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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract Since the arrival of the SARS-CoV-2 coronavirus, health entities published recommenda-tions to avoid the spread of COVID-19. The most important ones are related to avoiding pos-sible contagión through contaminated surfaces (fomites) and the deposition of saliva droplets in the eyes, nose or mouth. However, observational and theoretical evidence suggests that in closed environments the most important form of contagión is related to infectious respiratory aerosols. In this work a mathematical model is used to estimate the probability of contagión by these aerosols in closed environments. This model is applied to three cases: a classroom, a theater, and public transportation vehicles in the city of La Paz, Bolivia. The results showed that the probability of contagión of COVID-19 strongly depends on the exposure time (duration of events) and the ventilation of the environments. The longer the duration of an event and the poorer the ventilation of the environment, the greater the probability of contagión. Additionally, carbón dioxide concentration was measured as a proxy for indoor air quality, in terms of aerosol concentration, and to establish ventilation levéis in some of the closed environments studied. The results of the model applied to the classroom indicate that the probability of contagión in the case of a two-hour class and an asymptomatic carrier (instructor) is of the order of 10%, while in the case of the theater the probability of contagión is of the order of 25% for the studied event. Finally, in the case of minibuses, the most used means of public transport in Bolivia, the probability of contagión for 60-minute trips ranges between 19% and 97% depending on the number of passengers who are infected (between one to six in this study) and, fundamentally, on the ventilation that depends on whether the windows of the vehicle are closed or open.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>A. ART&Iacute;CULOS</b></font></p>     <p align="right">&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b><font size="4">Estimaci&oacute;n de la probabilidad de contagio de covid-19 por  aerosoles en ambientes cerrados: Aplicaciones a casos en la ciudad de La Paz, Bolivia</font></b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="4"><b><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Estimation  of the probability of contagion of covid-19 by aerosols in closed environments:  Applications to cases in the city of La Paz, Bolivia</font></b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>Fernando Velarde, Rub&eacute;n Mamani-Paco, &amp; Marcos Andrade-Flores<sup>&dagger;</sup></b></font>    <br>     <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b><sup>&dagger;</sup></b><a href="mailto:mandrade@fiumsa.edu.bo">mandrade@fiumsa.edu.bo</a></font>    <br> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Instituto de Investigaciones F&iacute;sicas, Universidad Mayor de San Andr&eacute;s Campus Universitario, c. 27 Cota-Cota, Casilla de Correos 8635</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La Paz - Bolivia     ]]></body>
<body><![CDATA[<br> <i>(<b>Recibido</b> 30 de noviembre de 2020; <b>aceptado</b> 20 de diciembre de 2020)</i></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>     <p align="center">&nbsp;</p> <hr> <b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Resumen</font></b>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Desde la llegada del coronavirus SARS-CoV-2 las entidades de salud publicaron recomendaciones para evitar el contagio de la COVID-19 asociada a dicho virus. Las m&aacute;s importantes est&aacute;n relacionadas con evitar el posible contagio a trav&eacute;s de superficies contaminadas (f&oacute;mites) y la deposici&oacute;n de got&iacute;culas de saliva en ojos, nariz o boca. Evidencia observacional y te&oacute;rica, sin embargo, sugiere que en ambientes cerrados la forma m&aacute;s importante de contagio est&aacute; relacionada a aerosoles respiratorios infecciosos. En este trabajo se usa un modelo matem&aacute;tico para estimar la probabilidad de contagio por estos aerosoles en ambientes cerrados. Este modelo se aplica a tres casos: un aula de clases, un teatro y veh&iacute;culos de transporte p&uacute;blico de la ciudad de La Paz, Bolivia. Los resultados muestran que la probabilidad de contagio de la COVID-19 depende fuertemente del tiempo de exposici&oacute;n (duraci&oacute;n de los eventos) y la ventilaci&oacute;n de los ambientes. A mayor duraci&oacute;n y menor ventilaci&oacute;n mayor la probabilidad de contagio. Adicionalmente, se midi&oacute; la concentraci&oacute;n de di&oacute;xido de carbono como un proxy de la calidad de aire, en t&eacute;rminos de la concentraci&oacute;n de aerosoles, y para establecer niveles de ventilaci&oacute;n de algunos de los ambientes cerrados estudiados. Los resultados del modelo aplicado al aula de clases indican que la probabilidad de contagio en caso de una clase de dos horas y que el instructor fuera un portador asintom&aacute;tico es del orden de 10%, mientras que para el caso del teatro la probabilidad de contagio es del orden del 25% para la funci&oacute;n estudiada. Finalmente, en el caso de los minibuses, el medio de transporte p&uacute;blico m&aacute;s usado en Bolivia, la probabilidad de contagio para viajes de 60 minutos, oscila entre 19% y 97% dependiendo del n&uacute;mero de pasajeros que est&eacute;n infectados (entre uno a seis en este estudio) y, fundamentalmente, de la ventilaci&oacute;n que depende, a su vez, de si las ventanas del veh&iacute;culo est&eacute;n cerradas o abiertas. La conclusi&oacute;n m&aacute;s importante del estudio indica que ventilar ambientes es la acci&oacute;n m&aacute;s importante para reducir el riesgo de contagio de la COVID-19 en ambientes cerrados.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><i><b>Descriptores:</b> </i>Aerosoles &mdash; enfermedades &mdash; probabilidad de contagio.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>C&oacute;digo(s) PACS:</b> 42.68.Jg, 87.19.xd, 02.50.-r</font></p> <hr>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>Abstract</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Since the arrival of the SARS-CoV-2 coronavirus, health entities published recommenda-tions to avoid the spread of COVID-19. The most important ones are related to avoiding pos-sible contagion through contaminated surfaces (fomites) and the deposition of saliva droplets in the eyes, nose or mouth. However, observational and theoretical evidence suggests that in closed environments the most important form of contagion is related to infectious respiratory aerosols. In this work a mathematical model is used to estimate the probability of contagion by these aerosols in closed environments. This model is applied to three cases: a classroom, a theater, and public transportation vehicles in the city of La Paz, Bolivia. The results showed that the probability of contagion of COVID-19 strongly depends on the exposure time (duration of events) and the ventilation of the environments. The longer the duration of an event and the poorer the ventilation of the environment, the greater the probability of contagion. Additionally, carb&oacute;n dioxide concentration was measured as a proxy for indoor air quality, in terms of aerosol concentration, and to establish ventilation lev&eacute;is in some of the closed environments studied. The results of the model applied to the classroom indicate that the probability of contagion in the case of a two-hour class and an asymptomatic carrier (instructor) is of the order of 10%, while in the case of the theater the probability of contagion is of</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">the order of 25% for the studied event. Finally, in the case of minibuses, the most used means of public transport in Bolivia, the probability of contagion for 60-minute trips ranges between 19% and 97% depending on the number of passengers who are infected (between one to six in this study) and, fundamentally, on the ventilation that depends on whether the windows of the vehicle are closed or open.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><i><b>Subject headings:</b> </i>Aerosols &mdash; diseases &mdash; probability of contagion.</font></p> <hr>     <p align="justify">&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3">1.  INTRODUCCI&Oacute;N</font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">En enero 31, 2020 la Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud (OMS) declar&oacute; al brote del nuevo coronavirus  denominado SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) una emergencia p&uacute;blica de importancia internacional, el nivel m&aacute;s alto de alarma de esta instituci&oacute;n, y en marzo 11 declar&oacute; al COVID-19 (coronavirus disease 2019) una pandemia. Desde entonces se ha avanzado mucho en cuanto al entendimiento de las forma de contagio de esta enfermedad.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Existen diferentes maneras en la que el virus puede ser transmitido de persona a persona: a trav&eacute;s de deposici&oacute;n directa o indirecta por medio de objetos (f&oacute;mites), y a trav&eacute;s del aire por medio de got&iacute;culas (peque&ntilde;as gotas de saliva que se producen al hablar, estornudar o toser) y aerosoles (Zhang et al. 2020). Las primeras recomendaciones estuvieron asociadas a evitar el contagio por: 1) f&oacute;mites, a trav&eacute;s del lavado constante de manos con agua y jab&oacute;n, y 2) por deposici&oacute;n de got&iacute;culas en los ojos, nariz y boca, a trav&eacute;s del uso de barbijos y de mantener una separaci&oacute;n entre personas del orden de 2 m (distanciamiento social). En este &uacute;ltimo caso se consider&oacute; convencionalmente que las got&iacute;culas tienen un tama&ntilde;o aerodin&aacute;mico mayor a 5 /im <i><sup>1</sup> </i>y que caen al suelo r&aacute;pidamente despu&eacute;s de ser expulsadas por la boca o nariz (Zhang et al. 2020).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">A pesar que estudios previos indicaron que los aerosoles juegan un rol importante en la transmisi&oacute;n de virus respiratorios, como la influenza (Zhang et al. 2020), al principio de la pandemia no se se&ntilde;al&oacute; la importancia de este medio de transmisi&oacute;n para el SARS-CoV-2<sup>2</sup>. M&aacute;s tarde, sin embargo, se enfatiz&oacute; el rol de la propagaci&oacute;n a&eacute;rea de la COVID-19 (Morawska &amp; Milton 2020) a trav&eacute;s de aerosoles (referidas en &eacute;ste estudio como microgotas con di&aacute;metros aerodin&aacute;micos menores a las got&iacute;culas) a distancias de pocos metros, es decir a distancias t&iacute;picas de ambientes en casas, departamentos, oficinas e inclusive del transporte p&uacute;blico.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La importancia de los aerosoles est&aacute; relacionada fundamentalmente a dos causas: i) part&iacute;culas menores a 100 /im pueden quedar suspendidas en el aire por tiempos entre minutos a horas en ambientes cerrados con poca ventilaci&oacute;n (Yang &amp; Marr</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">2011), y ii) el n&uacute;mero de part&iacute;culas emitidas al hablar, estornudar o toser tiene un pico alrededor de 1 /im y es alrededor de dos &oacute;rdenes de magnitud mayor al n&uacute;mero de got&iacute;culas cuya concentraci&oacute;n tiene un pico relativo entre 100 y 200 /im (Johnson et al. 2011). Esto implica que las got&iacute;culas caen al suelo r&aacute;pidamente al ser expulsadas mientras que los aerosoles se quedan flotando entre minutos a horas. Adicionalmente, las got&iacute;culas de saliva con aerosoles en forma s&oacute;lida dentro de las mismas son expulsadas de la boca o nariz a una humedad relativa (HR) cercana al 100% y una vez en el ambiente, t&iacute;picamente con valores de HR mucho menores, reducen su volumen hasta alcanzar equilibrio termodin&aacute;mico (Mikhailov et al. 2004). Estos dos procesos cambian la distribuci&oacute;n de tama&ntilde;os de part&iacute;culas dejando el m&aacute;ximo n&uacute;mero de part&iacute;culas por debajo de 20 <i>¡im </i>al cabo de minutos (Yang &amp; Marr 2011). El resultado son part&iacute;culas inhalables que pueden permanecer flotando en el aire, especialmente en ambientes cerrados, por un tiempo suficiente largo como para contribuir a la transmisi&oacute;n de enfermedades como la COVID-19, si estas son aerosoles respiratorios infecciosos que transportan copias del SARS-CoV-2. Existe abundante evidencia que sugiere que esta manera de transmisi&oacute;n es mucho m&aacute;s importante que por f&oacute;mites o got&iacute;culas (Harvey et al. 2021).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Eventos de supercontagio bien documentados, como el reportado en Miller et al. (2020), sugieren fuertemente que la v&iacute;a m&aacute;s probable de contagio son los aerosoles. En el mencionado caso 52 personas, de 60 presentes en un ambiente cerrado, se contagian en aproximadamente 2.5 horas a partir de un solo caso. Las medidas de bioseguridad como lavado de manos y distanciamiento social fueron seguidas por las personas involucradas por lo que no hay evidencia que la transmisi&oacute;n se haya dado a trav&eacute;s de f&oacute;mites o por got&iacute;culas siguiendo trayectorias bal&iacute;sticas. Dada la pobre ventilaci&oacute;n del ambiente, la forma m&aacute;s plausible de contagio fue a trav&eacute;s de los aerosoles (Miller et al. 2020).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Siguiendo la l&iacute;nea de investigaci&oacute;n de transmisi&oacute;n del virus por v&iacute;a a&eacute;rea, el objetivo de este estudio es estimar la probabilidad de contagio de COVID-19 por aerosoles en ambientes cerrados de la ciudad de La Paz, Bolivia, empleando el modelo propuesto por Miller et al. (2020) y puesto en l&iacute;nea con acceso libre por Jos&eacute; Jim&eacute;nez y su grupo de trabajo<sup>3</sup>. Se aplica el mismo a tres ambientes de uso masivo: un aula de clases de la Universidad Mayor de San Andr&eacute;s, un teatro de la ciudad de La Paz y varios casos particulares de transporte p&uacute;blico. Se espera as&iacute; propor</font><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">cionar una gu&iacute;a para que tanto autoridades de salud como la poblaci&oacute;n en general puedan tomar medidas preventivas en el caso de realizar eventos en ambientes cerrados.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3"><b>2.  DEFINICI&Oacute;N DE PAR&Aacute;METROS EMPLEADOS POR EL MODELO</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">El modelo empleado se basa principalmente en resultados descritos en Miller et al. (2020); Buonanno et al. (2020). El mismo fue desarrollado en base a trabajos de Wells (1955) y Riley et al. (1978) a trav&eacute;s de una expresi&oacute;n anal&iacute;tica conocida como la ecuaci&oacute;n de Wells-Riley. Diferentes aproximaciones basadas en esta expresi&oacute;n han sido usadas en diferentes estudios de an&aacute;lisis de riesgos para la salud (por ejemplo, Gammaitoni &amp; Nucci (1997); Knibbs et al. (2011)).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">El modelo permite estimar la probabilidad de contagio del SARS-CoV-2, por transmisi&oacute;n a&eacute;rea a trav&eacute;s de aerosoles atmosf&eacute;ricos, de personas sanas que se encuentran en un ambiente cerrado junto con personas contagiadas bajo varias premisas. Entre las m&aacute;s destacadas tenemos: i) no hay contacto f&iacute;sico entre las personas presentes en el ambiente, ii) todos mantienen la distancia recomendada, ii) no tosen ni estornudan, y iv) los aerosoles respiratorios infecciosos se distribuyen de manera uniforme en el ambiente. A continuaci&oacute;n se describen los par&aacute;metros m&aacute;s relevantes usados por el modelo.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>2.1.&nbsp; <i>Carga viral emitida</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Tanto el lugar del tracto respiratorio donde se originan los aerosoles as&iacute; como la distribuci&oacute;n de tama&ntilde;o y n&uacute;mero de part&iacute;culas emitidas son factores importantes para entender el transporte de los virus por el aire a trav&eacute;s de los aerosoles (Morawska et al. 2009). Estos par&aacute;metros, sin embargo, son dif&iacute;ciles de medir. La aproximaci&oacute;n Wells-Riley ofrece una gran ventaja ya que resume todos estos procesos en un s&oacute;lo par&aacute;metro denominado &quot;quantum&quot; que representa la m&iacute;nima dosis que causa infecci&oacute;n, evitando de &eacute;sta manera representar expl&iacute;citamente los procesos de generaci&oacute;n y emisi&oacute;n de aerosoles en la persona infectada. Por definici&oacute;n, un quantum es la dosis necesaria de aerosoles infecciosos requeridos para infectar al 63% de la poblaci&oacute;n susceptible (Wells 1955; Buonanno et al. 2020). Buonanno et al. (2020) estimaron la carga viral del SARS-CoV-2 emitida en aerosoles por personas infectadas bajo la hip&oacute;tesis de que la carga viral en el esputo de la boca es la misma a la carga viral de los aerosoles emitidos y que entre ellos existe un balance de masa. En este estudio, la carga viral emitida es expresada en t&eacute;rminos de la tasa de emisi&oacute;n de quanta (Eq) la cual es funci&oacute;n de la carga viral en la boca, el tipo de actividad (como hablar, cantar, toser, etc.), la tasa de inhalaci&oacute;n, y el nivel de actividad f&iacute;sica (como descansar, caminar, etc.). En la tabla 1 se muestran los valores usados en el presente estudio.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>2.2.&nbsp; <i>Tasa de inhalaci&oacute;n</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La tasa de inhalaci&oacute;n se refiere al volumen de aire transportado por los pulmones durante una inhalaci&oacute;n/exhalaci&oacute;n por unidad de tiempo y se calcula multiplicando el n&uacute;mero de respiraciones de una persona por el volumen tidal o corriente en una unidad de tiempo (Madue&ntilde;o et al. 2019). La tasa de inhalaci&oacute;n es una variable compleja de determinar ya que depende de factores tanto fisiol&oacute;gicos (por ejemplo, edad y sexo) como de la actividad que la persona desarrolla (como caminar o cantar) adem&aacute;s de otros factores como la altura sobre el nivel del mar (presi&oacute;n atmosf&eacute;rica) y el tiempo en el cual la persona realiza la actividad (Madue&ntilde;o et al. 2019).</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>TABLA 1</b></font></p>     <p align="center"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Carga viral emitida por una persona infectada con-sars-cov-2 en t&eacute;rminos de tasa de emisi&oacute;n de quanta</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">(de buonnano et al, 2020)</font></b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"></font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig01.gif" width="384" height="316"></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Adams (1993) determin&oacute; experimentalmente la tasa de inhalaci&oacute;n para diferentes actividades. Estos valores fueron estimados para condiciones de nivel del mar las cuales son diferentes para las condiciones de la ciudad de La Paz, principalmente porque la densidad del aire es menor. (Madue&ntilde;o et al. 2020) realizaron medidas de tasa de inhalaci&oacute;n en la ciudad de La Paz para actividades involucradas en sus objetivos. La tabla 2 muestra los valores de tasa de inhalaci&oacute;n usados en el presente estudio. En este trabajo, la tasa de inhalaci&oacute;n se refiere tanto a la persona infectada como a la persona susceptible. La tasa de inhalaci&oacute;n para la persona infectada es tomada en cuenta a trav&eacute;s de los quanta emitidos por esta. En este sentido, la tasa de inhalaci&oacute;n es un factor importante en los c&aacute;lculos referentes a la probabilidad de infecci&oacute;n de las personas susceptibles.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>2.3. <i>Decaimiento de la infectividad del virus en aerosoles</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La infectividad del virus en aerosoles y superficies depende de las condiciones ambientales, siendo la radiaci&oacute;n solar, en particular la radiaci&oacute;n ultravioleta (RUV), la temperatura y la humedad ambiente los factores m&aacute;s relevantes (Dabisch et al. 2020). En ambientes abiertos, la RUV y la temperatura tienen mayor influencia en el decaimiento de la infectividad del virus comparada con la humedad. Sin embargo, en ambientes cerrados la RUV es muy baja por lo que la temperatura y la humedad del ambiente son los factores m&aacute;s importantes. Dabisch et al. (2020), proponen un modelo para calcular el decaimiento de la</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">infectividad del virus. El mismo fue estimado en 0.71 <i>horar<sup>1</sup> </i>para un ambiente cerrado con una temperatura y humedad relativa del orden de 20&deg;C y 40%, respectivamente.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>TABLA 2</b></font></p>     <p align="center"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Tasas de inhalaci&oacute;n promedio para hombres y mujeres entre 21 y 30 a&ntilde;os de edad.</font></b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"></font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig02.gif" width="370" height="280"></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>2.4. <i>Deposici&oacute;n de aerosoles</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">El modelo solamente toma en cuenta la deposici&oacute;n seca de los aerosoles, la cual en espacios cerrados depende principalmente del tama&ntilde;o del aerosol. Como se indic&oacute; anteriormente, se consideran aerosoles en el rango de di&aacute;metros aerodin&aacute;micos entre 1 y 5 /im para lo cual la deposici&oacute;n es determinada como la tasa entre la velocidad de sedimentaci&oacute;n (1.0 x 10~<sup>4</sup>m/s) y la altura a la cual son emitidos al ambiente (t&iacute;picamente 1.5 m) dando un valor promedio de 0.24 <i>hora-<sup>1</sup> </i>(Buonanno et al. 2020).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>2.5. <i>Eficiencia de filtrado de aerosoles por barbijos</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">El principal motivo de usar barbijos es evitar la inhalaci&oacute;n de aerosoles infecciosos y su subsecuente exhalaci&oacute;n y diseminaci&oacute;n. En el mercado existen diferentes tipos de barbijos los cuales difieren principalmente en la eficiencia de filtrado de aerosoles y su ajuste al rostro. Desde el punto de vista de modelar la transmisi&oacute;n del virus se debe tomar en cuenta tanto la eficiencia de filtrado de aerosoles emitidos por la persona infectada como la eficiencia de filtrado de aerosoles del aire respirado por la persona susceptible. Para el rango de tama&ntilde;os de aerosoles considerado, factores como la carga electrost&aacute;tica del material del barbijo, o si el mismo est&aacute; fabricado con textiles tejidos o no tejidos, influyen de manera significativa la eficiencia de filtrado (Drewnick et. al., 2020). La tabla 3 muestra la eficiencia de filtrado de diferentes barbijos usados en el modelado y descritos en la herramienta en l&iacute;nea de Jim&eacute;nez. Barbijos gen&eacute;ricos se refiere a todos los barbijos sin certificaci&oacute;n en su fabricaci&oacute;n.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>2.6. <i>Tasa de emisi&oacute;n de CO<sub>2</sub></i></b><i><sub></sub></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Durante la respiraci&oacute;n humana no solamente se emiten aerosoles sino tambi&eacute;n gases como el di&oacute;xido de carbono <i>(CO2). </i>Si hay personas en un ambiente cerrado la concentraci&oacute;n de <i>CO<sub>2</sub> </i>ir&aacute; aumentando en funci&oacute;n tanto a la actividad que realicen estas personas como a otros factores tales como sexo, edad, peso, etc. (Law et al. 2010) En la tabla 4 se resumen las tasas de emisi&oacute;n de <i>CO<sub>2</sub> </i>usadas en el presente estudio.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>TABLA 3</b></font></p>     <p align="center"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Eficiencia de filtrado, en porcentaje, de diferentes</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">tipos de barbijos tanto al exhalar como al inhalar</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">(tomado de la herramienta en l&iacute;nea puesta por</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Jim&eacute;nez)</font></b></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig03.gif" width="378" height="94"></p>     <p align="center"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">TABLA 4</font></b></p>     <p align="center"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Tasas de emisi&oacute;n de <i>co<sub>2</sub> </i>promedio para hombres y</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">mujeres entre 2 1 y 30 a&ntilde;os en funci&oacute;n de la actividad</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">(persily &amp; de jonge 2017).</font></b></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig04.gif" width="380" height="117"></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>2.7. <i>Ventilaci&oacute;n y tasa de intercambio de aire</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La ventilaci&oacute;n se refiere al intercambio de aire del interior de un recinto con el aire del ambiente del exterior a trav&eacute;s de los sistemas de ventilaci&oacute;n tanto naturales como mec&aacute;nicos. La tasa de intercambio de aire (ACH por sus siglas en ingl&eacute;s) es la tasa de ventilaci&oacute;n del aire divido el volumen del espacio cerrado. Expl&iacute;citamente, una ventilaci&oacute;n o un ACH se refiere a que el 100% del aire del interior fue reemplazado por aire del exterior en una hora (REHVA, 2012).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3"><b>3.  INSTRUMENTOS Y MEDIDAS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">En este estudio se usa la variaci&oacute;n temporal de la concentraci&oacute;n de <i>CO<sub>2</sub> </i>para estimar la ventilaci&oacute;n en algunos ambientes cerrados y as&iacute; calcular el ACH. En estos ambientes, la concentraci&oacute;n de <i>CO<sub>2</sub> </i>se incrementa con el n&uacute;mero de personas presentes en el mismo, ya que este gas es producto de la respiraci&oacute;n, y se reduce debido a la ventilaci&oacute;n natural o artificial del ambiente siguiendo una funci&oacute;n exponencial la cual se aplica para el c&aacute;lculo del ACH. Para los diferentes casos modelados y la estimaci&oacute;n del ACH respectivo, se utilizaron dos analizadores port&aacute;tiles de <i>CO<sub>2</sub> </i>(Air Visual Pro y Air Mentor Pro). Estos analizadores miden, adem&aacute;s de <i>CO<sub>2</sub>, </i>la concentraci&oacute;n de material particulado suspendido en el aire, temperatura y humedad relativa del ambiente. En el caso del Air Visual los datos son guardados en su memo</font><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">ria interna cada 10 segundos y promediados posteriormente cada minuto mientras que el Air Mentor Pro despliega la concentraci&oacute;n cada minuto y un promedio temporal cada 15 minutos.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3"><b>4.  PARAMETRIZACI&Oacute;N DEL MODELO Y DESCRIPCI&Oacute;N DE LOS CASOS DE ESTUDIO</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">El balance de masa para un ambiente en el que los aerosoles se distribuyen homog&eacute;neamente (Gam-maitoni &amp; Nucci 1997) relaciona la concentraci&oacute;n quanta (C, quanta m~<sup>3</sup>) con la tasa de emisi&oacute;n quanta (Eq, quanta <i>hora&#094;<sup>1</sup>) </i>y la tasa total de p&eacute;rdida de quanta (A, <i>hora&#094;<sup>1</sup>) </i>mediante la ecuaci&oacute;n 1:</font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig05.gif" width="255" height="46"></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">donde <i>V </i>es el volumen del ambiente cerrado (m<sup>3</sup>), y A es la tasa total de p&eacute;rdida de los quanta por ventilaci&oacute;n, deposici&oacute;n y decaimiento de infectividad. La soluci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n 1 viene dada por la ecuaci&oacute;n 2. En ella se supone que <i>C </i>a tiempo cero es tambi&eacute;n cero.</font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig06.gif" width="282" height="59"></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La probabilidad de contagio <i>P </i>(en %) en funci&oacute;n impl&iacute;cita al tiempo (&iacute;) de exposici&oacute;n y la cantidad de quanta inhalada por la persona susceptible <i>n, </i>viene dada por la ecuaci&oacute;n de Wells-Riley</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_.gif" width="388" height="134"></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Aqu&iacute; <i>Qbr </i>es la tasa de inhalaci&oacute;n de la persona expuesta, y <i>D </i>es el tiempo total de exposici&oacute;n.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Tanto el c&aacute;lculo de la concentraci&oacute;n de quanta como la probabilidad de contagio son obtenidos suponiendo que (a) la tasa de emisi&oacute;n de quanta es constante y (b) el aire en el interior est&aacute; bien mezclado por lo que no se toma en cuenta la posici&oacute;n espacial en la que la persona infectada se encuentra en el ambiente (Miller et al. 2020).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">En base a las ecuaciones (3) y (4) se calcul&oacute; la probabilidad de contagio para diferentes escenarios de exposici&oacute;n tales como (a) un aula de clases de la Universidad Mayor de San Andr&eacute;s (UMSA), (b) un teatro de la ciudad de La Paz y (c) varios casos de trasporte p&uacute;blico. Tanto la tasa de inhalaci&oacute;n y los quanta emitidos fueron adecuados para cada escenario de acuerdo a nivel de actividad supuesto de las personas infectadas y susceptibles (tablas 1,2 y 4). En todos los escenarios se supuso que todas las personas usan barbijos gen&eacute;ricos (tabla 3) basados en una inspecci&oacute;n visual del comportamiento de la poblaci&oacute;n. En la tabla 5 se muestran par&aacute;metros usados para los diferentes escenarios.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>4.1. <i>Aula de clases</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">El aula de clases de la UMSA estudiada es relativamente grande en la cual normalmente pueden asistir a clases hasta 60 estudiantes (figura 4a). Sin embargo, para modelar la probabilidad de contagio se supuso que el aula se usa solamente al 50% de su capacidad, es decir con 30 estudiantes y un profesor el cual se supone es asintom&aacute;tico. Tanto el profesor como los estudiantes usan barbijos gen&eacute;ricos y los estudiantes siguen el protocolo de bioseguri-dad. Debido a que el aula es grande, el profesor tiene que hablar fuerte y caminar de un extremo a otro de la pizarra por lo que se puede considerar que realiza ejercicio ligero y a la vez habla fuerte por lo que se estima que emite 170 quanta <i>horar<sup>1</sup> </i>a largo de la clase que generalmente dura 120 minutos. Si asumimos que los estudiantes (personas susceptibles) est&aacute;n sentados tomando notas y sin hablar la tasa de inhalaci&oacute;n estimada es de 0.52 m<sup>3</sup> <i>horar<sup>1</sup> </i>por persona.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>4.2. <i>Teatro</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">El 17 de diciembre del 2020 se realizaron medidas en condiciones reales para medir la ventilaci&oacute;n de un teatro en la ciudad de La Paz (figura 4b) con el objetivo de calcular la probabilidad de contagio de los asistentes. Ese d&iacute;a se ten&iacute;a la presentaci&oacute;n de un grupo de baile de 25 personas. El teatro tiene capacidad para 310 personas pero por las restricciones del momento s&oacute;lo ingresaron 155 (50%).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Debido a la naturaleza del evento, durante la presentaci&oacute;n, los integrantes del grupo de baile no usaron barbijos y la actividad f&iacute;sica fue intensa por lo que los quanta emitidos se estimaron en 408 <i>horar<sup>1 </sup></i>por persona. El p&uacute;blico en general estaba sentado sin mayor actividad y vistiendo barbijos gen&eacute;ricos por lo que la tasa de inhalaci&oacute;n considerada fue de 0.52 m<sup>3 </sup><i>horar<sup>1</sup> </i>y la emisi&oacute;n de CO<sub>2</sub> de 0.0056 <i>litros s&#094;<sup>1</sup>.</i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Para diciembre del 2020, la tasa de incidencia de COVID-19 en La Paz fue de 1225 por cada 100000 habitantes (Cornejo 2020), lo que sugiere que 3 personas del total presente en el interior del teatro pudieron estar contagiadas. Para estudiar el efecto de asistir a eventos con estas caracter&iacute;sticas, asumimos que las 3 personas contagiadas pertenec&iacute;an al grupo de baile.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>4.3. <i>Veh&iacute;culos de transporte p&uacute;blico: minibuses</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">En Latinoam&eacute;rica el 68% de los viajes se realizan en transporte p&uacute;blico (Pardo et al. 2021). Esto es particularmente importante al considerarse la probabilidad de contagio de los pasajeros y, a&uacute;n m&aacute;s, de los conductores. Por esta raz&oacute;n se consideraron diferentes casos para estimar la probabilidad de infecci&oacute;n por COVID-19 en viajes de minib&uacute;s (vagonetas de tama&ntilde;o mediano) con duraci&oacute;n de una hora. Se tom&oacute; como referencia un minib&uacute;s Toyota Hiace con 12 pasajeros (veh&iacute;culo lleno). No se incluyen al chofer ni al pasajero a su lado ya que, actualmente (febrero 2021), en la mayor&iacute;a de los minibuses, los asientos del conductor y acompa&ntilde;ante est&aacute;n separados de los dem&aacute;s por una l&aacute;mina de pl&aacute;stico. Las medidas t&iacute;picas del largo, ancho y alto del interior son: 3 m de largo, 1.6 m de ancho x 1.3 m de alto dando un volumen de 6.2 m<sup>3</sup>. Se realizaron viajes en rutas del centro y zona sur de la ciudad de La Paz para verificar el tiempo de duraci&oacute;n.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>TABLA 5 </b></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>Par&aacute;metros de los escenarios de exposici&oacute;n para los cuales se calcul&oacute; la probabilidad de contagio.</b></font></p>     <p align="center"><b><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig07.gif" width="778" height="187"></font></b></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3"><b>5.  RESULTADOS </b></font></p>     <p align="justify"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">5.1. <i>Aula de clases</i></font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La fig. la muestra la variaci&oacute;n de la concentraci&oacute;n quanta promedio en funci&oacute;n del tiempo de duraci&oacute;n de la clase (evento) para diferentes tasas de ventilaci&oacute;n. Claramente se observa que a medida que la clase se prolonga, la concentraci&oacute;n de quanta va incrementando de manera no lineal siendo m&aacute;s peligroso para el caso en el que la ventilaci&oacute;n sea baja (fig. la curvas en rojo) situaci&oacute;n que puede darse si s&oacute;lo se toma en cuenta la ventilaci&oacute;n natural, es decir cerrando las ventanas y puertas. Por el contrario, si el aula contara (adem&aacute;s de la ventilaci&oacute;n natural) con ventilaci&oacute;n forzada generada por ventanas abiertas o ventilaci&oacute;n mec&aacute;nica, el incremento de la concentraci&oacute;n de quanta ser&iacute;a mucho menor (fig. la curvas en azul) aunque la clase se prolongue hasta los 120 minutos. De la misma manera, la probabilidad de contagio presenta una dependencia importante con la tasa de ventilaci&oacute;n y el tiempo de duraci&oacute;n de la clase. En la figura Ib se presenta la probabilidad de contagio en funci&oacute;n a ambas variables. El caso m&aacute;s peligroso se da para bajas tasas de ventilaci&oacute;n llegando a probabilidades de contagio del orden del 10% al final de la clase. Como se esperaba, la menor probabilidad de contagio de las personas susceptibles se da para situaciones en las que la clase dure poco tiempo y se tenga buena ventilaci&oacute;n.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>5.2. <i>Teatro</i></b><i></i></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">En la fig. 2 se muestran las medidas de CO<sub>2</sub> antes, durante y despu&eacute;s del evento. Las medidas comenzaron en el teatro alrededor de las 4 pm con el grupo de baile ensayando para el evento hasta las 5 pm. En ese periodo se aprecia como la concentraci&oacute;n de <i>CO<sub>2 </sub></i>sube sistem&aacute;ticamente. A las 5:30 pm el p&uacute;blico ingresa al teatro y el evento comenz&oacute; a las 6:00 pm momento en el que se cerraron todas las puertas. El <i>CO<sub>2 </sub></i>r&aacute;pidamente sube su concentraci&oacute;n hasta llegar a un m&aacute;ximo, 60 minutos despu&eacute;s de iniciado el evento, de alrededor de 1900 ppm (fig. 2a) momento en el cual</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">se abren las puertas para un receso. El evento termina a las 8:00 pm cuando el p&uacute;blico sale del teatro y el mismo se cierra a las 9:00 pm. Los valores de <i>CO2 </i>al momento de cerrar el teatro est&aacute;n alrededor de 720 ppm y posteriormente comienzan a disminuir. En base a la disminuci&oacute;n de la concentraci&oacute;n de CO<sub>2 </sub>se calcula que el teatro tiene una ventilaci&oacute;n natural de 0.7 <i>h'<sup>1</sup>. </i>Simulando la concentraci&oacute;n de CO<sub>2 </sub>en el interior del teatro se observa que a una tasa de ventilaci&oacute;n de 0.7 <i>hr<sup>1</sup> </i>a los 60 minutos de iniciado el evento la concentraci&oacute;n del CO<sub>2</sub> llega a valores aproximados a 1800 ppm (fig. 2b) lo cual est&aacute; de acuerdo a las medidas realizadas. Esto muestra que el modelo funciona razonablemente bien ante situaciones reales. Finalmente, tomando en cuenta la tasa de ventilaci&oacute;n calculada, la probabilidad que una persona se haya contagiado durante las dos horas que dur&oacute; el evento es del orden del 25% (fig. 3).</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>5.3. <i>Transporte p&uacute;blico: minibuses</i></b><i></i></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">La probabilidad de infecci&oacute;n por SARS-CoV-2 en viajes realizados en minib&uacute;s fue estimada para los cuatro casos presentados en la Tabla 6. Se consideraron 12 pasajeros en todos los casos pero solo una persona infectada (11 susceptibles) en los dos primeros casos, mientras que se supuso que 6 pasajeros estaban infectados (6 susceptibles) en los dos &uacute;ltimos casos. En el Caso 1 se obtuvo una probabilidad de contagio del orden del 45% con las ventanas cerradas y una tasa de ventilaci&oacute;n de 0.5 <i>hora'<sup>1</sup>. </i>En el caso 2, basados en Ott et al. (2008), se increment&oacute; la tasa de ventilaci&oacute;n a 6.5 <i>hora'<sup>1</sup> </i>(ventanas parcialmente abiertas) mientras que se mantuvieron los dem&aacute;s par&aacute;metros iguales. La probabilidad de infecci&oacute;n se redujo a aproximadamente 19%.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">En el Caso 3, las ventanas se mantienen cerradas (ventilaci&oacute;n de 0.5/t&#094;<sup>1</sup>) y en el Caso 4, las ventanas est&aacute;n abiertas por lo que la ventilaci&oacute;n se considera de <i>20h~<sup>1</sup>. </i>La probabilidad de infecci&oacute;n en el caso 3 es 97% y en el caso 4 se reduce a 39%. Menos de la mitad que en el Caso 3.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Como se indic&oacute; anteriormente, un par&aacute;metro &uacute;til para verificar una buena ventilaci&oacute;n en ambientes cerrados es la concentraci&oacute;n de CO<sub>2</sub> (Peng &amp; Jim&eacute;nez 2020). La OMS recomienda mantener la concentraci&oacute;n de <i>CO<sub>2</sub> </i>a niveles menores a 800 ppm. Se ha medido de forma simple esta concentraci&oacute;n para el caso de un minib&uacute;s con 6 personas y 2 ventanas abiertas. La concentraci&oacute;n promedio medida fue de</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">650 ppm aproximadamente en un trayecto de 10 minutos. Esto sugiere que mantener abiertas las ventanas, aunque sea parcialmente, reduce en gran medida las probabilidades de contagio del virus, por lo que realizar una caracterizaci&oacute;n m&aacute;s detallada de la ventilaci&oacute;n en autom&oacute;viles es fundamental para una mejor estimaci&oacute;n de la probabilidad de contagio.</font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig08.gif" width="755" height="341"></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">FlG. 1.&mdash; Tasa de ventilaci&oacute;n y tiempo de duraci&oacute;n del evento como factores relevantes en (a) concentraci&oacute;n de quanta y (b) probabilidad de contagio para el escenario de un aula de la UMSA.</font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig09.gif" width="684" height="307">    <br> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">FlG. 2.&mdash; (a) Medidas de <i>CO2 </i>en un teatro de la ciudad de La Paz antes, durante y despu&eacute;s de una presentaci&oacute;n de baile. Las l&iacute;neas verticales indican (de derecha a izquierda) inicio del ensayo del grupo, inicio del evento, fin del evento y cierre del teatro, (b) Simulaci&oacute;n de las concentraciones de <i>CO2 </i>para diferentes tasas de ventilaci&oacute;n en funci&oacute;n del tiempo.</font></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>TABLA 6 </b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Probabilidad de Infecci&oacute;n por Covid-19 en para diferentes condiciones en minibuses en la ciudad de La Paz.</font></b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"></font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig10.gif" width="770" height="239"></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig11.gif" width="351" height="316"></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">FlG. 3.&mdash; Probabilidad de contagio en funci&oacute;n de la duraci&oacute;n de los eventos y de la ventilaci&oacute;n de los ambientes para un teatro en la ciudad de La Paz.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3">6. DISCUSI&Oacute;N</font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Los resultados del modelado para los ambientes cerrados estudiados muestran claramente que la probabilidad de contagio sube con el tiempo de permanencia en el recinto as&iacute; como con baja ventilaci&oacute;n. Por ejemplo, para el caso de un aula en la UMSA, para una clase de 2 <i>h </i>de duraci&oacute;n con la mitad de la capacidad del aula llena, con todos los participantes usando barbijos y con una sola persona contagiada (el instructor) hablando fuerte frente al pizarr&oacute;n el orden de magnitud de la probabilidad de contagio es del 10% (fig. 1). Si bien hay varios supuestos para arribar a este n&uacute;mero, por ejemplo, la persona contagiada podr&iacute;a ser un estudiante en vez del instructor, o los estudiantes podr&iacute;an hablar entre ellos en ciertos intervalos, etc., cambios razonables en los supuestos empleados muestran que la probabilidad de contagio se mantiene en ese orden de magnitud.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Para el caso del teatro, donde un mayor n&uacute;mero de par&aacute;metros fueron medidos experimentalmente, la probabilidad de contagio es del orden del 25% (fig. 3) para un evento que dura 2 <i>h </i>(como el caso estudiado). Para este lugar en particular, la ventilaci&oacute;n natural (medida) es 0.7 <i>h~<sup>1</sup>, </i>que est&aacute; por debajo de los 6 intercambios por hora sugerido por la OMS (Atkinson &amp; World-Health-Organization 2009). En este caso tambi&eacute;n se observa que incrementando la ventilaci&oacute;n a 6 <i>h&#094;<sup>1</sup> </i>la probabilidad de contagio podr&iacute;a reducirse a un 8%. Finalmente, las medidas de la concentraci&oacute;n m&aacute;ximas de <i>CO<sub>2</sub>, </i>del orden de 1900 ppm, son comparables a las estimadas con los supuestos usados en el modelo. Esto da confianza a</font> <font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">los resultados obtenidos.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Por otro lado, dado que en general el transporte por minibuses es lento debido al intenso tr&aacute;fico vehicular, los tiempos de transporte son, en promedio, mayores a 30 minutos y hasta mayores a una hora (Pacoricona-Laguna 2014) (por ejemplo, para el caso de un viaje entre las ciudades de El Alto y La Paz). En ese sentido los resultados para el transporte sugieren que una adecuada tasa de ventilaci&oacute;n tiene una gran importancia para reducir la probabilidad de contagio de la COVID-19 en el transporte por minib&uacute;s, que es el transporte masivo en Bolivia. Basados en estudios previos es posible que en muchos minibuses esta ventilaci&oacute;n pueda lograrse abriendo las ventanas al menos unos 10 cm (Ott et al. 2008), sin embargo, es necesario realizar m&aacute;s estudios donde se mida experimentalmente la ventilaci&oacute;n y as&iacute; se reduzca la incertidumbre y mejoren los resultados del modelo.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Por la naturaleza del procedimiento empleado existen varias incertidumbres asociadas a los resultados del modelado: los supuestos y los par&aacute;metros empleados principalmente. A pesar de esto, el modelo permite estimar el orden de magnitud relativo de las probabilidades de contagio lo cual puede ser usado como una gu&iacute;a para tomar decisiones de protecci&oacute;n y cuidado de las personas. Por ejemplo los resultados sugieren que es mejor tener eventos cortos a eventos largos; que la ventilaci&oacute;n del ambiente es de fundamental importancia o que el uso de barbijos es importante.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Para minimizar la transmisi&oacute;n de COVID-19 entre los pasajeros del transporte p&uacute;blico en Latinoam&eacute;rica (Pardo et al. 2021) recomiendan medidas tales como: ventilaci&oacute;n adecuada (4-6 intercambios por hora), distancia/duraci&oacute;n del viaje (menor a 15 minutos), medidas de protecci&oacute;n (uso de barbijos y otras medidas de protecci&oacute;n) y comportamiento de los pasajeros (silencio). El modelo que utilizamos incorpora estos par&aacute;metros y se puede evidenciar en los resultados obtenidos ya que la probabilidad de contagio se reduce cuando se cumplen estas medidas. Como siguiente paso se planea realizar mediciones de la ventilaci&oacute;n (ACH) en el transporte p&uacute;blico del &aacute;rea metropolitana de La Paz y El Alto para establecer cu&aacute;l ser&iacute;a la probabilidad de contagio de los pasajeros reduciendo las incertidumbres al realizar medidas en campo en vez de usar supuestos o referencias encontradas en la literatura.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3">7.  CONCLUSIONES</font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">A la fecha existe suficiente evidencia cient&iacute;fica que se&ntilde;ala que la forma m&aacute;s importante de transmisi&oacute;n del virus SARS-CoV-2 se da a trav&eacute;s de aerosoles respiratorios en ambientes cerrados. Por ello en este trabajo se analizaron tres casos a trav&eacute;s de la aplicaci&oacute;n de un modelo matem&aacute;tico que representa varios de los procesos m&aacute;s importantes.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Como resultado del modelado aplicado a las tres situaciones escogidas en este estudio podemos concluir lo siguiente:</font></p>     <p align="center"><img src="../img/revistas/rbf/v37n37/a04_fig12.gif" width="697" height="262"></p>     <p align="center"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">FlG. 4.&mdash; Ambientes cerrados para los cuales se calcul&oacute; la probabilidad de contagio (a) aula de la UMSA y (b) un teatro en la ciudad de La Paz.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">&bull;&nbsp; La ventilaci&oacute;n es la manera m&aacute;s simple (y probablemente m&aacute;s barata a la larga) de reducir las probabilidades de contagio entre las personas.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">&bull;&nbsp; En    ambientes    cerrados    como    aulas    de ense&ntilde;anza   y   teatros,   acciones   como   abrir puertas y ventanas, contribuyen positivamente a mantener una buena calidad del aire pero puede que ventilaci&oacute;n mec&aacute;nica sea necesaria para reducir a&uacute;n m&aacute;s las probabilidades del contagio.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">&bull;&nbsp; El uso de barbijos, bien ajustados a la cara, y el lavado de manos con agua y jab&oacute;n siguen siendo esenciales para evitar contagios.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">&bull;&nbsp; Mantener las ventanas abiertas en el transporte p&uacute;blico reduce la probabilidad de contagio por COVID-19 al incrementar el intercambio de aire limpio con el exterior.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">&bull;&nbsp; Los buses de transporte interdepartamental, en muchos de los cuales no se puede abrir ventanas, deben permitir intercambio de aire con el exterior a trav&eacute;s de su sistema central de climatizaci&oacute;n. Ser&aacute; importante medir la calidad del aire en condiciones reales para establecer de manera experimental si los niveles de ventilaci&oacute;n son adecuados.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">&bull;&nbsp; En ambientes cerrados no es buena pr&aacute;ctica usar ventiladores de techo o calentadores con ventilador pues los mismos no ayudan al intercambio de aire con el exterior y solo dispersan m&aacute;s r&aacute;pido los aerosoles en el mencionado ambiente.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><b>Conflicto de intereses</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Los autores declaran que no hay conflicto de intereses con respecto a la publicaci&oacute;n de &eacute;ste documento.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><b><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Notas</font></b></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><sup>1</sup>&nbsp; &nbsp; <a href="https://www.who.int/news-room/commentaries/detail/modes-of-transmission-of-virus-causing-covid-19-implications-for-ipc-precaution-recommendations" target="_blank">https://www.who.int/news-room/commentaries/detail/modes-of-transmission-of-virus-causing-covid-19-implications-for-ipc-precaution-recommendations</a></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><sup>2</sup>&nbsp; <a href="https://www.who.int/news-rooin/commentaries/detail/transmission-of-sars-cov-2-implications-for-infection-prevention-precautions" target="_blank">https://www.who.int/news-rooin/commentaries/detail/transmission-of-sars-cov-2-implications-for-infection-prevention-precautions</a></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2"><sup>3</sup> <a href="https://tinyurl.coin/covid-estimator" target="_blank">https://tinyurl.coin/covid-estimator</a></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><b><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="3">REFERENCIAS</font></b></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Adams, W. C. 1993, Measurement of Breatliing Rate and Vol-ume in Routinely performed Daily Activities (California Envi-ronmental Protection Agency, Air Resources Board)</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248527&pid=S1562-3823202000020000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Atkinson, J. &amp; World-Health-Organization. 2009, Natural Venti-lation for Infection Control in Health-Care Settings (Geneva: World Health Organization)</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248528&pid=S1562-3823202000020000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Buonanno, G., Stabile, L., &amp; Morawska, L. 2020, Environment International, 141, 105794</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248529&pid=S1562-3823202000020000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Cornejo, P. A. 2020, Bolet&iacute;n Epidemiol&oacute;gico &quot;Noticias COVID-19&quot; (Colegio de Bi&oacute;logos La Paz)</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248530&pid=S1562-3823202000020000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Dabisch, P. et al. 2020, Aerosol Science and Technology, 55, 142</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248531&pid=S1562-3823202000020000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Gammaitoni, L. &amp; Nucci, M. C. 1997, Emerging Infectious Dis-eases, 3 (3), 335</font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Harvey, A. P. et al. 2021, Environ. Sci. Technol. Lett., 8 (2), 168</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248533&pid=S1562-3823202000020000400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Johnson, G. R. et al. 2011, Journal of Aerosol Science, 42 (12), 839</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Knibbs, L. D. et al. 2011, American Journal of Infection Control, 39(10), 866</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Law, J., Watkins, S., &amp; Alexander, D. 2010, American Journal of Infection Control, 216126, 2010</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Madue&ntilde;o, L., Kecorius, S., Andrade, M., &amp; Wiedensohler, A. 2020, Atmosphere, 11 (6), 598</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Madue&ntilde;o, L. et al. 2019, Environmental Pollution, 248, 295</font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Mikhailov, E., Vlasenko, S., Niessner, R., &amp; P&oacute;schl, U. 2004, At-mos. Chem. Phys., 4, 323</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248539&pid=S1562-3823202000020000400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Miller, S. L. et al. 2020, Indoor Air, 31, 314</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Morawska, L. &amp; Milton, D. K. 2020, Clinical Infectious Diseases, 71(9), 2311</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Morawska, L. et al. 2009, Journal of Aerosol Science, 40 (3), 256</font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Ott, W., Klepeis, N., &amp; Switzer., P. 2008, Journal of Exposure Science &amp; Environmental Epidemiology, 18 (3), 312</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248543&pid=S1562-3823202000020000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Pacoricona-Laguna, V. 2014, Estructura y funcionamiento del sistema de transporte p&uacute;blico urbano en el municipio de La Paz (Tesis de Licenciatura. Facultad de Ciencias Financieras y Econ&oacute;micas, UMSA)</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248544&pid=S1562-3823202000020000400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Pardo, C. F. et al. 2021, Infectio, 25 (3), 182</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Peng, Z. &amp; Jim&eacute;nez, J. L. 2020, doi:10.1021/acs.estlett.lc00183</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Persily, A. &amp; de Jonge, L. 2017, Indoor Air, 27 (5), 868</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Riley, E. C, Murphy, G., &amp; Riley, R. L. 1978, American Journal of Epidemiology, 107 (5), 421</font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Yang, W. &amp; Marr, L. C. 2011, Dynamics of Airborne Influenza A Viruses Indoors and Dependence on Humidity. PLoS ONE, 6 (6), e21481</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=248549&pid=S1562-3823202000020000400022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify"><font face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" size="2">Zhang, R. et al. 2020, Proceedings of the National Academy of Sciences, 117 (26), 14857</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      ]]></body><back>
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