Pooled testing to isolate infected individuals
Pooled testing to isolate infected individuals
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汇总测试以隔离感染者
DOI：
10.1109/ciss50987.2021.9400313
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Aldridge M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aldridge M
群体测试的常见问题是：对于给定的个体数量和给定的流行率，需要多少次测试T '才能找到每个感染个体？然而，在真实的生活中，问题通常是不同的：对于给定数量的个体，给定的患病率，以及比T '小得多的有限数量的测试T，如何才能最好地使用这些测试？在这篇会议论文中，我们概述了两个模型在这个问题上的一些最新结果。首先，“实用”模型与COVID-19筛查相关，其测试具有高度特异性但不完全敏感性，表明在低患病率和高敏感性下，简单算法的表现优于简单算法。第二，具有完美测试的极低流行率的“理论”模型给出了有趣的新数学结果。
The usual problem for group testing is this: For a given number of individuals and a given prevalence, how many tests T'are required to find every infected individual? In real life, however, the problem is usually different: For a given number of individuals, a given prevalence, and a limited number of tests T much smaller than T', how can these tests best be used? In this conference paper, we outline some recent results on this problem for two models. First, the `practical' model, which is relevant for screening for COVID-19 and has tests that are highly specific but imperfectly sensitive, shows that simple algorithms can be outperformed at low prevalence and high sensitivity. Second, the `theoretical' model of very low prevalence with perfect tests gives interesting new mathematical results.
保守的两阶段小组测试
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
arXiv.org
影响因子：
--
作者：
Matthew Aldridge
通讯作者：
Matthew Aldridge
关于双池测试的注意事项
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
arXiv.org
影响因子：
--
作者：
A. Broder;Ravi Kumar
通讯作者：
Ravi Kumar
影响因子：
5.4
作者：
Lee, Kangwook;Chandrasekher, Kabir;Ramchandran, Kannan
通讯作者：
Ramchandran, Kannan