Ontario's COVID-19 Modelling Consensus Table: mobilizing scientific expertise to support pandemic response.

SETTING: COVID-19 has highlighted the need for credible epidemiological models to inform pandemic policy. Traditional mechanisms of commissioning research are ill-suited to guide policy during a rapidly evolving pandemic. At the same time, contracting with a single centre of expertise has been criticized for failing to reflect challenges inherent in specific modelling approaches. INTERVENTION: This report describes an alternative approach to mobilizing scientific expertise. Ontario's COVID-19 Modelling Consensus Table (MCT) was created in March 2020 to enable rapid communication of credible estimates of the impact of COVID-19 and to accelerate learning on how the disease is spreading and what could slow its transmission. The MCT is a partnership between the province and academic modellers and consists of multiple groups of experts, health system leaders, and senior decision-makers. Armed with Ministry of Health data, the MCT meets once per week to share results from modelling exercises, generate consensus judgements of the likely future impact of COVID-19, and discuss decision-makers' priorities. OUTCOMES: The MCT has enabled swift access to data for participants, a structure for developing consensus estimates and communicating these to decision-makers, credible models to inform health system planning, and increased transparency in public reporting of COVID-19 data. It has also facilitated the rapid publication of research findings and its incorporation into government policy. IMPLICATIONS: The MCT approach is one way to quickly draw on scientific advice outside of government and public health agencies. Beyond speed, this approach allows for nimbleness as experts from different organizations can be added as needed. It also shows how universities and research institutes have a role to play in crisis situations, and how this expertise can be marshalled to inform policy while respecting academic freedom and confidentiality.

RéSUMé: LIEU: La COVID-19 a mis en évidence le besoin de modèles épidémiologiques crédibles pour éclairer la politique pandémique. Les mécanismes habituels pour commander des travaux de recherche sont peu propices à orienter les politiques lors d'une pandémie qui évolue rapidement. En même temps, la passation de contrats avec un seul centre d'expertise est critiquée, car elle ne tient pas compte des difficultés inhérentes de certaines approches de modélisation. INTERVENTION: Le présent rapport décrit une approche de rechange pour mobiliser le savoir scientifique. L'Ontario a créé en mars 2020 une Table de concertation sur la modélisation (TCM) qui permet de communiquer de façon rapide et fiable les estimations des effets de la COVID-19 et d'apprendre plus vite comment la maladie se propage et ce qui pourrait en ralentir la transmission. La TCM, un partenariat entre les modélisateurs de la province et des milieux universitaires, est composée de plusieurs groupes d'experts, de dirigeants du système de santé et de décideurs de haut niveau. Armée des données du ministère de la Santé, la TCM se réunit une fois par semaine pour partager les résultats d'exercices de modélisation, générer des jugements consensuels sur les futurs effets probables de la COVID-19 et discuter des priorités des décideurs. RéSULTATS: La TCM rend possible un accès rapide aux données pour les participants, une structure pour élaborer des estimations consensuelles et les communiquer aux décideurs, des modèles fiables pour éclairer la planification du système de santé, ainsi qu'une transparence accrue dans la communication des données sur la COVID-19 au public. Elle facilite aussi la publication rapide des résultats de recherche et leur intégration dans la politique gouvernementale. CONSéQUENCES: L'approche de la TCM est un moyen d'obtenir rapidement des conseils scientifiques à l'extérieur du gouvernement et des organismes de santé publique. Au-delà de sa rapidité, cette approche offre une grande souplesse, car des experts de différents organismes peuvent être ajoutés au besoin. Elle montre aussi que les universités et les établissements de recherche ont un rôle à jouer dans les situations de crise, et qu'il est possible de mobiliser leurs compétences pour éclairer les politiques tout en respectant la liberté et la confidentialité des milieux de la recherche et de l'enseignement.

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.

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 1er 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.

Risk factors for outbreaks of SARS-CoV-2 infection at retirement homes in Ontario, Canada: a population-level cohort study.

BACKGROUND: The epidemiology of SARS-CoV-2 infection in retirement homes (also known as assisted living facilities) is largely unknown. We examined the association between home-and community-level characteristics and the risk of outbreaks of SARS-CoV-2 infection in retirement homes since the beginning of the first wave of the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted a population-based, retrospective cohort study of licensed retirement homes in Ontario, Canada, from Mar. 1 to Dec. 18, 2020. Our primary outcome was an outbreak of SARS-CoV-2 infection (≥ 1 resident or staff case confirmed by validated nucleic acid amplification assay). We used time-dependent proportional hazards methods to model the associations between retirement home- and community-level characteristics and outbreaks of SARS-CoV-2 infection. RESULTS: Our cohort included all 770 licensed retirement homes in Ontario, which housed 56 491 residents. There were 273 (35.5%) retirement homes with 1 or more outbreaks of SARS-CoV-2 infection, involving 1944 (3.5%) residents and 1101 staff (3.0%). Cases of SARS-CoV-2 infection were distributed unevenly across retirement homes, with 2487 (81.7%) resident and staff cases occurring in 77 (10%) homes. The adjusted hazard of an outbreak of SARS-CoV-2 infection in a retirement home was positively associated with homes that had a large resident capacity, were co-located with a long-term care facility, were part of larger chains, offered many services onsite, saw increases in regional incidence of SARS-CoV-2 infection, and were located in a region with a higher community-level ethnic concentration. INTERPRETATION: Readily identifiable characteristics of retirement homes are independently associated with outbreaks of SARS-CoV-2 infection and can support risk identification and priority for vaccination.