研究人员的目标是通过快速检测优化监狱人群的疾病预防

研究人员的目标是通过快速检测优化监狱人群的疾病预防
监狱中某些疾病的流行率很高,但在监狱入口处进行快速检测的最佳控制策略可能有助于减少疾病的传播。图片来源:hsamdi Benyounes on Unsplash

在监狱中使用快速检测来筛查疾病,可以对无症状个体进行诊断,并减少感染的传播。Victor Riquelme、Pedro Gajardo和Diego Vicencio(他们都来自智利的tsamicnica Federico Santa大学María)最近探索了如何使用廉价、低复杂性的快速测试来最佳地控制监狱人口中的传染病,这些测试人员只需经过基本培训就可以进行。他们的研究结果发表在《科学》杂志上SIAM控制与优化学报

某些疾病在监狱里比在监狱里流行得多。过度拥挤,高危行为,更有可能风险因素,比如抑郁和吸毒,以及缺乏卫生保健系统都助长了这一问题。“这是一个普遍的社会问题,而不仅仅是监狱的问题,”里克尔梅说。“监狱是疾病的储藏库,当囚犯被释放时,或当他们与来访者或监狱工作人员等外界人群接触时,疾病随后传播给社区。”

目前的监狱疾病检测标准是被动的,纯粹基于明显的外在症状。更积极地应用快速检测可以增加对无症状患者的诊断,从而预防长期并发症并阻断疾病传播链。但是,尽管有这些明显的好处,关于在监狱环境中使用这些技术的研究却很少。

Gajardo第一次对这个问题感兴趣是在与智利德萨罗罗大学流行病学和公共卫生政策研究中心合作期间,该中心的重点是寻找最具成本效益的策略来检测监狱中的梅毒。评价最好的政策之一是在进入监狱时对新囚犯进行快速检测,Riquelme、Gajardo和Vicencio最近的论文进一步探讨了这一主题。Gajardo说:“我们给自己设定了一个问题,那就是确定实施这项政策的最佳方式。”

这项研究利用了一个简单的流行病学模型,该模型代表了人们即使以前患过脑膜炎或淋病,仍然可以感染的疾病。Vicencio说:“虽然这个模型对于许多疾病来说似乎是不现实的,但它使我们能够对最佳策略的结构及其在问题数据方面的依赖性获得有价值的见解。”虽然更现实的模型对于最终设计现实生活中的政策是必要的,但这种初步方法使研究人员能够识别有关最佳策略的一般属性和监狱环境的不同质量可能影响策略的方式的有用信息。

作者将这个基本的流行病学模型纳入了他们自己的监狱模型中,该模型在入口处筛选一定比例的新囚犯。他们希望在降低感染和成本效益的基础上,找到在监狱入口处进行快速检测的最佳策略。加加尔多说:“我们的目标是优化每个时期接受筛查的新囚犯的比例。”“我们的目标是尽量减少这一过程的总成本,以及监狱内感染者的维护成本。”最小化成本对监狱管理部门来说可能是一个强大的吸引力,使他们更有可能采用拟议的测试策略。

模型假设不会改变,这个假设可以用监狱过度拥挤来解释——一旦一个空间空出来,就会被新的囚犯填满。筛选具有一定的真阳性率,任何检测呈阳性的人都会立即接受确诊疾病的治疗。然而,一定比例的感染者仍然进入监狱:那些治疗无效的人,那些接受假阴性检测结果的人,以及那些没有接受检测的人。

根据该简化模型,最优策略是在进入监狱时进行最大容量的筛查和不进行筛查之间切换;在部分测试能力下操作从来都不是最好的。里克尔梅说:“将快速测试应用于中间比例,比如60%,从来都不是最佳选择。”“这是一个轰轰烈烈的战略它只考虑可能的极端值。”

那么问题就变成了何时从完全测试切换到不测试,反之亦然。里克尔梅说:“令我们惊讶的是,我们发现在某些情况下——取决于问题数据——以最大容量开始筛查并不是最佳选择。”“最好等一段时间,然后应用最大的筛查能力。”许多不同的参数影响决定何时和多久对进入监狱者进行检查,包括传染率和康复率;测试灵敏度;犯人进出监狱的比率;以及筛查、治疗和将感染者关押在监狱的费用。

进一步的研究可以建立在这些初步结果的基础上,以确定更详细的测试策略,同时也考虑到监狱环境的一些额外细节。“我们的工作可能有助于设计入口处快速测试的申请时间表,”Gajardo说。“然而,对于实际应用,应该考虑针对所讨论的疾病量身定制的更复杂的模型。我们的研究结果可以帮助这些研究,提供应该测试的策略的总体结构。”最后,这项研究表明,快速检测是促进监狱获得疾病诊断和治疗的一种有价值的方法;未来的努力可以将其付诸实践。

更多信息:Pedro Gajardo等,基于新囚犯筛选政策的监狱人群疾病最优控制,SIAM控制与优化学报(2021)。m1378582 DOI: 10.1137/20

引用:研究人员旨在通过快速检测优化监狱人群的疾病预防(2021年,8月24日),2023年4月21日从//www.pyrotek-europe.com/news/2021-08-aim-optimize-disease-prison-populations.html检索
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