key: cord-0815342-ujbpfv1r authors: Costa, Andrew P.; Manis, Derek R.; Jones, Aaron; Stall, Nathan M.; Brown, Kevin A.; Boscart, Véronique; Castellino, Adriane; Heckman, George A.; Hillmer, Michael P.; Ma, Chloe; Pham, Paul; Rais, Saad; Sinha, Samir K.; Poss, Jeffrey W. title: Facteurs de risque d’éclosion de SRAS-CoV-2 dans les résidences pour aînés en Ontario, au Canada: étude de cohorte à l’échelle de la population date: 2021-06-21 journal: CMAJ DOI: 10.1503/cmaj.202756-f sha: 4b1c23c79b5794696df0deeb8aebbd6f09c77e37 doc_id: 815342 cord_uid: ujbpfv1r CONTEXTE: L’épidémiologie de l’infection au SRAS-CoV-2 dans les résidences pour aînés (offrant une aide à la vie autonome), est pour une bonne part inconnue. Nous avons étudié le lien entre les caractéristiques des résidences et des communautés avoisinantes et le risque d’éclosion de SRAS-CoV-2 dans les résidences pour aînés depuis le début de la première vague de la pandémie de COVID-19. MÉTHODES: Nous avons procédé à une étude de cohorte rétrospective dans la population des résidences pour aînés certifiées en Ontario, au Canada, entre le 1(er) mars et le 18 décembre 2020. Notre paramètre principal était toute éclosion de SRAS-CoV-2 (≥ 1 cas confirmé parmi les résidents ou le personnel au moyen d’un test d’amplification des acides nucléiques). Nous avons utilisé la méthode des risques proportionnels avec prédicteurs chronologiques pour modéliser les liens entre les caractéristiques des résidences et des communautés avoisinantes et les éclosions de SRAS-CoV-2. RÉSULTATS: Notre cohorte a inclus l’ensemble des 770 résidences privées pour aînés (RPA) certifiées en Ontario qui hébergeaient 56 491 résidents. On a dénombré 273 (35,5 %) résidences pour aînés qui ont connu 1 éclosion de SRAS-CoV-2 ou plus; 1944 résidents (3,5 %) et 1101 employés (3,0 %) ont contracté l’infection. Ces cas étaient inégalement distribués entre les résidences. En effet, 2487 cas parmi les résidents et le personnel (81,7 %) sont survenus dans 77 résidences (10 %). Le rapport de risque ajusté d’une éclosion de SRAS-CoV-2 dans une résidence a été clairement associé aux établissements qui avaient une grande capacité d’accueil, qui comportaient des unités de soins de longue durée, qui appartenaient à de plus grandes bannières et offraient plusieurs services sur place, qui se trouvaient dans des régions marquées par une hausse de l’incidence régionale de SRAS-CoV-2 et où la concentration ethnique à l’échelle de la communauté était supérieure. INTERPRÉTATION: Certaines caractéristiques facilement identifiables des résidences pour aînés sont associées de manière indépendante aux éclosions de SRAS-CoV-2 et peuvent faciliter l’évaluation des risques et orienter la priorisation de la vaccination. L es adultes âgés fragiles qui vivent dans des milieux de vie collectifs ont été au centre de la pandémie de COVID-19 au Canada et ailleurs dans le monde 1,2 . Les établissements de soins de longue durée, dont les résidents constituent la population la plus affectée par la COVID-19, ont beaucoup soulevé l'intérêt des scientifiques et du public pendant la pandémie 3 , mais les résidences privées pour aînés, ou RPA offrant une aide à la vie autonome, ont reçu beaucoup moins d'attention malgré le fait qu'elles hébergent un grand nombre d'adultes âgés vulnérables [4] [5] [6] [7] . Comparativement aux établissements de soins de longue durée, les RPA sont des complexes résidentiels privés qui procurent tout un éventail de soins et de services défrayés par les résidents ou leur famille 8 . Même si les résidents des RPA utilisent des services et des soins, ils sont nettement moins fragiles et dépendants que les résidents des établissements de soins de longue durée 5 . Soumis à des réglementations aléatoires, les RPA au Canada et aux États-Unis ont fait l'objet de peu de recherches pour ce qui est de l'épidémiologie du SRAS-CoV-2 entre leurs murs 9 . L'Ontario, la province la plus populeuse du Canada, compte 770 RPA certifiées qui hébergent plus de 50 000 adultes âgés, une population dont la taille s'apparente à celle des établissements de soins de longue durée ontariens 10 MÉTHODES : Nous avons procédé à une étude de cohorte rétrospective dans la population des résidences pour aînés certifiées en Ontario, au Canada, entre le 1 er mars et le 18 Nous avons obtenu les données de l'Office de réglementation des maisons de retraite (ORMR) et du ministère de la Santé de l'Ontario, en marge du Groupe pour le consensus en matière de modélisation relative à la COVID-19 du collectif Ontario Science Table. L'ORMR nous a fourni le nombre de cas quotidiens d'infections au SRAS-CoV-2 et de décès par COVID-19 parmi les résidents et les employés (dans les résidences ou des hôpitaux), par l'entremise de son outil de traçage de la COVID-19. Nous avons recueilli ces informations, qui incluent la date de déclaration des éclosions de SRAS-CoV-2 et la date de leur résolution présumée, à partir des données directes recueillies quotidiennement par l'ORMR et des rapports soumis par les RPA certifiées à l'ORMR. Ces données sont du domaine public 11 . Les RPA certifiées doivent signaler les éclosions de SRAS-CoV-2 à l'ORMR en même temps qu'aux instances locales de santé publique. Les données de l'outil de traçage étaient en étroite corrélation avec d'autres sources de données provinciales, y compris le Système intégré d'information sur la santé publique (SIISP), le Système d'information des laboratoires de l'Ontario et une base de données sur les décès, maintenue par le Bureau du coroner en chef de l'Ontario; elles ont été utilisées pour l'étude de la COVID-19 dans les établissements de soins de longue durée 2,14 . Nous avons obtenu les données sur les expositions à l'échelle des résidences à partir du registre provincial des RPA certifiées qui contient des données sur la capacité d'accueil, les unités de soins de longue durée intégrées et l'offre des soins ou des services sur place de toutes les RPA de l'Ontario. En vertu de la loi, en tant que régulateur provincial des RPA, l'ORMR est responsable du maintien de ce registre. La taille des résidences a été établie selon leur capacité d'accueil déclarée et répartie en quintiles. La présence d'unités de soins de longue durée intégrées (USLD) dans les RPA a été identifiée en consultant les dossiers de l'ORMR. Il s'agit de résidences qui partagent les mêmes lieux physiques ou qui occupent le même site que les USLD. Les renseignements sur les bannières proviennent aussi de l'ORMR, et les résidences ont été classées selon qu'elles appartenaient à des bannières de petite taille (2-5 résidences), de moyenne taille (6-20) ou de grande taille (> 20), ou qu'elles étaient indépendantes. L'ORMR maintient une liste de 13 soins ou services offerts (annexe 1) qui sont regroupés en catégories selon leur nombre : ≤ 6, 7, 8, ou ≥ 9 services. Nous avons obtenu les données sur la capacité d'accueil des résidences, leur dotation en personnel et le nombre de fournisseurs externes de soins de santé à partir d'un sondage effectué par l'ORMR auprès de toutes les RPA en mai 2020 (la réponse des résidences a été de 92,7 %). Les fournisseurs externes de soins de santé se présentent à la résidence soit comme travailleurs contractuels du programme de soins à domicile financé par le régime public, soit par suite d'ententes conclues avec les résidents et aux frais de ces derniers. Nous avons calculé le rapport employés:résidents pour les 2 types de fournisseurs externes de soins de santé à partir des chiffres fournis par les résidences lors du sondage et nous avons réparti ces rapports en quartiles. Nous avons obtenu l'incidence quotidienne de SRAS-CoV-2 pour les 36 régions sanitaires de l'Ontario à partir du SIISP de Santé publique Ontario 20,21 . Nous avons calculé la variation temporelle de l'incidence quotidienne des cas de SRAS-CoV-2 sous forme d'incidence mobile par 1000 de population sur 14 jours pour la région sanitaire de la RPA. Nous avons choisi une incidence mobile de 14 jours en raison de la tendance des taux d'incidence dans la communauté (annexes 2 et 3, accessibles en anglais au www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.202756/tab -related-content). Nous avons procédé à une analyse de sensibilité pour une période de 30 jours, ainsi qu'en centrant le jour indice sur la période de la moyenne mobile. Nous avons obtenu les données sur le revenu médian des ménages et la concentration ethnique à l'échelle de la communauté auprès du ministère de la Santé de l'Ontario, respectivement établies d'après le Recensement canadien de 2016 et l'indice de marginalisation ontarien (ON-Marg). Nous avons obtenu la concentration ethnique des quartiers entourant chaque RPA, qui se définit comme les proportions combinées de résidents ni blancs ni autochtones et d'immigrants arrivés au Canada dans les 5 dernières années d'après le Recensement canadien de 2016 22, 23 . Nous avons calculé la taille des populations des communautés où se trouvaient les RPA à partir du fichier de conversion des codes postaux (FCCP+) de Statistique Canada, au moyen des codes postaux de la Société canadienne des postes valides en date de novembre 2018; les communautés dont la population était inférieure à 10 000 individus étaient considérées rurales 24 . Notre paramètre principal était une éclosion de SRAS-CoV-2 (≥ 1 cas parmi les résidents ou le personnel, confirmé par un test d'amplification des acides nucléiques). Nous avons analysé les statistiques sommaires pour comparer les éclosions en fonction des caractéristiques des RPA et des communautés. Nous avons utilisé le test du χ 2 pour les variables de catégories et le test de Kruskal-Wallis pour les variables continues. Nous avons calculé le taux de mortalité en mesurant la proportion de résidents décédés de la COVID-19 par rapport au nombre total de résidents ayant contracté le SRAS-CoV-2. Nous avons utilisé la régression de Cox (à risque proportionnel) pour modéliser les liens entre les caractéristiques des RPA et des communautés et le risque d'éclosion de SRAS-CoV-2. L'incidence du SRAS-CoV-2 dans la communauté était une variable temporelle, alors que toutes les autres mesures étaient fixes. Une RPA était présumée exposée au risque d'éclosion tous les jours (du 1 er mars au 18 décembre 2020), sauf les jours où elle était en situation d'éclosion. À la fin de l'éclosion, la résidence redevenait présumée exposée au risque d'une autre éclosion. Pour tenir compte de la corrélation entre les observations des instances sanitaires et les multiples éclosions dans une même RPA, nous avons appliqué un solide estimateur sandwich pour la matrice de covariance. Nous avons inclus toutes les variables dans un modèle ajusté pour en clarifier tous les effets d'intérêt. Finalement, nous avons examiné les interactions réciproques entre certaines covariables. Nous avons examiné la proportionnalité des risques dans cette hypothèse à l'aide de graphiques de Kaplan-Meier et des variables temporelles. Certaines variables explicatives représentées en quintiles ont été ramenées à 3 niveaux pour respecter les exigences de proportionnalité. L'étude a été approuvée par le Comité d'éthique de la recherche intégré de Hamilton. L'augmentation de l'incidence régionale du SRAS-CoV-2 a été associée à des éclosions dans les RPA, où une hausse d'un cas par 1000 résidents au cours des 14 jours précédents était associée à une augmentation du risque d'éclosion par un facteur de 1,6 (tableau 3). Le nombre d'éclosions de SRAS-CoV-2 a été plus sensible aux augmentations de l'incidence régionale de l'infection durant la première vague que durant la seconde (annexe 3). En plus de l'incidence régionale du SRAS-CoV-2, le risque relatif ajusté d'une éclosion de SRAS-CoV-2 était nettement associé aux résidences qui avaient une forte capacité d'accueil, qui faisaient partie d'une grande bannière, qui comportaient des unités de soins de longue durée, qui offraient plusieurs soins ou services sur place et comptaient une concentration ethnique supérieure dans les communautés avoisinantes (tableau 3). Dans de nombreuses régions sanitaires, nous avons observé plus d'éclosions de SRAS-CoV-2 dans les RPA qui avaient une concentration ethnique supérieure dans les communautés avoisinantes (figure 1). Dans cette étude sur les 770 RPA en Ontario, au Canada, nous avons constaté que le risque d'éclosion de SRAS-CoV-2 était étroitement associé à des augmentations de l'incidence régionale du SRAS-CoV-2 et à une grande capacité d'accueil des résidences, au fait qu'elles comportaient des unités de soins de longue durée, qu'elles faisaient partie de grandes bannières, qu'elles offraient plusieurs soins ou services sur place, et qu'elles étaient dans des communautés comptant une concentration ethnique supérieure. Nous avons identifié les facteurs de risque d'éclosions de SRAS-CoV-2 dans les RPA qui peuvent servir à évaluer les risques et à établir la priorisation de la vaccination à l'échelle de la province et des régions, comme ce fut le cas pour le secteur des soins de longue durée 25 . Nous avons montré qu'une catégorie de RPA en Ontario a été gravement affectée par la pandémie, avec des taux de mortalité avoisinant ceux des établissements de soins de longue durée 14, 26 . En lien avec les observations concernant d'autres milieux de soins collectifs 2, 14, 26, 27 , nos résultats indiquent que l'incidence du SRAS-CoV-2 dans une région sanitaire, les bannières de RPA plus grandes et la taille des résidences sont des facteurs de risque d'éclosion de SRAS-CoV-2. Nos observations établissent un lien temporel avec l'incidence communautaire de SRAS-CoV-2 et les éclosions dans les établissements de soins de longue durée 28 . Les taux d'éclosions de SRAS-CoV-2 lors de la deuxième vague ont été moins sensibles aux augmentations de l'incidence régionale, ce qui suggère que les tests de dépistage obligatoires et la multiplication des mesures de prévention locales introduites après la première vague ont été efficaces. Les résidences plus grandes sont associées à un risque 3 fois supérieur d'éclosion de SRAS-CoV-2. Elles font davantage appel à du personnel de l'extérieur pour offrir les services requis, et cela a probablement fait augmenter le nombre d'occasions de propager l'infection 29 . L'absence d'un lien ajusté entre le nombre de fournisseurs externes de soins de santé entrant quotidiennement dans une résidence et une éclosion pourrait s'expliquer du fait que les résidences de taille similaire faisaient appel à un nombre comparable de fournisseurs externes. Les résidences qui offraient 9 services ou plus présentaient un risque 2,5 fois plus grand d'éclosion de SRAS-CoV-2. Cela illustre probablement l'exposition additionnelle au SRAS-CoV-2 associée à des interactions personnelles plus directes et prolongées entre le personnel et les résidents ayant besoin de plus de soins. Nos observations appuient la restriction du nombre d'employés de l'extérieur qui fournissent des soins ou des services dans les RPA, particulièrement en ce qui concerne ceux qui voient plusieurs clients dans différents milieux d'une communauté donnée. Non obligatoires dans toutes les provinces, les tests de dépistage accrus pour le personnel des RPA, les soignants essentiels et les fournisseurs externes de soins de santé deviennent aussi une priorité incontournable. Les RPA qui offrent des niveaux de soins élevés (environ 20 %) devraient être identifiées par les instances de santé pu blique et priorisées en termes de dépistage plus étroit et de vaccination. Les RPA qui comportent des unités de soins de longue durée ont présenté un risque 1,6 fois plus grand d'éclosion de SRAS-CoV-2. Malgré les directives provinciales restreignant le travail dans différents milieux de soins au cours d'une période de 14 jours, les preuves s'accumulent selon lesquelles une connectivité résiduelle entre les milieux de vie collectifs pourrait persister 25, 30, 31 . Ce lien peut s'expliquer du fait que les travailleurs temporaires des agences et le personnel contractuel sont exemptés de la directive provinciale, ou du fait que des employés des RPA comportant des unités de longue durée se déplacent d'un secteur à l'autre. Réduire la connectivité entre les RPA et les unités de soins de longue durée demeure une priorité et pourrait réduire le risque d'éclosion de SRAS-CoV-2 lors des prochaines vagues de la pandémie de COVID-19. La concentration ethnique dans la communauté avoisinant une RPA a été associée à un risque d'éclosion, même après ajustement pour tenir compte des taux régionaux de SRAS-CoV-2 et du revenu des ménages dans la communauté. Des rapports de Santé publique Ontario montrent que des quartiers denses sur le plan ethnoculturel ont connu des taux disproportionnés d'infection au SRAS-CoV-2 32 . Les milieux de vie collectifs plus densément peuplés qui appartiennent à des minorités raciales et ethniques ont déclaré un plus grand nombre de cas de SRAS-CoV-2 ou de décès par COVID-19, ou les deux 33 . Dans notre analyse, nous n'avons pas pu examiner le lien entre l'infection au SRAS-CoV-2 et les caractéristiques ethnoculturelles; d'autres données et analyses à l'échelle des individus sont requises pour élucider ce mécanisme. Comme c'est le cas avec toutes les méthodes émergentes de collecte rapide de données sur la COVID-19, il nous a été impossible de valider indépendamment l'exhaustivité du dénombrement des infections au SRAS-CoV-2 et des décès par COVID-19 à l'échelle des RPA. Nous n'avons pas non plus été en mesure de tenir compte précisément de l'évolution temporelle des mesures de prévention et de contrôle, ce qui peut avoir influé sur les résultats. Notre étude a été limitée par le manque de données cliniques, organisationnelles et socioculturelles à l'échelle des individus, qui peuvent varier d'une RPA à l'autre. Notre ajustement pour tenir compte de l'incidence régionale de l'infection au SRAS-CoV-2 peut avoir causé un surajustement, car certaines contaminations dans les communautés pouvaient provenir des RPA. Nous avons constaté que le risque d'une éclosion de SRAS-CoV-2 dans les RPA est directement proportionnel à la capacité d'accueil, à la présence d'unités de soins de longue durée, à l'appartenance à de grandes bannières, à la disponibilité accrue de soins ou de services sur place, à l'augmentation de l'incidence régionale des infections au SRAS-CoV-2 et à la concentration ethnique de la communauté Derek Manis déclare avoir reçu une bourse Mitacs Accélération pendant la conduite de cette étude et une participation en tant qu'étudiant au conseil d'administration de la Fondation Juge-Emmett-Hall. Samir Sinha déclare avoir reçu des honoraires de consultation du ministère de la Santé et des Soins de longue durée de l'Ontario et une rémunération ou des honoraires à titre de conférencier et de présentateur et lors d'activités de formation de l'Association des soins de longue durée de l'Alberta, de l'Association des fournisseurs de soins de santé de la Colombie-Britannique, de l'Association canadienne des soins de longue durée, du programme Échanges Meilleurs Cerveaux des Instituts de recherche en santé du Canada sur la Réglementation des maisons de retraite en Ontario, de l'Association des soins de longue durée du Manitoba, de l'Association des foyers de soins du Nouveau-Brunswick, de l'Association des soins de longue durée de l'Ontario et de l'Association des collectivités de retraités de l'Ontario. Aucun autre intérêt concurrent déclaré. Cet article a été révisé par des pairs. Partage des données : Le protocole de l'étude et le code statistique seront fournis sur demande (courriel : acosta@mcmaster.ca) étant entendu que certains programmes informatiques pourraient reposer sur des modèles de codage ou des macros inaccessibles ou nécessitant des modifications. Les ensembles de données de cette étude sont hébergés de façon sécuritaire par l'Office de réglementation des maisons de retraite (ORMR) et la Division de la planification de la capacité et analytique du ministère de la Santé de l'Ontario. Des ententes sur le partage des données en empêchent la publication. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Association between nursing home crowding and COVID-19 infection and mortality in Ontario, Canada Impact of COVID-19 on residents of Canada's long-term care homes -ongoing challenges and policy response. London (UK): International Long Term Care Policy Network The need to include assisted living in responding to the COVID-19 pandemic Location, location, location: characteristics and services of long-stay home care recipients in retirement homes compared to others in private homes and long-term care homes America's assisted living residents are "falling through the cracks" of COVID-19 response ): American Health Care Association Ontario's retirement homes and long-term care homes: a comparison of care services and funding regimes Overlooked and undercounted: the growing impact of COVID-19 on assisted living facilities Toronto: Retirement Homes Regulatory Authority Toronto: Retirement Homes Regulatory Authority Characterization of COVID-19 in assisted living facilities -39 states Among Residents and Staff of an Independent and Assisted Living Community for Older Adults in For-profit long-term care homes and the risk of COVID-19 outbreaks and resident deaths Ontario releases updated COVID-19 modelling for second wave The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies The REporting of studies Conducted using Observational Routinely-collected health Data (RECORD) Statement Toronto: Retirement Homes Regulatory Authority Accessible ici : www .publichealthontario.ca/Diseases and Conditions/Infectious Diseases/CCM/ iPHIS Toronto: Government of Ontario Development of the Canadian Marginalization Index: a new tool for the study of inequality Data and Analysis/ Health Equity/OntarioMarginalization Index Ottawa: Statistics Canada Toronto: Ontario's Long-Term Care COVID-19 Commission Risk factors associated with mortality among residents with coronavirus disease 2019 (COVID-19) in long-term care facilities in Ontario, Canada Epidemiology of COVID-19 in a longterm care facility in King County, Washington Temporal associations between community incidence of COVID-19 and nursing home outbreaks in Ontario, Canada Symptom screening at illness onset of health care personnel with SARS-CoV-2 infection in King County Essential long-term care workers commonly hold second jobs and double-or triple-duty caregiving roles Impact of a public policy restricting staff mobility between nursing homes in Ontario, Canada during the COVID-19 pandemic Toronto: Public Health Ontario Racial and ethnic disparities in COVID-19 infections and deaths across U.S. nursing homes Remerciements : Les auteurs remercient chaleureusement le D r Kamil Malikov de la Division de la planification de la capacité et analytique du ministère de la Santé de l'Ontario pour son aide avec l'acquisition des données.