由于资源不足、决策随意以及实施有效筛查流程的其他挑战，全球宫颈癌的负担不成比例地落在了中低收入国家身上。尽管许多国家采用了新的现代诊断程序，但这些计划的实施远远落后于政策的变化，在早期阶段就有失败的风险。为了降低秘鲁伊基托斯地区正在实施的新筛查程序中的这些风险，我们建议使用离散事件模拟（DES）来模拟成熟筛查程序的初期推广。离散事件模拟模型将帮助我们深入了解各种性能（覆盖范围）情况下的潜在资源利用率和适当的工时，并支持利益相关者在为实施这项新筛查政策提供资源时做出适当的决策。
根据泛美卫生组织收集的统计数据，宫颈癌是秘鲁妇女癌症死亡的主要原因。直到最近，秘鲁还在依靠细胞学筛查计划，但在资源有限的环境中有效实施该计划具有挑战性，部分原因是筛查过程中的步骤复杂且需要大量资源。另一种方法是筛查人类乳头瘤病毒（HPV）并进行现场治疗。秘鲁癌症控制计划采用的这种方法可以在常规预约期间系统地实施，从而增加接受筛查的妇女人数。然而，关键是要为这一新的筛查程序提供适当的资源。中低收入国家的资源是有限的，如果管理不当，筛查项目可能会表现不佳，导致人们对新项目的热情降低，重新回到以前无效的项目上来。
我们正在利用伊基托斯正在进行的一项实施研究，该研究让筛查项目的利益相关者参与其中，以了解实施障碍，并共同制定利益相关者设计的实施计划（美国国立卫生研究院 R01-CA190366）。这项研究的结果将用于开发流程描述和相应的模拟模型，以捕捉流程的随机性，并考察其对各种关键绩效指标（如筛查覆盖率、等待时间、随访损失）的影响。在未来的工作中，我们将对其他筛查流程（如现有的基于细胞学的流程）进行建模，以便在实施的同时为政策决策提供支持。
图 1 显示了描述 HPV 筛查和治疗流程的流程图，该流程是在秘鲁伊基托斯举行的利益相关者会议上制定的。伊基托斯试点项目的数据收集工作已经开始，并将用于在 SIMIO 建模环境中对模型进行参数化。从最初的采样，到样本分批分析的等待期，再到因检测结果呈阳性而需要进行治疗的整个过程，都会对患者进行跟踪。政策变化包括但不限于改变各个医疗中心或中心实验室的工作时间、改变样本分批和运输的频率，以及决定治疗中心（TVT）的位置和最佳数量。模型输出结果可用于计算几个关键绩效指标：(1) 受筛查人口的百分比；(2) 癌前病变治疗的百分比；(3) 随访损失；(4) 患者等待时间和总时间；(5) 资源使用情况，以员工工时、样本在系统中的时间和所用检测材料来衡量。
进行虚拟实验是为了确定不同资源配置方案对系统性能的影响。其中一个例子是观察样本在中心实验室分析前的等待时间。样本不冷藏，因此必须在 14 天内对所有样本进行分析。如果该系统的目标是每天在 17 个卫生站采集 33 份样本，每周三中午分批采样，那么中心实验室的化验员每天必须至少工作 4 个小时，才能实现样本在系统中的最长等待时间为 13.29 天。
对这些结果以及其他虚拟实验的结果进行表述和解释，以支持利益相关者在以下方面做出决策：(1) 实现特定绩效（如接受筛查的妇女人数）的适当资源组合；(2) 特定资源组合下可能实现的绩效。因此，利益相关者将能够理解资源使用和绩效之间的权衡，并就新筛查策略的实施做出更明智的决策。
研究结果有助于利益相关者在资源有限的情况下，尤其是在秘鲁伊基托斯地区，就资源需求做出有数据依据的决策。更广泛地说，这些结果强调了在中低收入国家推广基于 HPV 的筛查项目时适当提供资源的重要性。在未来的工作中，这一框架可以扩展到全国范围，促进在秘鲁和类似的中等收入国家推广这一试点项目。