优化用于检测COVID-19暴发的检测策略
物理与社会
2021-01-05 v3 种群与进化
摘要
COVID-19大流行在降低健康风险的同时维持经济活动带来了挑战。尽管这些挑战可通过检测来缓解，但检测预算往往有限。在此我们研究诸如养老院等机构应如何利用固定的检测预算以早期检测暴发。使用扩展的网络SEIR模型，我们表明在给定一定检测预算的情况下，通常更优的做法是频繁检测人口中的较小子群，而非检测较大群体但频率较低。数值结果与我们在指数传播模型中推导出的检测时暴发规模解析表达式一致。我们的工作为机构提供了一个简单准则：将总检测量分配到若干批次中，而非一次性用完。我们期望在适当场景下，这一易于实施的政策建议将带来更早的检测和更好的局部COVID-19暴发缓解。
引用
@article{arxiv.2007.04827,
title = {Optimizing testing policies for detecting COVID-19 outbreaks},
author = {Janni Yuval and Mor Nitzan and Neta Ravid Tannenbaum and Boaz Barak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04827},
year = {2021}
}