ABSTRACT
Introduction Les personnels hospitaliers sont exposés au SARS-CoV-2 dans leur milieu professionnel et en communauté. Notre objectif était de comparer les profils et les sources d'exposition des personnels hospitaliers ayant une infection COVID documentée au cours de périodes de circulation du variant historique et du variant Omicron. Matériels et méthodes Cette étude de cohorte comparative bicentrique a été menée dans deux centres hospitaliers universitaires de la même région: du 11/03 au 10/04/2020 (période 1, hôpital 1), et du 02/01 au 22/02/2022 (période 2, hôpital 2). Nous avons considéré que le variant historique était majoritaire en période 1 et le variant Omicron en période 2 (96% des souches séquencées au 3/1/2022 au niveau national, source Santé Publique France). Dans les deux hôpitaux, tout personnel symptomatique était dépisté par RT-PCR. En période 2, les personnels asymptomatiques contacts étaient également dépistés. Les personnels ayant une RT-PCR positive au SARS-CoV-2 étaient interrogés sur leur profession, leurs symptômes, leurs expositions au SARS-CoV-2 dans les 10 jours précédents, et leur statut vaccinal COVID (en période 2). La campagne de vaccination a débuté dans les deux hôpitaux le 4/1/2021. Résultats Au total, 227 personnels positifs ont été inclus en période 1 et 333 en période 2, majoritairement des femmes: respectivement 79% (180/227) et 85% (282/333). L'âge médian était de 42 ans (IQR=30-53) en période 1, et 37 ans (IQR=30-47) en période 2 et le délai médian de dépistage après l'apparition des symptômes respectivement de 3 jours (IQR=1-4) et 1 jour (IQR=0-2). La proportion d'infirmier(e)s était supérieure à celle des autres professions, et plus élevée en période 2 (33%, 111/333) qu'en période 1 (23%, 52/227;p=0.0047). La majorité des personnels étaient à jour sur leur schéma d'immunisation: médicaux, 94% (59/63) et non médicaux, 64% (136/213). Les expositions étaient principalement hospitalières en période 1: contact avec un patient (25%, 57/227) ou un collègue (36%, 81/227). En deuxième période, les expositions aux patients et collègues étaient minoritaires, respectivement 2% (5/333) et 14% (48/333), à l'inverse des expositions communautaires, 38% (128/333). Conclusion Le profil des personnels dépistés positifs a été modifié lors de la circulation d'Omicron. De nombreux facteurs sont à prendre en compte pour expliquer ces changements: vaccination, modification des expositions (accès aux équipements de protection, levée du confinement…) et des comportements. Mieux comprendre les sources d'infection chez les soignants est un enjeu majeur à la fois dans le cadre de la prévention du risque pour les soignants mais également dans la lutte contre les infections nosocomiales. Aucun lien d'intérêt
ABSTRACT
Introduction L'efficacité des confinements pour contenir l'une épidémie a été bien démontré pendant la pandémie de COVID-19. Cependant, l'impact à long terme sur la modification des comportements et des schémas de contact est moins connu. Nous avons donc mené une étude sur l'évolution des schémas de contact et des comportements en dehors d'un confinement strict. Matériels et méthodes Un sondage en population a été mené en 7 vagues du 21/12/2020 au 14/04/2021 dans le cadre de l'enquête européenne CoMix, sous forme d'enquêtes en ligne auprès d'échantillons représentatifs de la population française. Les participants devaient décrire leurs contacts du jour précédent, leurs caractéristiques socio-démographiques et leurs comportements. Ces résultats ont été comparé à ceux d'avant la pandémie (French Connection study) et pendant les confinements (COCOON study). Résultats Pendant cette période, 7652 participants ont rapporté 31 336 contacts soit une médiane (Q1-Q3) de contact de 2 (1-4) à comparer à 8 (5-14) contacts avant le confinement et à 0 (0-3) contacts pendant le 2ème confinement. Les participants étaient des hommes pour 51,6% (n=3936) avec une médiane [min - max] d'âge de 50 ans [18- 93] et de foyer de 2 personnes [1-13]. Les participants rapportaient s'être lavé les mains avant ou après un contact dans 23,2% des contacts (3837/16521). Les participants rapportaient avoir porté un masque sur la journée précédente pour 84% (6425), mais seulement 25% (4790/18957) des contacts rapportés étaient des contacts masqués. Les contacts étaient physiques pour 28% (7332/31336) contre 31% avant le COVID-19 et 50% pendant les confinements. Les contacts de moins de 5 min représentaient 15% (4535/29802) des contacts contre 31% en pré-pandémie et 50% lors des confinements, alors que 25,3% (7549/29802) duraient plus de 4h contre 22,7% en pré-pandémie et 54% pendant les confinements. Les participants qui ont rapporté un test positif à Covid19 n'avaient pas significativement plus de contact (p=0,62). De même le fait d'être vacciné n'avait pas d'impact sur le nombre de contact (p=0,69). Les personnes qui déclaraient ne pas avoir porté de masque la veille avaient moins de contacts que ceux qui en avait porté un (2,19 vs 3,65 p<0.001). Le genre, la taille du foyer, la catégorie d'âge, l'activité professionnelle et le niveau d'éducation avait également un impact sur le nombre de contact. Les participants qui considéraient que le COVID19 était une maladie sévère avaient moins de contacts que les autres, en revanche ceux qui pensaient être susceptible de l'attraper ou de le transmettre avaient plus de contacts que les autres. Les mesures prises étaient considérées comme trop tolérantes pour 29,8% contre 16,8% qui les jugeaient trop strictes. Les personnes avec un avis négatif sur les mesures prises avaient significativement plus de contacts que les autres (3,30 vs 2,8 p<0.001). Conclusion Les schémas de contacts et les comportements sont restés profondément modifiés même hors période de confinement stricte. Le nombre de contact était supérieur à celui rapporté pendant les confinements, mais restait inférieur à celui rapporté avant le confinement. L'impact sur les comportements sociaux s'est donc prolongé au-delà des confinements. Aucun lien d'intérêt
ABSTRACT
Introduction Les confinements sont a priori des outils efficaces pour contenir la propagation d'une épidémie, mais il n'y a pas eu d'évaluation à grande échelle en situation réelle jusqu'à présent. A l'occasion de la pandémie de COVID-19 en France, une étude sur les contacts sociaux a permis d'évaluer l'impact du confinement sur les schémas de contact, les comportements et son effet sur l'épidémie. Matériels et méthodes Un sondage en population a été mené sur un échantillon représentatif de la population française durant chacun des trois confinements. Les participants devaient décrire leurs contacts et leurs comportements sur 2 jours consécutifs (un jour de semaine et un jour de week-end). Résultats Pendant le 1er, le 2ème et le 3ème confinement, 1087, 1112, et 1019 participants ont respectivement rapporté 2489, 2485 et 3235 contacts. Les participants étaient des femmes pour 51,8 %(563), 51,8 %(576) et 51,3 %(523), avec un âge médian [min-max] de 43 ans, et une taille de foyer de 3 [1-8], 2 [1-10], 2 [1-10]. Mille cinquante-huit (97,3 %), 90,9 %(1011) et 90,5 %(922) ont cessé de faire la bise ou serrer la main hors de leur foyer. Trois cent trente-trois (30,6 %), 81,9 %(911) et 83,9 %(855) ont porté systématiquement un masque contre 17,6 %(191), 9,3 %(103) et 8,2 %(84) occasionnellement. Respectivement 0,9 %(10), 5,9 %(66) et 6,0 %(61) des participants avaient fait un COVID confirmé par une PCR SARS-CoV2 positive. Le nombre médian (min-max) de contact en semaine et en weekend était 1,0 [0,0-12,0] et 0,0 [0,0-10,0], de 0,0 [0,0-24,0] et 0,0 [0,0-14,0] et de 3,0 [2,0-43,0] et 2,0 [2,0-47,0] Le nombre de contact a été influencé par de nombreux facteurs dont l'âge, la taille du foyer, et les modalités d'exercice professionnel. Le télétravail a augmenté à 26,7 %(229/858), 22,6 %(104/460) et 22,9 %(98/428) contre 13 %(59/453) avant confinement. L'alternance (télétravail et travail hors du domicile) s'est aussi développée à 15,4 %(71/460) au 2ème confinement et 22,9 %(98/428) au 3ème. Parmi les personnes interrogées, 19 %(207), 24,2 %(269) et 23,9 %(243) n'ont pas passé le confinement sur leur lieu de vie habituel. En moyenne, un sujet sortait pour réaliser des achats de première nécessité 1,4, 2,2 et 2,3 fois par semaine, pour faire de l'activité physique 2,4, 2,5 et 2,8 fois par semaine, pour raison médicale 0,2, 0,5 et 0,5 fois par semaine et pour raison professionnelle 1,0, 1,9 et 1,9 fois par semaine. L'impact des mesures sanitaires a été important sur le mode de transport des participants qui étaient 4,3 %(47), 14,2 %(158) et 15,1 %(154) à prendre les transports en commun pendant la semaine contre 27,2 %(296/1087) avant le 1er confinement. Ces comportements étaient proportionnels à la rigueur décroissante des confinements selon l'index d'astringence qui était de 88,0, 78,7 et 68,5. Conclusion Les schémas de contacts et les comportements ont été profondément impactés lors des confinements, et proportionnellement à la rigueur des confinements. Le nombre de contacts était fortement réduit dans notre étude, par rapport au niveau pré-pandémie (Beraud et al, Plos One 2015). Aucun lien d'intérêt
ABSTRACT
Introduction: Antigen rapid diagnostic testing (Ag-RDT) is more affordable and less logistically demanding than RT-PCR for SARSCoV- 2 surveillance, but less diagnostically sensitive. This trade-off has fuelled debate about whether Ag-RDT convenience outweighs elevated risk of false negative diagnoses. Objectives: To evaluate the public health performance of reactive population screening using Ag-RDT in response to emerging nosocomial SARS-CoV-2 outbreaks. Methods: We simulated SARS-CoV-2 outbreaks across a range of long-term care facilities (LTCFs) with different Covid-19 interventions in place (social distancing, face masks, vaccination). Assuming that individuals with true positive test results were isolated and no longer transmitted, we evaluated performance of routine RT-PCR testing (tests for all individuals with Covid-19 symptoms and all new hospital admissions) and reactive mass screening using Ag-RDT (population-wide testing upon outbreak detection). Imperfect and time-varying diagnostic sensitivity was accounted for. We reported efficacy as the proportion of nosocomial infections averted in the two weeks following outbreak detection, and efficiency as the number of nosocomial infections averted per 1,000 tests used. Results: Across LTCFs, routine RT-PCR testing prevented a mean 40-47% of nosocomial infections. With the addition of a single round of reactive Ag-RDT screening, 58-63% of infections were averted. This increased to up to 69-75% when conducting a further second round of screening, with greatest performance 4-5 days after the first round. In addition to routine RT-PCR, a single round of well-timed Ag-RDT screening prevented a mean 15.2 infections/1000 Ag-RDT tests in a high-risk LTCF, but in a low-risk LTCF just 0.5 infections/1000 test. Conclusion: For LTCFs alerted to potential SARS-CoV-2 outbreaks, reactive mass Ag-RDT screening is an effective means to detect asymptomatic and pre-symptomatic infections and limit subsequent nosocomial transmission. A well-timed second round of follow-up screening can help overcome limited and time-varying nature of Ag-RDT sensitivity. Health-economic gains of Ag-RDT screening scale with outbreak risk. (Figure Presented).
ABSTRACT
Introduction: Hospitals and nursing homes are particularly at risk of nosocomial dissemination of SARS-CoV-2 everywhere in the world, and understanding this transmission is key to implementing efficient control measures. However, estimates of nosocomial transmission rates are missing, and are challenging due to stochasticity, heterogeneity of the environments, and lack of appropriate test data. Objectives: Mechanistic modelling applied to detailed data were used to quantify nosocomial transmission rates. Methods: We developed a stochastic compartmental model of SARSCoV- 2 transmission in hospitalized patients and fit it to data from an outbreak in a 350-bed long-term care facility (LTCF) in Paris during the first wave of COVID-19. Reported cases occurred in March and April 2020, during which 312/459 patients present received a PCR test, and 152 tested positive, many being asymptomatic. The model captures LTCF specificities regarding distribution of tests, admission and discharge. We also assessed the change in transmission risk after the implementation of contact precautions. Results: We found that a model considering two separate time periods characterized by their own transmission rate, was better supported by the data. In the first period the rate was estimated at 1.3 (95% confidence interval 0.8-2.4) infections per patient per day in symptomatic infection, corresponding to an R0 of 8.7 (5.1-16.3), and 0.19 (0.10-0.30) in the second phase corresponding to an R0 of 1.3 (0.7-2.0). These results are consistent with a short period of high transmission, during which hospital members were not aware of ongoing transmission, followed by a moderate transmission rate following implementation of obligatory mask-wearing. Under this assumption, the contact precautions introduced had 85% effectiveness in reducing transmission. We also found substantial heterogeneity in transmission among individual wards. Conclusion: These results provide estimates for nosocomial transmission rates within a healthcare setting containing vulnerable patients, and indicate the efficacy of preventive measures. The model can be readily extended to other datasets.
ABSTRACT
Introduction: Despite extensive protective measures, SARS-CoV-2 extensively circulates within health care facilities, threatening those essential to the fight against the pandemic while putting vulnerable patients at risk. Several control strategies have been proposed;however, the global efficacy of local measures implemented at the ward level may depend on hospital-level organizational factors. Objectives: We aimed at better understanding the role of betweenward interactions on nosocomial outbreaks and their control in a multi-ward Long Term Care Facility (LTCF). Methods: We built a stochastic compartmental transmission model of SARS-CoV-2 in a 24-ward LTCF, accounting for the various infection states among patients and staff and between-ward connections resulting from staff sharing. The model was specifically parametrized to mimic detailed data from a psychiatric hospital in Western France. We first evaluated the potential of hospital-wide diffusion of local outbreaks. We then assessed control strategies, including a screening area upon patient admission, an isolation ward for COVID-positive patients and changes in staff schedules to limit between-ward mixing. Results: Much larger and more frequent outbreaks occurred when the index case originated in one of the most connected hospital wards with up to four times more transmissions when compared to the more isolated wards. The number of wards affected was decreased by 62% on average after limiting the number of healthcare workers shared between wards while the reverse led to a 75% decrease. In addition, we found that setting up an isolation ward for all COVID-positive patients reduced the number of transmissions by up to 60%, while adding a screening area before admission seemed ineffective. Conclusion: Our findings highlight the importance of diligent monitoring of COVID-19 transmission in LTCFs and hospitals, which host fragile patients. In particular, hospital-level work organization plays a significant role in driving the spread of infection and should not be overlooked when designing surveillance and control strategies. (Figure Presented).