Para minimizar el número de infecciones, la cantidad importa más que la sensibilidad de las pruebas
Un análisis computacional de las pruebas de COVID-19 sugiere que, para minimizar el número de infecciones en una población, la cantidad de pruebas importa más que la sensibilidad de las pruebas que se utilizan. Los investigadores Philip Cherian y Gautam Menon, de la Universidad Ashoka de Sonipat (India), y Sandeep Krishna, del Centro Nacional de Ciencias Biológicas TIFR de Bangalore (India), presentan sus conclusiones en la revista de acceso abierto `PLOS Computational Biology`.