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贾斯汀·卡拉布雷斯。;杰弗里·德默斯

有限检测能力的最优分配如何改变疫情动态。 （英语） Zbl 1483.92123号

J.西奥。生物。 538，文章ID 111017，第15页（2022）.
小结：测试能力不足一直是全球抗击新型冠状病毒的关键瓶颈。因此，优化有限测试资源的部署已成为大流行应对规划中的一个关键问题。这里，我们使用一个改进的SEIR模型在有限测试能力的约束下优化测试策略。我们定义了症状前、无症状和有症状的感染类别，并假设检测阳性的个体立即被隔离。我们进一步定义了两种类型的测试。临床测试只关注症状类别。非临床检测从普通人群中检测出未发病和无症状的个体，浓度参数决定了此类检测可集中于高感染风险个体的程度。然后，我们求解临床和非临床测试的最佳组合，作为测试容量和浓度参数的函数。我们发现，在检测能力非常低的情况下，纯临床检测是最佳的，支持早期指导对病情最重的患者进行定量检测。此外，我们发现，随着检测能力的提高，临床和非临床检测的组合变得最佳。在高但经验性观察到的测试能力下，临床测试和非临床测试的组合，即使极不集中，也是最佳的。我们进一步强调了早期实施测试计划的优势，以及将优化测试与减少接触干预（如锁定、社交距离和掩蔽）相结合的优势。

引用于1文件

理学硕士：

92天30分 流行病学

关键词：

新冠肺炎;流行病学;最优控制;SARS-CoV-2型;SEIR模型
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\textit{J.M.卡拉布雷斯}和\textit{J.Demers}，J.Theor。生物学538，文章ID 111017，15 p.（2022；Zbl 1483.92123）
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