Larremore et al, Science Advances, 2021
Modellkalkulationen zu Covid-19 -Testungen und Infektionsraten. Anhand dieser Modelle kann gezeigt werden, dass sich in einer großen Personengruppe die Covid-19 Infektionszahlen fast halbieren lassen, wenn man die Hälfte der Personen wöchentlich testet.
Mutesa et al, Nature, 2020
Hypercube-Modellalgorithmus zur Analyse des Zusammenhangs zwischen Prävalenz, Testgenauigkeit und Wirtschaftlichkeit. Fazit: Pool-Tests sind ein vielversprechender Ansatz, um eine Langzeit-Kontrolle über SARS-CoV-2-Infektionen zurückzuerlangen.
Bennett et al, J Virol Methods, 2017
Studie zum Vergleich der Detektionsgenauigkeit viraler Krankheitserreger mittels Abstrich oder Gurgel-Test. Fazit: Für Erkältungserreger ist Gurgeln zur Detektion sogar besser als der Abstrich.
Yelin et al, Clin Infect Dis., 2020
Studie zur Analyse und zum Vergleich verschiedener Poolgrößen hinsichtlich Test-Sensitivität. Fazit: Pools bis 64 Teilnehmer funktionieren, allerdings wird die Empfindlichkeit ab 32 Teilnehmern manchmal überproportional schlechter.
Dinnes et al, Clin Infect Dis., 2021
Beurteilung diagnostischer Mthoden hinsichtlich der Diagnose einer SARS-CoV-2-Infektion. Diese Publikation ist ein Review-Artikel der verschiedene andere Artikel miteinander vergleicht. Vor allem die Detektionsgenauigkeit von Schnelltests bei symptomlosen Personen liegt mit 58% in einem sehr niedrigen Bereich.
Lohse et al, Lancet Infectious Diseases, 2020
Commentary zur Genauigkeit von Pooltests in Deutschland (genauer: Saarland). Lohse et al. zeigen, dass Pools bis zu 30 Personen bei akkurate Diagnostik ermöglichen und gleichzeitig Testkapazitäten erhöhen.