Risques d'infection au COVID-19 : une étude en Angleterre
Examen des facteurs influençant les taux d'infection au COVID-19 dans différents groupes en Angleterre.
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Table des matières
La pandémie de COVID-19 a commencé fin 2019 en Chine et a entraîné de nombreuses hospitalisations et décès dans le monde entier. Différents pays ont connu plusieurs vagues d'Infections, et beaucoup ont mis en place des règles de distanciation sociale, soit de leur propre chef, soit par ordre gouvernemental. Ces mesures de sécurité ont mis en évidence les inégalités existantes dans la société, touchant des groupes en fonction de facteurs comme le genre, l'âge, la localisation et l'ethnicité. Comprendre comment ces inégalités sont liées au risque d'infection est important pour ceux qui prennent des décisions politiques.
Pour aider à gérer l'isolement et la quarantaine, de nombreux pays ont commencé à tester régulièrement, principalement en se concentrant sur les personnes présentant des symptômes de COVID-19. Bien que cette approche ciblée aide à suivre le virus, elle rate les cas où les gens ne montrent pas de symptômes mais peuvent quand même transmettre le virus. De plus, l'accès aux tests peut varier en fonction de la localisation, des démographies et des facteurs sociaux, ce qui signifie que tout le monde n'éligible n'est pas testé. Par conséquent, il est vital d'examiner de près les caractéristiques et les inégalités parmi les individus les plus à risque pour COVID-19.
Au Royaume-Uni, de grandes études ont été menées pour recueillir plus d'informations sur les schémas du virus et les facteurs contribuant aux infections. Les preuves ont montré que les groupes ethniques minoritaires faisaient face à un risque plus élevé de maladie grave et de décès en raison de COVID-19. Cependant, il reste flou si ce risque était dû à des différences d'exposition, de susceptibilité ou d'accès aux tests et aux soins de santé. Pour réduire ces disparités à l'avenir, nous devons comprendre les raisons qui les sous-tendent durant cette pandémie.
L'étude REACT-1
L'étude REACT-1 a été mise en place pour représenter la population d'Angleterre. Au cours de 19 enquêtes, les chercheurs ont recueilli des prélèvements de gorge et de nez des participants pour tester le virus. La première enquête a commencé le 1er mai 2020, et les enquêtes suivantes ont eu lieu environ chaque mois. Les participants ont été choisis au hasard dans diverses zones d'autorité locale et ont été invités à participer, qu'ils aient ou non des symptômes.
Dans cette étude, les résultats sur les facteurs de risque et les différences de probabilités d'infection ont été présentés pour les rounds effectués entre mi-septembre 2020 et fin mars 2021. Les rounds précédents avaient déjà rapporté des résultats.
Collecte des données
L'étude REACT-1 a impliqué la sélection aléatoire de participants âgés de 5 ans et plus à partir de la liste des patients du NHS. Des invitations ont été envoyées dans 315 zones locales en Angleterre. Les participants ont reçu des kits de test par courrier et ont été instruits de collecter eux-mêmes leurs échantillons. En plus d'informations de base comme le nom, l'âge et l'adresse, les participants devaient remplir un questionnaire sur leur emploi, leur ethnicité, la taille de leur foyer et leur contact avec des cas de COVID-19 confirmés.
Pour analyser efficacement les données, l'âge a été divisé en plusieurs groupes, et les 19 groupes ethniques ont été résumés en cinq catégories principales : blanc, asiatique, noir, mixte et autre. La taille du foyer a été catégorisée en fonction du nombre de personnes vivant ensemble, et une nouvelle variable a été créée pour montrer le statut d'emploi, y compris les travailleurs clés et ceux sans emploi à temps plein ou à temps partiel.
Les participants ont déclaré leur statut symptomatique au cours du mois précédent le test. Ceux qui présentaient des symptômes classiques de COVID-19 étaient regroupés séparément des autres ayant des symptômes différents ou ne présentant aucun symptôme.
Analyse statistique
Pour déterminer les taux d'infection, les chercheurs ont calculé le pourcentage de tests positifs parmi les échantillons collectés. Pour tenir compte du biais d'échantillonnage, ils ont ajusté leurs résultats en utilisant des poids spécifiques basés sur l'âge, le sexe, la localité, l'ethnicité et les niveaux de Privation.
Les chercheurs ont utilisé la régression logistique pour voir si certains groupes étaient plus susceptibles de tester positif au virus. Les facteurs comprenaient l'âge, le sexe, la région géographique, l'origine ethnique, la taille du foyer et la privation locale. Les résultats ont montré des rapports de cotes pour indiquer la probabilité de positivité des prélèvements pour différents groupes.
Taux d'infection durant la deuxième vague
De septembre 2020 à mars 2021, l'Angleterre a connu une deuxième vague significative de COVID-19, avec des taux de positivité en augmentation de septembre à janvier et une baisse en mars. Pendant cette période, plus de 7 000 tests ont été positifs.
L'origine ethnique des participants a joué un rôle clé dans leur risque d'infection. Le groupe asiatique avait systématiquement des taux d'infection plus élevés, tandis que le groupe blanc avait des taux plus bas. Les chances de tester positif étaient plus grandes pour les participants asiatiques et noirs par rapport aux participants blancs.
Les participants se sont auto-identifiés selon leur origine ethnique, et certains sous-groupes ethniques ont montré des taux d'infection variés. Par exemple, les participants bangladais avaient des taux de positivité particulièrement élevés par rapport aux participants blancs. Ces disparités observées suggèrent que le risque accru parmi les groupes minoritaires n'était pas seulement une question d'accès aux soins de santé ou aux tests, mais aussi lié au risque d'infection.
Taille du foyer et privation
Les résultats ont montré que les personnes vivant dans des foyers plus grands avaient des taux d'infection plus élevés que celles vivant dans des foyers plus petits. Le taux de positivité augmentait avec la taille du foyer, ceux vivant dans des maisons de six personnes ou plus ayant le risque le plus élevé. Cette tendance est restée significative même après ajustement pour d'autres facteurs.
De plus, les participants des quartiers les plus défavorisés avaient des taux d'infection plus élevés comparés à ceux venant de zones moins défavorisées. Cette distinction est restée significative après avoir pris en compte l'âge, le sexe, l'emploi, l'ethnicité et la taille du foyer.
L'Occupation a également joué un rôle dans le risque d'infection. Les travailleurs de la santé et des maisons de soins avaient des chances accrues de tester positif par rapport aux travailleurs non-clés. Ceux ayant un contact direct avec des patients avaient de plus grandes chances d'infection que ceux sans contact avec des clients.
Analyse de sensibilité pour le statut de vaccination
À partir de décembre 2020, le programme de vaccination contre le COVID-19 a commencé en Angleterre. À partir du huitième round, des questions sur la vaccination ont été incluses dans l'étude. Le statut de vaccination a été évalué pour les rounds neuf et dix, avec une partie significative des participants liée à leurs dossiers de vaccination NHS.
Comparer les modèles avec et sans le statut de vaccination a montré que les travailleurs de la santé et des maisons de soins avaient toujours des chances élevées d'infection même quand le statut de vaccination était inclus. Les individus vaccinés avaient de moindres chances d'infection par rapport à ceux qui n'étaient pas vaccinés.
Conclusion
Cette étude complète sur le risque d'infection COVID-19 en Angleterre a mis en évidence des différences substantielles entre les groupes ethniques et d'autres sous-groupes de septembre 2020 à mars 2021. Des facteurs comme l'origine ethnique, la taille du foyer, les niveaux de privation et le statut professionnel étaient directement liés à des risques accrus d'infection.
L'étude souligne que beaucoup des inégalités rencontrées proviennent de risques d'infection différents plutôt que de simples problèmes d'accès aux soins de santé. Pour se préparer à de futurs défis de santé publique, les décideurs politiques doivent prendre en compte ces inégalités et travailler à les corriger pour protéger les populations vulnérables.
Informations complémentaires
Des figures et des tableaux supplémentaires fournissent des informations et des données supplémentaires sur l'étude, y compris des analyses détaillées des résultats à travers les rounds et des informations supplémentaires sur la méthodologie utilisée.
Titre: Health inequalities in SARS-CoV-2 infection during the second wave in England: REACT-1 study
Résumé: ObjectivesThe rapid spread of SARS-CoV-2 infection caused high levels of hospitalisation and deaths in late 2020 and early 2021 during the second wave in England. Severe disease during this period was associated with marked health inequalities across ethnic and sociodemographic subgroups. In this paper, we aimed to investigate how inequalities influence the risk of getting infected across ethnic and sociodemographic subgroups during a key period before widespread vaccination. DesignRepeated cross-sectional community-based study. MethodsWe analysed risk factors for test-positivity for SARS-CoV-2, based on self-administered throat and nose swabs in the community during rounds 5 to 10 of the REal-time Assessment of Community Transmission-1 (REACT-1) study between 18 September 2020 and 30 March 2021. ResultsCompared to white ethnicity, people of Asian and black ethnicity had a higher risk of infection during rounds 5 to 10, with odds of 1.46 (1.27, 1.69) and 1.35 (1.11, 1.64) respectively. Among ethnic subgroups, the highest and the second-highest odds were found in Bangladeshi and Pakistan participants at 3.29 (2.23, 4.86) and 2.15 (1.73, 2.68) respectively when compared to British whites. People in larger (compared to smaller) households had higher odds of infection. Health care workers with direct patient contact and care home workers showed higher odds of infection compared to other essential/key workers. Additionally, the odds of infection among participants in public-facing activities or settings were greater than among those not working in those activities or settings. ConclusionOur findings highlight the differences in the risk of SARS-CoV-2 infection in a global-north population during a period when the risk of infection was high, and there were substantial levels of social mixing. Planning for future severe waves of respiratory pathogens should include policies to reduce inequality in the risk of infection by ethnicity, household size, and occupational activity in order to reduce inequality in disease. Summary boxWhat is already known on this topic Extensive studies have described the relationship between socio-demographic factors and SARS-CoV-2 outcomes such as hospitalisations and deaths, rather than SARS-CoV-2 infection. Limited community-based studies investigated risk factors associated with SARS-CoV-2 infection, with the time frame of these studies has mainly focused on the period of the first wave of infection, or the beginning of the second wave, or the rollout of the first dose of the vaccine after the second wave period. We did not find studies that covered the critical period of the second wave in England when levels of social mixing were high, but no vaccine was available. What this study adds We show health inequalities across ethnic and sociodemographic subgroups during a key period: before widespread vaccination, but, largely, not during the period of stringent social distancing. We observed substantial ethnic and occupational differences in the risk of SARS-CoV-2 infection. Minority ethnic groups, including those of Bangladeshi and Pakistani ethnicity, had an excess risk of infection compared with the British white population. Healthcare workers, care home workers and people who work in public-facing activities or settings were associated with higher odds of infection. The risk of SARS-CoV-2 infection increased monotonically as household size increased, and more deprived neighbourhood areas were associated with a higher risk of infection. How this study might affect research, practice or policy Our findings highlight the differences in the risk of SARS-CoV-2 infection in a global-north population during a period when the risk of infection was high, and there were substantial levels of social mixing. Planning for future waves of severe respiratory infection should explicitly aim to reduce inequalities in infection in order to reduce inequality in disease.
Auteurs: Steven Riley, H. Wang, K. E. C. Ainslie, O. Eales, C. E. Walters, D. Haw, C. Atchinson, C. Fronterre, P. J. Diggle, D. Ashby, G. Cooke, W. Barclay, H. Ward, A. Darzi, C. A. Donnelly, P. Elliott
Dernière mise à jour: 2023-08-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.01.23293491
Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.01.23293491.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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