Supporting scale-up of COVID-19 RT-PCR testing processes with discrete event simulation
Notice bibliographique
Résumé
Testing is critical to mitigating the COVID-19 pandemic, but testing capacity has fallen short of the need in the United States and elsewhere, and long wait times have impeded rapid isolation of cases. Operational challenges such as supply problems and personnel shortages have led to these bottlenecks and inhibited the scale-up of testing to needed levels. This paper uses operational simulations to facilitate rapid scale-up of testing capacity during this public health emergency. Specifically, discrete event simulation models were developed to represent the RT-PCR testing process in a large University of Maryland testing center, which retrofitted high-throughput molecular testing capacity to meet pandemic demands in a partnership with the State of Maryland. The simulation models support analyses that identify process steps which create bottlenecks, and evaluate "what-if" scenarios for process changes that could expand testing capacity. This enables virtual experimentation to understand the trade-offs associated with different interventions that increase testing capacity, allowing the identification of solutions that have high leverage at a feasible and acceptable cost. For example, using a virucidal collection medium which enables safe discarding of swabs at the point of collection removed a time-consuming "deswabbing" step (a primary bottleneck in this laboratory) and nearly doubled the testing capacity. The models are also used to estimate the impact of demand variability on laboratory performance and the minimum equipment and personnel required to meet various target capacities, assisting in scale-up for any laboratories following the same process steps. In sum, the results demonstrate that by using simulation modeling of the operations of SARS-CoV-2 RT-PCR testing, preparedness planners are able to identify high-leverage process changes to increase testing capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».