Plus de contaminations dans les salles de classe mal aérées
En collaboration avec des scientifiques de l'Empa, le service de la santé publique des Grisons a analysé la qualité de l'air dans 150 salles de classe des Grisons à l'aide de 300 capteurs de CO2. Parallèlement, le nombre de résultats positifs au test Covid-19 a été enregistré dans ces salles de classe. L'évaluation a montré que les élèves et le personnel enseignant étaient plus nombreux à contracter le coronavirus dans les salles de classe où l'air était de mauvaise qualité que dans celles qui étaient régulièrement aérées.
Les aérosols jouent un rôle central dans la transmission du SRAS-CoV-2 : les personnes qui ont contracté le coronavirus exhalent non seulement du CO2, mais aussi des aérosols chargés de virus. Plus ces aérosols circulent dans une pièce, plus le risque que d'autres personnes dans la même pièce soient également infectées est élevé, surtout si elles restent longtemps dans la pièce. On soupçonnait donc depuis longtemps que la qualité de l'air dans les salles de classe avait une influence sur le nombre de contaminations dans les écoles. L'essai pilote mené dans les Grisons démontre désormais pour la première fois ce lien de manière empirique et statistique.
Une mauvaise qualité de l'air nuit à l'apprentissage
La qualité de l'air est mesurée depuis octobre 2021 dans 150 salles de classe de 59 écoles primaires des Grisons. Deux capteurs de CO2 ont été installés dans chaque salle. Une première évaluation, portant sur les données collectées entre le 1er et le 19 novembre 2021, est désormais disponible. Elle a permis d'établir un lien statistique entre le nombre de cas constatés lors des tests Covid-19 scolaires hebdomadaires dans les classes et la concentration de CO2 mesurée dans la salle de classe correspondante : Dans les salles de classe mal ventilées, le nombre de personnes infectées par le SRAS-CoV-2 était significativement plus élevé.
Les concentrations de CO2 mesurées montrent en outre que la majorité des salles de classe considérées présentent des valeurs élevées. Dans 60% des salles de classe, la teneur en CO2 est supérieure à 2000 ppm (parties par million). Des concentrations élevées de CO2 peuvent nuire aux performances cognitives et donc à la capacité d'apprentissage.
Détails de l'étude
La corrélation entre la concentration de CO2 dans les espaces intérieurs et la transmission de maladies par l'air respiré n'avait, jusqu'à présent, pas encore été démontrée empiriquement. C'est pourquoi, dans la phase pilote de l'étude actuellement en cours, le service de la santé publique des Grisons a fait installer dans environ 150 salles de classe de 59 écoles de tout le canton des capteurs qui ont enregistré la teneur en CO2 de l'air - deux à chaque fois, afin d'assurer la fiabilité des mesures. Ils ont enregistré en continu les concentrations de CO2 et d'autres données telles que la température et la pression atmosphérique, tandis que des tests de dépistage du coronavirus étaient effectués chaque semaine auprès des élèves et des enseignants.
Les résultats provisoires qui viennent d'être présentés se basent sur les données mesurées entre le 1er et le 19 novembre. Le nombre d'infections pour 100 élèves, appelé prévalence, était en corrélation avec la concentration de CO2 mesurée dans les salles de classe. Dans les écoles à haut risque, elle dépassait souvent 3'000 ppm (parties par million) - une valeur très nettement supérieure à la teneur recommandée de 1'000 ppm au maximum.
Toutefois, les statistiques seules ne suffisent pas à décrire avec précision la dépendance entre l'apparition d'infections et la teneur en CO2. De plus, l'analyse des chercheurs de l'Empa est soumise à certaines restrictions. Outre la teneur "cumulée" en CO2, c'est-à-dire la quantité totale de gaz, il pourrait y avoir d'autres indicateurs du risque d'exposition aux aérosols infectieux.
C'est pourquoi les spécialistes vont analyser d'autres variables des séries chronologiques de CO2, comme la variation de la concentration dans le temps et les changements de température - dans le but de trouver d'éventuelles dépendances entre la prévalence et les teneurs en CO2 enregistrées.
