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柳叶刀子刊 | 反复不断的新冠检测仅在美国可能就拯救了140万人的生命！

原创 病毒学 生命科学前沿2025年01月07日 00:10 北京 17人COVID-19大流行凸显了疾病准备和应对中检测的重要性，而约翰霍普金斯应用物理实验室（APL）及其合作者的新研究进一步强调了这一原则。该研究发表在1月2日的《柳叶刀公共卫生》杂志上，通过模拟和分析表明，公私合作开发、生产和分发COVID-19诊断测试在美国大流行期间挽救了约140万人的生命，并防止了约700万患者的住院治疗。APL位于马里兰州劳雷尔，与战略准备与响应管理局（ASPR）、美国疾病控制与预防中心以及MITRE公司的顾问合作开展了这项研究。“分析发现，测试的早期开发、制造和分发显著减少了严重的COVID-19患病，”APL的计算流行病学家、研究合著者Gary Lin表示。“通过建模和模拟，我们展示了国家协调如何有效利用资源和能力。”APL研究人员开发了一个数字孪生原型，用于模拟检测和诊断供应链。该工具用于模拟基线场景，并评估潜在大流行干预措施的影响。在描述性分析中，研究人员利用美国政府检测和诊断工作组（TDWG）以及参与的机构和部门的数据，从2020年1月1日到2022年12月31日，对联邦合作伙伴的活动和里程碑进行了映射。分析了生产的测试数量（TDWG）、报告的测试阳性率、报告的COVID-19病例数、住院人数以及死亡人数。然后，研究人员开发了一个基于代理的模型，以评估不同情景下检测对COVID-19结果的影响。研究发现，从2020年1月1日到2022年12月31日，大约生产了67亿次SARS-CoV-2测试，其中包括超过15亿次实验室测试、19亿次现场护理测试和32亿次家庭测试，大约进行了27亿次测试。测试能力经历了多个扩展阶段，实验室测试能力从2020年3月的每月约600万次测试增长到2020年7月的每月约3400万次测试；现场护理测试增加到2020年12月的每月约1.26亿次测试，家庭测试增加到2022年2月的每月约9.86亿次测试。基线（实际）与测试延迟情景之间的比较表明，增加的测试能力可能挽救了超过140万人的生命，并避免了700万次住院。研究人员表示：“研究结果强调了强有力和快速的测试开发、生产和分发的重要性，以应对未来的公共卫生威胁。从整合数据中获得的见解不仅仅是应对COVID-19。它们也为我们提供了一个可扩展的框架，以有效分配资源，为未来的大流行做好准备。”此后，APL的数字孪生模型已扩展到以全危害方法监测COVID-19、流感、呼吸道合胞病毒（RSV）和其他公共卫生威胁的全国检测。