentration positiver Proben betrug 0,6 Kopien/L. Es gab auch Unterschiede in der Viruskonzentration zwischen den Studienbedingungen (Abb. 4B). Ohne Eingriffe waren es 1,1 Exemplare pro Liter und Woche und damit höher als mit Maskenpflicht (0,7 Exemplare/L pro Woche) und Luftreinigern (0,1 Exemplare/L pro Woche).

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.t002

(A)Anteil positiver Luftproben (durchgezogene Linie) und Speichelproben (gestrichelte Linie) (Durchschnitt pro Woche).(B)Viruskonzentration in positiven Luftproben von BioSpot-VIVAS (Durchschnitt pro Woche).

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.g004

Die Partikelkonzentrationen unterschieden sich je nach Studienbedingung (Abb. 5A). Die Aerosolkonzentrationen waren mit Maskenpflicht (Mittelwert 49 ± 52 1/cm3 Standardabweichung) und Luftreinigern (84 ± 56 1/cm3) niedriger als ohne Eingriffe (177 ± 109 1/cm3). Ebenso waren die Partikelmassenkonzentrationen (z. B. PM1) mit Maskenpflicht (2,0 ± 1,6 μgm-3) und Luftreinigern (3,8 ± 2,9 μgm-3) niedriger als ohne Eingriffe (6,9 ± 4,1 μgm-3). Der tägliche durchschnittliche CO2-Gehalt betrug insgesamt 1.064 ± 232 ppm. Die CO2-Werte ohne Eingriffe (953 ± 198 ppm) waren etwas niedriger als mit Maskenpflicht (1.155 ± 237 ppm) und Luftreinigern (1.088 ± 224 ppm), was auf eine verstärkte Belüftung durch Außenluftaustausch hindeutet (Abb. I im S1-Anhang), obwohl die Unterschiede im täglichen Anteil der Zeit, in der Fenster geöffnet wurden, zwischen keinem Eingriff und Maskenpflicht (0,03, 95 % CrI –0,07 bis 0,12) und zwischen keinem Eingriff und Luftreinigern (0,00, 95 % CrI –0,11 bis 0,11) waren von Null nicht zu unterscheiden . Bereinigt um unterschiedliche Lüftungsraten, die Anzahl der Schüler im Unterricht, Schuleffekte und Auswirkungen auf den Wochentag verringerte sich die Konzentration der Aerosolanzahl um 69 % (95 % CrI 42 % bis 86 %) bei Maskenpflicht und um 39 % (95 % CrI). 4 % bis 69 %) mit Luftreinigern (Abb. 5B und Tabelle H im Anhang S1). Die Konzentration kleinerer Partikel (PM1 und PM2,5) wurde während der Maskenpflicht stärker reduziert, und die Konzentration größerer Partikel (PM4 und PM10) wurde während der Luftreinigung stärker reduziert.

(A) Boxplot der Tagesmittelwerte der Aerosolzahlkonzentration (CN in 1/cm3) und der Partikelmassenkonzentration (PM für Partikel der Größen <1 bis <10 μm bzw. in μgm−3). Ergebnisse für CO2 und andere Umweltvariablen finden Sie in Text J im Anhang S1.(B)Geschätzte Verringerung der Aerosolzahl und der Partikelmassenkonzentrationen durch Eingriffe (posteriorer Mittelwert als Punkt und 50 %, 80 % bzw. 95 % CrI als Linien).

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.g005

Die kumulierte Zahl der Fälle von COVID-19 stieg in allen Klassen ohne Intervention erheblich an und die große Mehrheit der Schüler war in Schule 1 infiziert, als die Luftreiniger installiert wurden, mit Ausnahme der Klasse D in Schule 2 (Abb. 6A). Basierend auf unserem Bayes'schen Übertragungsmodell war die Wahrscheinlichkeit einer Infektion mit Maskenpflicht geringer als ohne Eingriffe (angepasstes Odds Ratio 0,19, 95 % CrI 0,09 bis 0,38) und vergleichbar mit Luftreinigern (1,00, 95 % CrI 0,15 bis 6,51). Wenn man Verdachtsfälle aus dem Modell ausschließt, waren diese Wahrscheinlichkeiten sowohl für Maskenpflichten (0,21, 95 % CrI 0,08 bis 0,50) als auch für Luftreiniger (0,98, 95 % CrI 0,14 bis 6,74) ähnlich, wenn auch mit größerer Unsicherheit. Betrachtet man sowohl bestätigte als auch vermutete Fälle, waren Maskenpflichten mit einer beträchtlichen Anzahl vermiedener Infektionen verbunden (9,98, 95 % CrI 2,16 bis 19,00), nicht jedoch Luftreiniger (Abb. 6B). Als zusätzliche Analyse verwendeten wir eine modifizierte Wells-Riley-Gleichung [31] und gingen davon aus, dass die Änderung der Rate der emittierten infektiösen Quanten proportional zur geschätzten Verringerung der Aerosolanzahlkonzentration war, während andere Parameter unter allen Studienbedingungen konstant gehalten wurden (Text K im S1-Anhang). Dementsprechend betrug das tägliche Infektionsrisiko für einen 6-stündigen Schultag 1,0 % (95 % CrI 0,4 % bis 1,9 %) mit Maskenpflicht und 1,9 % (95 % CrI 1,0 % bis 3,0 %) mit Luftreinigern, verglichen mit 3,1 % Risiko ohne Eingriffe (Abb. J im S1-Anhang).

(A) Geschätzte mittlere kumulative Fallzahl für jede Schulklasse nach probabilistischer Simulation unter Berücksichtigung der Unsicherheit in Verdachtsfällen und des Datums des Symptombeginns (Text D im S1-Anhang). Gepunktete rote Linien geben die Anzahl der Schüler pro Klasse an. Ein Vergleich der geschätzten Anzahl neuer Fälle nach probabilistischer Simulation mit der beobachteten Anzahl neuer bestätigter und vermuteter Fälle ist in Abb. C im Anhang S1 dargestellt.(B) Geschätzte Anzahl vermiedener Infektionen im Zusammenhang mit schulübergreifenden Interventionen (hinterer Mittelwert als Punkt und 50 %, 80 % und 95 % CrI als schattierte Bereiche) basierend auf dem Bayes'schen hierarchischen Übertragungsmodell. Detaillierte Schätzungsergebnisse finden Sie in Text G im Anhang S1.

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.g006

Wir haben epidemiologische, umweltbedingte und molekulare Daten gesammelt, um die Übertragung von Atemwegsinfektionen in Schulen abzuschätzen, und den Zusammenhang mit Infektionskontrollmaßnahmen bewertet. Der Nachweis von SARS-CoV-2 in der Luft dokumentierte eine anhaltende SARS-CoV-2-Übertragung. Die Bioaerosol-SARS-CoV-2-Konzentrationen waren bei allgemeiner Maskenpflicht geringer und SARS-CoV-2 wurde auf den Filtern von Luftreinigern nachgewiesen. Beide Eingriffe waren mit deutlich geringeren Aerosolzahl- und Partikelmassenkonzentrationen verbunden. Das Bayes'sche Übertragungsmodell, das epidemiologische Daten nutzte, schätzte, dass Maskenpflichten SARS-CoV-2-Infektionen verhinderten, Luftreiniger jedoch nicht.

Unsere Studie zeigte den Nachweis von SARS-CoV-2 in der Luft in Schulen. Obwohl die Probenahme und der molekulare Nachweis infektiöser Bioaerosole eine Herausforderung darstellen und es keinen vereinbarten Standard gibt [16,32,33], liefert sie wichtige Beweise für die Übertragung von Atemwegserregern über die Luft. Bisher wurde virale RNA in luftgetragenen Proben von SARS-CoV-2 hauptsächlich in Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen gefunden [34]. In einer entsprechenden Studie an zwei südafrikanischen Schulen wurde Mycobacterium tuberculosis in der Luft nachgewiesen [35]. Tuberkulose war vor der COVID-19-Pandemie weltweit die häufigste Todesursache aufgrund einer Infektionskrankheit. Ein besseres Verständnis der Übertragung über die Luft und der Wirksamkeit von Interventionen kann der Kontrolle beider Infektionskrankheiten zugute kommen [36]. Unsere Studie liefert Belege für die Übertragung von SARS-CoV-2-Viren in der Luft und die möglichen Auswirkungen von Interventionen in Schulen auf der Grundlage von Luft- und Speichelproben von Schülern. In unserer Studie handelte es sich bei den positiven Proben überwiegend um SARS-CoV-2, gelegentlich konnten wir jedoch auch andere Atemwegsviren wie Adenoviren und Influenza nachweisen. Allgemeine Gesundheitsmaßnahmen während der Studie haben wahrscheinlich die Ausbreitung anderer Atemwegsviren unterdrückt. Es muss auch beachtet werden, dass die nachgewiesenen Viruskonzentrationen niedrig waren, wie die hohen Zyklusschwellen (CTs) in den RT-qPCR-Ergebnissen zeigen. Das molekulare Vorhandensein anderer viraler Krankheitserreger kann nicht ausgeschlossen werden. Die geringe Empfindlichkeit beim Nachweis luftübertragener Krankheitserreger durch molekulare Tests ist eine gut dokumentierte Herausforderung [16,33].

Eine experimentelle Studie zeigte die Wirksamkeit von Maßnahmen zur Infektionskontrolle (universelles Tragen von Gesichtsmasken und Luftreinigern) mithilfe simulierter ausgeatmeter SARS-CoV-2-Bioaerosole in einem geschlossenen Innenraum [17]. Im Gegensatz dazu haben wir Maßnahmen zur Infektionskontrolle in einer realen Umgebung untersucht und ihre Wirksamkeit anhand eines Ansatzes mit mehreren Messungen nachgewiesen und ähnliche Ergebnisse erzielt. Unsere Ergebnisse stimmen auch mit vorhandenen Erkenntnissen aus Bevölkerungsstudien überein, die zeigen, dass die Inzidenz von COVID-19 in Schulen mit Maskengebrauch [13,15] und verbesserter Belüftung [15] geringer war. In ähnlicher Weise zeigte eine Feldstudie, dass eine ausreichende Belüftung mit einer geringeren Inzidenz von Tuberkulose, einer ausschließlich über die Luft übertragenen Krankheit, in einem Universitätsgebäude verbunden war [37]. Insgesamt stützen diese Ergebnisse Argumente für mehrere Interventionsstrategien zur Bekämpfung der Übertragung von Atemwegsinfektionen über die Luft in überfüllten Innenräumen [38].

Die Belüftung von Innenräumen ist einer der Schlüsselfaktoren für die Übertragung über die Luft [2,3], Schulen sind jedoch häufig schlecht belüftet [24,39]. Wir haben gezeigt, dass die Konzentration sowohl größerer als auch kleinerer Partikel bei Luftreinigern geringer war, was mit Erkenntnissen über deren Wirksamkeit in Krankenhäusern [16] und simulierten Innenräumen [17] übereinstimmt. Der Nachweis von Viren auf den Filtern von Luftreinigern untermauert zusätzlich den Beweis für die wirksame Entfernung von Bioaerosolen. Allerdings war es schwierig, Veränderungen in der Übertragung nach Luftreinigern abzuschätzen, da diese am Ende des Untersuchungszeitraums installiert wurden, als vermutlich ein großer Teil der Schüler bereits mit SARS-CoV-2 infiziert war. Darüber hinaus konnten Luftreiniger die Übertragung außerhalb der Klassenräume (z. B. in den Pausen und außerhalb des Unterrichts) nicht verhindern, was ihre Wirksamkeit im Vergleich zu Masken einschränkt, die gemäß der allgemeinen Maskenpflicht in allen Innenräumen getragen werden mussten. Darüber hinaus bestimmen physikalisch-chemische Eigenschaften von Aerosolen, Umweltfaktoren und die Entfernung zu infektiösen Personen das Überleben luftgetragener Partikel und den Verlust der Infektiosität im Laufe der Zeit [3]. Daher könnte das Vorherrschen der Übertragung von SARS-CoV-2 durch Aerosole mit hoher Partikeldichte aus nächster Nähe in Schulumgebungen eine weitere Erklärung dafür sein, warum Luftreiniger nicht mit einer verringerten Übertragung verbunden waren. In unserer Studie wurden tragbare, erschwingliche Luftreiniger verwendet, die im großen Maßstab eingesetzt werden konnten, anstelle großer Reiniger [25]. Lärmbelastung und mangelnde Akzeptanz bei Lehrkräften [40] können einer breiten Anwendung noch entgegenstehen. Obwohl nicht speziell bewertet, stellten wir während des kurzen Studienzeitraums eine gute Akzeptanz unserer Luftreiniger fest. Dennoch sollten Investitionen in professionelle Gebäudelüftungsanlagen langfristig den Luftreinigern vorgezogen werden [41].

Schulschließungen während der COVID-19-Pandemie wurden intensiv diskutiert, da Kinder und Jugendliche besonders anfällig für die negativen Auswirkungen solcher Eingriffe auf ihr Wohlbefinden und ihre psychische Gesundheit sind [11]. Darüber hinaus haben zahlreiche Studien die Rolle von Kindern bei der Übertragung von SARS-CoV-2 untersucht [12] und es bleibt unklar, in welchem ​​Ausmaß die Übertragung von SARS-CoV-2 in Schulen erfolgt [42]. Diese Ergebnisse stehen im Gegensatz zu Studien zu Influenzaviren, die zeigen, dass Schulkinder die saisonale Influenza-Epidemie auslösen können. Community-Studien in den USA zeigten, dass die Influenza-Übertragungsraten bei Kindern und Jugendlichen in Schulen hoch waren und dass sie Influenzaviren leicht auf Haushaltsmitglieder und in ihre Gemeinden übertragen [43–45]. Unsere Studie legt nahe, dass auch in Schulen eine Übertragung von SARS-CoV-2 in erheblichem Umfang stattfindet.

Unsere Studie weist mehrere Einschränkungen auf. Erstens dokumentieren Aerosolmessungen und der molekulare Nachweis von Krankheitserregern in Bioaerosolproben die Exposition, nicht jedoch die Übertragung und die Übertragungsrichtung (Mensch zu Luft, Luft zu Mensch). Dennoch deuten gepaarte Speichel- und Luftproben darauf hin, dass infizierte Schüler infektiöse Partikel in die Luft ausgeatmet haben, was auf ein erhebliches Übertragungsrisiko in den Schulräumen hinweist. Zweitens sollte ein Vergleich der Viruskonzentration zwischen Studienbedingungen aufgrund der technischen Einschränkungen des molekularen Nachweises in Bioaerosolproben und der Tatsache, dass die Anzahl möglicherweise infektiöser (und damit anfälliger) Studenten gegen Ende der Studie abnahm, mit Vorsicht interpretiert werden. Drittens basiert unsere epidemiologische Analyse auf Beobachtungsdaten und unterliegt daher potenziellen Verwirrungen, z. B. variierte die Inzidenz von COVID-19 (Fälle pro Woche) in der Gemeinde im Laufe des Untersuchungszeitraums. Allerdings waren die Werte durchweg hoch und umfassten zwei Omicron-Subvarianten-Peaks. Die Übertragung durch die Gemeinschaft wurde auch in unserem Bayes'schen Übertragungsmodell berücksichtigt. Die CO2-Werte wurden im Modell nicht berücksichtigt, aber ohne Interventionen waren die Werte etwas niedriger, was darauf hindeutet, dass eine geringere Belüftung während der Interventionsphasen tatsächlich die geschätzte Wirksamkeit von Maskenpflichten und Luftreinigern verringert haben könnte. Viertens sind epidemiologische Daten möglicherweise nicht immer vollständig, da COVID-19 unter abwesenden Studierenden nicht ausreichend gemeldet wird. Wir haben daher einen probabilistischen Ansatz verwendet, um den Anteil der Verdachtsfälle, bei denen es sich um tatsächliche Fälle von COVID-19 handelt, sowie das Datum des Auftretens der Symptome zu schätzen, wenn diese nicht gemeldet wurden. Dadurch können wir zwar die Unsicherheit in den beobachteten Daten berücksichtigen, die geschätzten Auswirkungen von Interventionen werden jedoch weniger präzise sein, da sie sich in größeren Unsicherheitsintervallen widerspiegeln. Fünftens war die Reihenfolge der Studienbedingungen in allen Klassen gleich, hauptsächlich weil unsere Studienzeit mit der Aufhebung der allgemeinen Maskenpflicht zusammenfiel. Die Wirksamkeit von Infektionsschutzmaßnahmen kann daher durch deren Zeitpunkt beeinträchtigt werden. Zukünftige Studien könnten die Reihenfolge der Interventionen in jeder Klasse mithilfe eines Cross-Over-Designs variieren. Dies würde es ermöglichen, Variationen in den Daten zwischen Klassen auszunutzen und den Einfluss des Timings zu verringern. Schließlich erlaubte uns unser Studiendesign nur, die Variation innerhalb der Klassen im Zeitverlauf zu analysieren. Daher haben wir die Unterschiede zwischen den Klassen nicht analysiert, obwohl wir in Schule 2 einige Unterschiede beobachtet haben, wie z. B. niedrigere CO2-Werte und eine geringere Übertragung. Diese Unterschiede können durch schulspezifische Faktoren erklärt werden, die in unserer Studie nicht gemessen wurden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unsere Studie anhand epidemiologischer, umweltbezogener und molekularer Daten darauf hindeutet, dass in den teilnehmenden Schulen eine erhebliche Übertragung von SARS-CoV-2 stattgefunden hat. Das allgemeine Tragen von Gesichtsmasken war mit einer verringerten Übertragung von SARS-CoV-2 verbunden und verhinderte Infektionen. Die Wirksamkeit der Interventionen wurde durch einen deutlichen Rückgang der Aerosolkonzentration unterstützt. Insgesamt deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass Maßnahmen zur Infektionskontrolle die Übertragung von Atemwegsinfektionen in Schulräumen reduzieren können. Zukünftige Studien könnten unseren Ansatz mit mehreren Messungen nutzen, um die Wirksamkeit von Infektionskontrollmaßnahmen bei der Reduzierung der Übertragung von Atemwegsinfektionen zu bewerten. Idealerweise sollten diese Daten routinemäßig in Sentinel-Schulen gesammelt werden, um so die Übertragungsrisiken kontinuierlich zu überwachen und die Gesundheitsbehörden zu alarmieren, wenn Maßnahmen zur Infektionskontrolle ergriffen werden sollten.

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.s001

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Text A. Einzelheiten zu Labor- und Molekularanalysen. Text B. Zusammenfassung der Fall- und molekularen Daten. Text C. Längsschnittdaten. Text D. Probabilistische Simulation von Falldaten. Text E. Abschätzung der Übertragung und der Auswirkungen von Infektionskontrollmaßnahmen. Text F. Modellparameterschätzung. Text G. Detaillierte Ergebnisse des Übertragungsmodells. Text H. Abschätzung von Änderungen der Partikelkonzentrationen. Text I. Berechnung des rückgeatmeten Luftvolumens und der Ventilationsrate. Text J. Ergebnisse für Änderungen in Umgebungsvariablen. Text K. Modellierung des Übertragungsrisikos von SARS-CoV-2 mithilfe einer modifizierten Wells-Riley-Gleichung. Abb. A. Anteil der Verdachtsfälle, bei denen es sich um tatsächliche Fälle von COVID-19 handelt. Abb. B. Empirische und angepasste Verteilung für die Verzögerung vom Einsetzen der Symptome bis zum Fehlen. Abb. C. Vergleich der gemeldeten und geschätzten Fälle von COVID-19. Abb. D. Prior für die Wahrscheinlichkeit einer Infektion ohne Eingriffe. Abb. E. Auswahl des Priors für die Inkubationszeit. Abb. F Geschätzte Inzidenz im Zeitverlauf. Abb. G. Modell- und simulationsbasierte Schätzungen der Anzahl der COVID-19-Fälle. Abb. H. Geschätzte Anzahl vermiedener Infektionen durch Interventionen. Abb. I. Boxplot der Umgebungsvariablen nach Schule und Studienbedingungen. Abb. J. Geschätztes Übertragungsrisiko mithilfe einer modifizierten Wells-Riley-Gleichung. Tabelle A. Gemeldete Fälle von COVID-19, Speichel und Luftproben in Schule 1. Tabelle B. Gemeldete Fälle von COVID-19, Speichel und Luftproben in Schule 2. Tabelle C. Übersicht über die Studienpopulation, Anzahl von COVID -19 Fälle und Personentage der Abwesenheit in jeder Studienklasse. Tabelle D. Liste der bestätigten und vermuteten Fälle im Studienzeitraum in Schule 1. Tabelle E. Liste der bestätigten und vermuteten Fälle im Studienzeitraum in Schule 2. Tabelle F. Vorherige Auswahl der Modellparameter. Tabelle G. Schätzergebnisse des Übertragungsmodells. Tabelle H. Geschätzte Reduzierung der Aerosol- und Partikelkonzentrationen durch Eingriffe.

https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004226.s002

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Wir möchten den Schulen, Lehrern und Schülern danken, die an der Studie teilgenommen haben. Wir danken auch dem Bildungsdepartement des Kantons Solothurn für die Unterstützung während der gesamten Studie. Abschließend gilt unser Dank den studentischen Hilfskräften, die bei der Datenerhebung an den Schulen mitgeholfen haben.

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