A revista PNAS, ou Proceedings of the National Academy of Sciences dos Estados Unidos da América é um dos periódicos mais respeitados que existem.
Um artigo publicado lá nesta semana indica que SIM, o uso de máscaras faciais reduz drasticamente o contágio por COVID-19. O artigo aponta que há, obviamente algumas recomendações a serem seguidas pelos fabricantes de máscaras, mas que no geral, elas tem um impacto muito maior do que imaginávamos para conter a doença.
O artigo é intitulado:
Face Masks Against COVID-19: An Evidence Review - e assinado por uma longa lista de autores de importantes universidades do mundo todo, veja abaixo.*
Em resumo os autores argumentam que "a ciência em torno do uso de máscaras pelo público em geral para impedir a transmissão COVID-19 está avançando rapidamente. Os formuladores de políticas precisam orientação sobre como as máscaras devem ser usadas pela população em geral para combater a pandemia de COVID-19. Aqui, sintetizamos as informações relevantes da literatura para informar várias áreas:
1) características de transmissão de COVID-19,
2) características de filtragem e eficácia das máscaras,
3) estimativa de impactos populacionais do uso generalizado de máscaras na comunidade e 4) considerações sociológicas para políticas relacionadas ao uso de máscaras.
Uma via primária de transmissão do COVID-19 é através de pequenas gotículas liberadas pelas vias respiratórias e o vírus é conhecido por ser transmissível a partir de pessoas com sintomas, pré-sintomáticos e indivíduos assintomáticos.
Reduzir a propagação da doença requer duas coisas:
a) primeiro, limitar contatos de indivíduos infectados via distanciamento físico e rastreamento de contatos com quarentena apropriada, e
b) segundo, reduza a probabilidade de transmissão por contato usando máscaras em público, entre outras medidas.
As evidências indicam que o uso da máscara reduz a transmissibilidade por contato, reduzindo a transmissão de gotículas infectadas nos dois contextos laboratoriais e clínicos.
Usar máscara pública é mais eficaz em impedir a propagação do vírus quando a conformidade é alta. A diminuição da transmissibilidade pode reduzir substancialmente o número de mortos e o impacto econômico, enquanto o custo da intervenção é baixo.
Assim nós recomendamos a adoção de máscaras públicas de pano, como um forma de controle de fontes de propagação, em conjunto com a higiene básica, distanciamento, e estratégias de rastreamento de contatos.
Recomendamos que funcionários públicos e governos encorajem fortemente o uso de máscaras em público, incluindo o uso de forma apropriada."
Assim sendo, fica claro mais uma vez, como estamos dizendo há mais de um mês nessa página que as máscaras são de suma importância no combate à Covid-19.
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Veja também:
*www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.XXXXXXXXXX
Face Masks Against COVID-19: An Evidence Review Jeremy Howarda,c,1, Austin Huangb, Zhiyuan Lik, Zeynep Tufekcim, Zdimal Vladimire, Helene-Mari van der Westhuizenf,g, Arne von Delfto,g, Amy Pricen, Lex Fridmand, Lei-Han Tangi,j, Viola Tangl, Gregory L. Watsonh, Christina E. Baxs, Reshama Shaikhq, Frederik Questierr, Danny Hernandezp, Larry F. Chun, Christina M. Ramirezh, and Anne W. Rimoint afast.ai, 101 Howard St, San Francisco, CA 94105, US; bWarren Alpert School of Medicine, Brown University, 222 Richmond St, Providence, RI 02903; cData Institute, University of San Francisco, 101 Howard St, San Francisco, CA 94105, US; dDepartment of Electrical Engineering & Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Ave, Cambridge, MA 02139; eInstitute of Chemical Process Fundamentals, Czech Academy of Sciences, Rozvojová 135, CZ-165 02 Praha 6, Czech Republic; fDepartment of Primary Health Care Sciences, Woodstock Road, University of Oxford, OX2 6GG, United Kingdom; gTB Proof, Cape Town, South Africa; hDepartment of Biostatistics, UCLA Fielding School of Public Health, 650 Charles E Young Drive, Los Angeles, CA 90095; iDepartment of Physics, Hong Kong Baptist University, Kowloon Tong, Hong Kong SAR, China; jComplex Systems Division, Beijing Computational Science Research Center, Haidian, Beijing 100193, China; kCenter for Quantitative Biology, Peking University, Haidian, Beijing 100871, China; lDepartment of Information Systems, Business Statistics and Operations Management, Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong SAR, China; mUniversity of North Carolina at Chapel Hill; nSchool of Medicine Anesthesia Informatics and Media (AIM) Lab, Stanford University, 300 Pasteur Drive, Grant S268C, Stanford, CA 94305; oSchool of Public Health and Family Medicine, University of Cape Town, Anzio Road, Observatory, 7925, South Africa; pOpenAI, 3180 18th St, San Francisco, CA 94110; qData Umbrella, 345 West 145th St, New York, NY 10031; rVrije Universiteit Brussel, Pleinlaan 2, 1050 Brussels, Belgium; sUniversity of Pennsylvania, 3400 Civic Center Blvd, Philadelphia, PA 19104; tDepartment of Epidemiology, UCLA Fielding School of Public Health, 650 Charles E Young Drive, Los Angeles, CA 90095 This manuscript was compiled on April 10, 2020