对COVID-19检测的计算分析表明，为了最小化人群中的感染数量，检测数量比所使用检测的敏感性更重要。印度Sonipat Ashoka大学的Philip Cherian和Gautam Menon以及印度班加罗尔国家生物科学中心TIFR的Sandeep Krishna在开放获取的《公共科学图书馆计算生物学》杂志上发表了他们的发现。
印度的不同邦对COVID-19采用了两种主要检测方法的不同组合:非常敏感的逆转录酶聚合酶链反应(RT-PCR)检测和不太敏感的快速抗原检测。传统的想法认为，全rt - pcr方法最终将导致更少的整体感染。虽然RT-PCR检测比快速抗原检测更敏感，但它们更昂贵，而且不能立即提供结果。因此，在考虑成本限制的同时，优化结果所需的测试的精确组合还不清楚。
Cherian和同事利用计算模型模拟了COVID-19如何在人群中传播，并给出了不同的测试组合和它们之间的经济权衡。考虑到人们在不同地点之间的流动，他们计算出了在每种情况下大流行结束时可能发生的感染总数。
分析表明，仅使用快速抗原检测就总感染而言，可以取得与仅使用RT-PCR检测相似的结果——只要检测的人数足够多。这表明，低收入和中等收入国家的政府可能能够通过集中精力加强使用不那么敏感的、能立即产生结果的检测，而不是支持RT-PCR，从而实现最佳结果。
这组作者还指出，政府应该继续探索不同的检测组合，以最大程度地减少病例数量。鉴于检测成本正在下降，这种组合也可以定期重新校准，以监测哪种方法最具经济意义。
梅农说:“检测技术在不断改进，即使检测不那么敏感，也有利于快速检测。”“对使用不同测试组合的影响建模，同时考虑到它们的相对成本，可以建议具体的政策变化，这将对改变疫情轨迹产生重大影响。”
