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Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la vigie par les eaux usées Dominic Frigon Peter Vanrolleghem 17 juin 2021

Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

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Page 1: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Projet CentrEau-COVIDCe que nous avons appris pour la

vigie par les eaux usées

Dominic FrigonPeter Vanrolleghem

17 juin 2021

Page 2: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Équipe de Chercheurs de CentrEau-COVID (14 chercheurs

2Stephanie Loeb

(McGill)

Dominic Frigon(McGill)

Caroline Huot(INSPQ, U. Laval)

François Guillemette(UQTR)

Karine Lemarchand(UQAR)

Françoise Bichai(Polytechnique)

Peter Vanrolleghem(U. Laval)

Sarah Dorner(Polytechnique)

Richard Villemur(Armand Frappier)

Jean-Francois Lemay(CNETE)

Slim Haddad (U. Laval)Marc-André Labelle (CTEau)Alain Létourneau (U. Sherbrooke)Marc-Denis Rioux (UQAR)

Et plus de >50 collaborateurs dans nos labos

Page 3: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Intact SARS-CoV-2

(Hill, Zamyadi, Deere, Vanrolleghem, Crosbie [2020] Water Quality Research Journal)

https://www.fredhutch.org/en/research/diseases/coronavirus/serology-testing.html

qPCR

http://butane.chem.uiuc.edu/pshapley/Environmental/L35/1.html

InapteSARS-CoV-2

Matrice complexe et variable‱ Virus contrîles internes‱ Virus contrîles externes

Suivi de la pandĂ©mie de COVID-19 en dĂ©tectant l’ARN

Page 4: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Plan de la présentation

Survol du projet pilote de CentrEau-COVID

Comparaison des mĂ©thodes d’échantillonnage

Aide Ă  la gestion de la pandĂ©mie ‱ Institution

‱ Grandes villes

Couverture du territoire‱ RĂ©gions

‱ Quartiers

Visualisation et modélisation pour la prise de décision

Variants

Conclusion

Page 5: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Projets pilotes de vigies par les eaux usĂ©es de 6 mois5 rĂ©gions couvrant > 4 millions d’habitants (47% population, budget $1,7 million) :

MontrĂ©al : 2 000 000 habitants, 7 points d’échantillonnage actifs (8-20 prĂ©vus)QuĂ©bec (Capitale-Nationale) : 830 000 habitants, 15 points actifs (8 prĂ©vus)Laval : 440 000 habitants, 5 points actifs (5 prĂ©vus)Bas-Saint-Laurent–GaspĂ©sie : 290 000 habitants, 5 points actifs (36 mun. recrutĂ©es)Mauricie–Centre-du-QuĂ©bec : 510 000 habitants, 6 points actifs (9 mun. recrutĂ©es)

Page 6: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Planification technique du projet autour des Ă©chelles d’échantillonnage et leur intĂ©rĂȘt Ă©pidĂ©miologique ou technique

Institution‱ Grande capacitĂ© d’action sur un milieu

Grandes villes (>40 000 habitants)‱ DĂ©termination de la charge virale de la population en temps rĂ©el‱ Besoin d’analyses quotidiennes‱ FacilitĂ© d’échantillonnage (Ă  l’usine)‱ Limite de dĂ©tection : 1-30 cas / 100 000 habitants

Sous-quartiers (<50 000 habitants) et quartiers (50 000-100 000 habitants)‱ Augmenter la capacitĂ© d’action Ă©pidĂ©miologique‱ Produire des informations complĂ©mentaires sur le comportement de l’épidĂ©mie‱ Augmenter la sensibilitĂ© de la dĂ©tection d’un cas (limite 1-30 cas / 100 000 habitants)

Petites municipalitĂ©s (<40 000 habitants)‱ ÉquitĂ© dans la couverture du territoire‱ Comment contrĂŽler les coĂ»ts et la complexitĂ© d’échantillonnage?

‱ Regroupement d’échantillons et frĂ©quence de 2-3 Ă©chantillons / semaine

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Page 7: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

DiffĂ©rentes approches d’échantillonnage

AutoĂ©chantillonneurs Échantillonnage instantanĂ© Échantillonnage passif(Torpille, Monash University, AUS)

Page 8: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

CorrĂ©lation entre les donnĂ©es obtenues avec les autoĂ©chantillonneurs et les autres mĂ©thodes d’échantillonnage

‱ FacilitĂ© et coĂ»t de dĂ©ploiement‱ VersatilitĂ© de l’application

8

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4

Composite versus instantané

−log(composites: SRAS/PMMV)

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RAS/P

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V)

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) :

SRAS/P

MM

V)

Instantanés vs. composites (Sites de Montréal)

Torpilles (membranes) vs. composites (Sites de Montréal)

log(composites: SRAS/PMMV)

Page 9: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Gestion de la pandémie en institutions : Montréal

Institution carcĂ©rale (~1300 personnes, dĂ©bit d’eau Ă©levĂ©)

Comparaison entre autoéchantillonneurs et échantillonneurs passifs (torpilles) : Bonne concordance entre les méthodes

3 dĂ©tections de matĂ©riel viral‱ DĂ©tection de matĂ©riel viral en dĂ©but d’étude : fin d’une Ă©closion

‱ 2 autres Ă©vĂšnements dĂ©tectĂ©s‱ 11-12 avril : un employĂ© Ă©tait sur place Ă  ce moment‱ 27 avril-6 mai : un employĂ© Ă  finalement Ă©tĂ© dĂ©tectĂ© le 6 mai

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Page 10: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Gestion de la pandĂ©mie en institutions: QuĂ©becDĂ©marrage progressif depuis fĂ©vrier, opĂ©rationnel mi-avril Vigie de 6 institutions avec des Ă©chantillonneurs torpilles‱ 3 CHSLD‱ 3 refuges : itinĂ©rants, itinĂ©rants jeunes, femmes victimes de violence domestiqueÉchantillons quotidiens : important pour la rĂ©actionActions Ă©pidĂ©miologiques prĂ©cises‱ ScĂ©nario positif : deux analyses (jours) consĂ©cutives avec torpille positive‱ RĂ©action : dĂ©pistage cliniqueRĂ©sultats jusqu’à rĂ©cemment :‱ Milieux gĂ©nĂ©ralement nĂ©gatifs :

pas de faux nĂ©gatifs & pas de faux positifs‱ 3 dĂ©tections dont 1 dans CHSLD transformĂ© en zone chaude2 dĂ©tections de la circulation virale dans un milieu Ă  risque :‱ Action 1 : DĂ©pistage clinique une personne dĂ©pistĂ©e un vrai positif‱ Continuation de la dĂ©tection, mais plusieurs refus de dĂ©pistage des usagĂ©s‱ Action 2 : Vaccination prioritaireMilieux partenaires Ă©taient rassurĂ©s par la vigie par eaux usĂ©es

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Page 11: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Échelle de grandes villes : MontrĂ©al, QuĂ©bec, Laval

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MontréalQuébec

Laval

Page 12: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Données des eaux usées de Québec: Intercepteurs Est et Ouest

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Cas

Eaux usées

Page 13: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Données des eaux usées de Québec: Intercepteurs Est et Ouest

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Cas

Eaux usées

Page 14: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Impact sur la gestion de la pandémie des données des eaux usées

Interaction avec CIUSSS-Capitale Nationale :‱ 31 mars : « Vos donnĂ©es ont jouĂ© un rĂŽle clĂ© dans les dĂ©cisions du gouvernement »‹ 31 mars : « Votre projet est dĂ©jĂ  payĂ© »‹ 2 avril : « On mettra de l’argent pour l’aprĂšs CentrEau-COVID »‹ 9 avril: « On a engagĂ© 100 traceurs de contacts de plus,

entre autres basĂ© sur l’information sur les eaux usĂ©es »‹ 25 avril: « Doit-on permettre un allĂšgement? La charge virale des eaux usĂ©es

est Ă  un plateau
 La recommandation est d’attendre une semaine de plus »

AprĂšs mi-avril : protocole eaux usĂ©es rodĂ© et intĂ©gration Ă  l’analyse rĂ©gionale‱ Mise en lien par la DRSP-CN des donnĂ©es des eaux usĂ©es, des donnĂ©es de mobilitĂ©, et les cas clinique pour l’évaluation de l’épidĂ©miologie

‱ RĂ©sultats des eaux usĂ©es rapportĂ©s directement aux dĂ©cideurs du CIUSSS et au MSSS le dimanche matin pour la dĂ©cision MINISTÉRIELLE du mardi

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Page 15: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Montréal et Laval : résultats pour toute la ville

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Montréal Laval

200

400

600

Mars Avril Mai

Page 16: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Échelle de petites municipalitĂ©s

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Les symboles indiquent la localisation des Ă©missaires des stations (≈124).

Bas-St-Laurent (5 municip.)Rimouski, RiviĂšre-du-Loup, Trois-Pistoles,Matane, St-Alexandre-de-Kamouraska

Mauricie-Centre-du-QC (6 municip.)Trois-RiviĂšres (2), Drummondville, La Tuque

Victoriaville, Shawinigan (3), St-Tite

DĂ©fi d’acquisition des Ă©chantillons‱ Manque de ressources locales ‱ Grand territoire Ă  couvrirDĂ©fi de dĂ©finir l’action Ă©pidĂ©miologique selon les praticiens

Page 17: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Petites municipalités et quartiers / sous-quartiers

Échelles Ă  considĂ©rer pour augmenter la capacitĂ© de dĂ©tection des cas‱ Limite de dĂ©tection : 1-30 cas / 100 000 habitants

Augmentation et diminution rapide du signal quand il y a peu de cas

DĂ©finition de l’action Ă©pidĂ©miologique Ă  dĂ©velopper

DĂ©fis pour l’obtention des Ă©chantillons‱ Demande de ressources importantes par rapport aux ressources disponibles‱ Quartiers des grandes villes:

‱ accessibilitĂ© difficile des points dans le rĂ©seau d’égout‱ RĂ©seau d’égout pas conçu pour circonscrire 100 000 habitants

‱ Petites municipalitĂ©s:‱ Échantillonnage mensuelle seulement‱ Manque de ressources pour augmenter la cadence pour les besoins de vigie

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Page 18: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Fill correct ODM tables with each source file

1 observation per row

“Wide” table1 day per row, per site

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Features for ML Models

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Single relationalODM dataset

ODM Objects

Time series forMechanistic models

Resample at required frequency

Filter by site, quality, etc.

Created by Star and Anchor D

from the Noun Project

Created by Star and A

nchor D

from the N

oun ProjectCreated by Star and Anchor D

from the Noun Project

Validation of source files

Validation of mapped data

Validation of merged dataset

Validation of aggregated dataset

Validation of transformed dataset

Data pipeline

Page 19: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Visualisation des données

Page web sur le site de CentrEau (www.centreau.org/COVID)

Page 20: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Visualisation des données

Page 21: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

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HypothÚseSARS-CoV-2 est adsorbé sur les particules

UOttawa (2021)

First flush (Verbanck, 1995)

Modélisation phénoménologique

UsineEst

UsineOuest

Page 22: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Modélisation par apprentissage automatique

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Variables disponibles (input)Données santé publique

‱ Observed daily new cases

‱ Observed daily active cases

‱ Observed daily positive testing ratio

DonnĂ©es eaux usĂ©es‱ N2

‱ N2 * Flow

‱ N2 / PMMoV

‱ PMMoV * Flow

‱ Flow

‱ COD * Flow

‱ TSS * Flow

‱ NH4 * Flow

‱ BOD * Flow

‱ COD / TSS

‱ BOD / TSS

‱ NH4 / TSS

Variables disponibles (output)

▌DonnĂ©es santĂ© publiqueDaily new cases / active cases / positivity

Mean daily new cases / active cases / positivity

STD daily new cases / active cases / positivity

tErreur moyenne (en cas) sur la prévision sur 2-7 jours

Seulement les cas historiquesN2N2 + charges

Page 23: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Avancement dans la détection de variants par séquençage

Échantillons avec concentrations faibles (Ct>32) sont plus difficile Ă  sĂ©quencer

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Montréal

Québec

B.1.1.7

Détection de variants dans les échantillons de Québec et Montréal

Amplification de plusieurs fragments puis séquençage à haut-débit (Oxford Nanopore, Illumina)

Page 24: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Conclusion et sections à compléter

DĂ©monstration de diffĂ©rentes maniĂšres d’échantillonner

Bonne exploration des Ă©chelles d’échantillonnage‱ Identification des possibilitĂ©s et de facteurs limitant ‱ Plus-value dĂ©montrĂ©e pour les institutions et certaines grandes villes‱ Couverture du territoire doit encore ĂȘtre dĂ©veloppĂ©e

Formation / sensibilisation des acteurs locaux de santĂ© publique‱ Équipe de vigie‱ Villes et municipalitĂ©s

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Page 25: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Remerciements

Fond de Recherche du QuébecFondations Trottier / MolsonCNETE

Villes et municipalitĂ©s participantes‱ MontrĂ©al‱ QuĂ©bec‱ LavalMauricie-Centre-du-QuĂ©bec‱ Trois-RiviĂšres‱ Drummondville‱ Victoriaville‱ Shawinigan‱ La Tuque‱ Saint-Tite

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Bas-St-Laurent‱ Rimouski‱ Riviùre-du-Loup‱ Matane‱ Saint-Alexandre-

de-Kamouraska‱ Trois-Pistoles

Direction rĂ©gionale de la santĂ© publique‱ Capitale-Nationale‱ MontrĂ©al‱ Laval‱ Mauricie-Centre-du-QuĂ©bec‱ Bas-St-Laurent

Page 26: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Gouvernance et organisation du projet CentrEau-COVIDComitĂ© de Gouvernance (3 rencontres: dĂ©but, mi-parcours et fin) ‱ RĂ©mi Quirion (Scientific en chef)‱ Janice Bailey (Directrice du FRQNT)‱ Fondation Trottier‱ Fondation Molson

‱ Dominic Frigon (Coord. McGill)‱ Peter Vanrolleghem (Coord. ULaval)‱ Serge Desnoyers (VRRC- ULaval)‱ Martha Crago (VRRC – McGill)

ComitĂ© de Gestion‱ Dominic Frigon (Coordonnateur)‱ Sarah Dorner (Analyses)‱ Peter Vanrolleghem (DonnĂ©es)

‱ Caroline Huot (SantĂ© publique)‱ Alain LĂ©tourneau (Éthique et gouv.)‱ Slim Haddad (CIUSSS)

Assistance au ComitĂ© de Gestion‱ Stephanie Loeb

(coordonnatrice assistante)‱ Claire Gibson‱ Susanne Kramer‱ Chenxiao Liu‱ Mounia Hashad

ComitĂ© SantĂ© publique ComitĂ© Analyses ComitĂ© DonnĂ©es et modĂ©lisation ComitĂ© Étique et gouvernance‱ Caroline Huot (responsable)‱ GĂ©raldine Patey (co-resp.)‱ Rep. de chacune des DRSP‱ Rep. des groupes clĂ©s INSPQ‱ Alain LĂ©tourneau (Ă©thique/gouv.)

‱ Sarah Dorner (responsable)‱ Eyerusalem Goitom (co-resp.)‱ Fernando Sanchez Quete (co-resp)‱ Rep. de chacun des labos d’analyse

‱ Peter Vanrolleghem (responsable)‱ Thomas Maere (co-resp.)‱ OClair rep.‱ Thales rep.‱ Caroline Huot (SantĂ© publique)‱ Slim Haddad (CIUSSS)

‱ Alain LĂ©tourneau (responsable)‱ Françoise Bichai (co-resp)‱ Caroline Huot (santĂ© publique)

ComitĂ© MontrĂ©al ComitĂ© Laval ComitĂ© Mauricie–Centre-du-QuĂ©bec ComitĂ© Bas-St-Laurent–GaspĂ©sie Capitale Nationale‱ Sarah Dorner (responsable)‱ Dominic Frigon‱ Stephanie Loeb‱ David Kaiser (DRSP-MTL)‱ GeneviĂšve Cadieux (DRSP-MTL)‱ Julie Brodeur (DRSP-MTL)‱ Robert Allard (DRSP-MTL)‱ Ville de MontrĂ©al

‱ Marc-AndrĂ© Labelle (responsable)‱ Richard Villemur‱ Fabien Gagnon (DRSP-Laval)‱ Mario GagnĂ© (V. de Laval)

‱ François Guillemette (responsable)‱ Jean-François Lemay‱ Nancy DĂ©ziel‱ Lionel Berthoux‱ Marc-AndrĂ© Labelle‱ Ann St-Jacques (DRSP-MCQ)‱ Marco Desjardins (DRSP-MCQ)

‱ Marc-Denis Rioux (responsable)‱ Karine Lemarchand‱ Patrick DolcĂ© (CISSS-BSL)‱ Joanne Aube-Maurice (DRSP-BSL)‱ Labo BSL

‱ Peter Vanrolleghem (resp.‱ Thomas Maere‱ Slim Haddad (CIUSSS-CN)‱ FrĂ©dĂ©ric Cloutier (VdQ)‱ François Proulx (VdQ)

Page 27: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Gestion des données

Support logistique des échantillonnages et collecte/visualisation de données

Page 28: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Gestion des données

Agence canadienne de santĂ© publique‱ DĂ©veloppement de structures de donnĂ©es standardisĂ©es pour partage pancanadien‱ Notre contribution : mĂ©tadonnĂ©es sur les eaux usĂ©es / rĂ©seaux d’égout‱ IntĂ©rĂȘt au CDC et EU-JRC pour notre approche complĂšte‱ DĂ©veloppement subventionnĂ© par ACSP

Page 29: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Partenariats

QuĂ©becINSPQ : 2 professionnels (et plus Ă  venir)6 DRSP actives dans le projet : activitĂ©s rĂ©gionales> 50 villes et municipalitĂ©s en charge de l’échantillonnageCompagnies : OClair Environnement, Thales, Labo BSL

CanadaTravaille en collaboration avec l’Agence de la santĂ© publique du Canada (4 comitĂ©s techniques et 1 comitĂ© de coordination)

29

Page 30: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

TĂąches, livrables et retombĂ©es OpĂ©rationnaliser l’échantillonnage et la gestion des analyses et rĂ©sultats

DĂ©ploiement de l’échantillonnage aux Ă©chelles spatiales et temporelles appropriĂ© Ă  chacune de rĂ©gionDĂ©veloppement de systĂšmes de gestion des donnĂ©es pour un transfert efficace de l’informationPlanification et dĂ©ploiement du mode adaptatif du systĂšme d’échantillonnageDĂ©veloppement d’algorithmes de correction des tendances du signal viral dans les eaux usĂ©es en tenant compte des conditions de terrains

VĂ©rifier la valeur ajoutĂ©e de la vigie par les eaux usĂ©esRecensement et analyses de situations test oĂč la vigie par les eaux usĂ©es est utilisĂ©e en appui au dĂ©pistage des cas source de COVID-19DĂ©termination de la prĂ©cocitĂ© temporelle pour chacune des Ă©chelles de l’échantillonnage adaptatifObservations sur le territoire quĂ©bĂ©cois Ă  plusieurs Ă©chelles spatio-temporelles.

Comprendre les facteurs limitants le dĂ©ploiement de la vigie par les eaux usĂ©esInventaire et dĂ©veloppement d’une capacitĂ© technique d’échantillonnage et d’analyseDĂ©veloppement de guides d’interprĂ©tation des donnĂ©es et de formation pour les Ă©pidĂ©miologistesÉtablissement de balises pour la couverture Ă©quitable de la population et la gestion de l’accĂšs aux donnĂ©es

Assurer la prise en compte adĂ©quate des enjeux d’éthique et de gouvernanceRevue de la littĂ©rature sur les aspects Ă©thiques de l’épidĂ©miologie par les eaux usĂ©esPrĂ©paration de la demande pour l’accĂšs aux donnĂ©es Ă©pidĂ©miologiques

Soutenir le dĂ©veloppement scientifique d’aspect fondamentaux de la vigie par les eaux usĂ©esComprĂ©hension de la stabilitĂ© du signal viral dans les eaux usĂ©esSuivi de la dynamique des variant sur le territoireModĂ©lisation de la transmission par les donnĂ©es des eaux usĂ©esÉlargissement de la vigie Ă  d’autres paramĂštres tel l’incidence de l’influenza et de la rĂ©sistance aux antimicrobiens

Page 31: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

TĂąches, livrables et retombĂ©es OpĂ©rationnaliser l’échantillonnage et la gestion des analyses et rĂ©sultats

√ DĂ©ploiement Test de l’échantillonnage aux Ă©chelles spatiales et temporelles appropriĂ© Ă  chacune de rĂ©gion√ DĂ©veloppement de systĂšmes de gestion des donnĂ©es pour un transfert efficace de l’information: SystĂšme d’information de laboratoire (Excel), Tableau de bord (sur le web), Support du dĂ©veloppement de CETo (OClair)X Planification et dĂ©ploiement du mode adaptatif du systĂšme d’échantillonnage: facteurs limitantsâŸč DĂ©veloppement d’algorithmes de correction des tendances du signal viral dans les eaux usĂ©es en tenant compte des conditions de terrains

VĂ©rifier la valeur ajoutĂ©e de la vigie par les eaux usĂ©es√ Recensement et analyses de situations test oĂč la vigie par les eaux usĂ©es est utilisĂ©e en appui au dĂ©pistage des cas source de COVID-19: DRSP Capital Nationale est enthousiaste et a plusieurs succĂšs en institution et Ă  l’échelle de la ville de QuĂ©bec; commentaires plus mitigĂ© avec les autres DRSP: manque de recule (peut-ĂȘtre implication) et manque de rĂ©sultats spectaculaires√ DĂ©termination de la prĂ©cocitĂ© temporelle pour chacune des Ă©chelles de l’échantillonnage adaptatif: Institutions (QuĂ©bec et MontrĂ©al) et ville de QuĂ©bec; pas d’échantillonnage adaptatif√ Observations sur le territoire quĂ©bĂ©cois Ă  plusieurs Ă©chelles spatio-temporelles

Comprendre les facteurs limitants le dĂ©ploiement de la vigie par les eaux usĂ©es√ Inventaire et dĂ©veloppement d’une capacitĂ© technique d’échantillonnage et d’analyse: bon inventaire de capacitĂ© d’échantillonnage; facteur limitants en grande ville accĂšs aux Ă©chantillons et structure des rĂ©seaux d’égouts, pour les petites localitĂ©s (et parfois les villes de maniĂšre transitoire): manque de ressources humaines et financiĂšres.âŸč DĂ©veloppement de guides d’interprĂ©tation des donnĂ©es et de formation pour les Ă©pidĂ©miologistes: revue de littĂ©rature de l’INSPQ, sondage des pratique Canadienne par ASPC, entrevue des participants et des experts internationaux de l’INSPQ.âŸč Établissement de balises pour la couverture Ă©quitable de la population et la gestion de l’accĂšs aux donnĂ©es

Assurer la prise en compte adĂ©quate des enjeux d’éthique et de gouvernanceâŸč Revue de la littĂ©rature sur les aspects Ă©thiques de l’épidĂ©miologie par les eaux usĂ©esâŸč PrĂ©paration de la demande pour l’accĂšs aux donnĂ©es Ă©pidĂ©miologiques: 5 mois de travail acharnĂ©.

Page 32: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Échelle d’une Institution: MontrĂ©al et QuĂ©becÉchantillons quotidien: important pour la rĂ©actionMontrĂ©al: Prison de Bordeaux (~1300 personnes, dĂ©bit d’eau Ă©levĂ©)

‱ Comparaison entre autoĂ©chantillonneurs (standard de qualitĂ©) et Ă©chantilloneurs passifs (facile Ă  dĂ©ployer): BONNE CONCORDANCE ENTRE MÉTHODES

‱ DĂ©tection de matĂ©riel viral en dĂ©but d’étude: fin d’une Ă©closion.

‱ 2 autres Ă©vĂšnements dĂ©tectĂ©s.‱ 11-12 avril: un employĂ© Ă©tait sur place Ă  ce moment‱ 27 avril-6 mai: un employĂ© Ă  finalement Ă©tĂ© dĂ©tectĂ© le 6 mai

QuĂ©bec: 6 institutions (3 CHSLDs, 2 refuge, 1 HLM; <100 personnes)‱ DĂ©but d’eau faible: nĂ©cessitĂ© d’utiliser un Ă©chantillonneur passif, placement important‱ Mise en place de rĂšgles de dĂ©tection prĂ©cises liĂ©es Ă  une rĂ©ponse en milieu

‱ 2 dĂ©tection sur 2 jours consĂ©cutifs‱ DĂ©ploiement de tests rapides ou autres interventions

‱ 3 Ă©vĂšnements dĂ©tectĂ©s‱ 2 Ă©vĂ©nements dans un refuge: 1 cas dĂ©tectĂ©, puis ensuite vaccination prioritaire‱ 1 Ă©vĂšnement dans un CHSLD

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Page 33: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Échelle d’un sous quartier (MontrĂ©al): Parcs industrielles de Ville St-Laurent et Anjou

Dynamique similaire aux petites municipalitĂ©s (augmentation rapide)DĂ©finition de l’action Ă©pidĂ©miologique Ă  faire

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Page 34: Projet CentrEau-COVID Ce que nous avons appris pour la

Sommaire des Ă©chĂšles et des techniques d’échantillonnage de CentrEau-COVIDÉchelle d’échantillonnage Avancement Facteurs limitants ou Ă©lĂ©ment Ă  dĂ©velopper

Institutions ‱ 7 installations (QuĂ©bec et MontrĂ©al)‱ SystĂšme d’échantillonnage passif novateur

(torpilles, design australien)‱ QuĂ©bec: rĂšgles d’interventions claires avec

les testes rapides (ou autres selon le milieu)‱ Importance de travailler avec nos contrîles

viraux internes (virus du poivron [PMMV]) et externes (virus respiratoire bovin [VRSB])

‱ Nombre d’échantillons Ă  analyser vs. le temps d’analyse

‱ Favoriser la rĂ©duction du temps d’analyse

Sous-quartiers (petits réseaux: quelques milliers de personnes)

‱ MontrĂ©al: bonne comparaisons de mĂ©thodesd’échantillonnage Ă 

‱ Laval: analyses de populations spĂ©cifique peut donnĂ©es des indication sur la dynamique de l’épidĂ©mie

‱ DifficultĂ©s d’accĂšs et de dĂ©ploiement: points d’échantillonnage dans les rues, circulation urbaine, installation complexe due Ă  l’accĂšs ou au dĂ©bit.

‱ Conceptualisation de l’intervention reste à faire.Quartiers (~100 000 personnes)

‱ Quelques points actifs Ă  QuĂ©bec, rĂ©sultats ‱ DifficultĂ©s d’accĂšs et de dĂ©ploiement: points d’échantillonnage dans les rues, circulation urbaine, installation complexe due Ă  l’accĂšs ou au dĂ©bit.

Petites municipalitĂ©s (≀40 000 personnes)

‱ Beaucoup d’intĂ©rĂȘt, mais peu ont pu ĂȘtre incluses

‱ Manque de ressources locales‱ Conceptualisation de l’intervention reste à faire.

Villes (40 000-2 000 000 personnes)

‱ Évaluation macro de la situation Ă©pidĂ©miologique

‱ Meilleurs rĂ©sultats: QuĂ©bec (3ieme vague)RĂ©sultats cohĂ©rent: MontrĂ©al et Laval.

‱ Pleine intĂ©gration des Ă©quipe de gĂ©nie environnementale et de vigie de santĂ© publique

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Pérennisation de la surveillance par eaux usées

DĂ©marches auprĂšs des instances du MSSS portent peu de fruitsLes CI(U)SSS, mĂȘme ceux qui sont les adopteurs prĂ©coces, hĂ©sitentcar le robinet d’argent COVID se ferme et ils doivent retourner Ă  la routine

Formation de 50 PHQ dans le domaineExpertise auprĂšs de 14 chercheur(se)s, prĂȘt(e)s Ă  continuer/former la relĂšveIntĂ©rĂȘt de l’industrie (Ă©chantillonnages et analyses environnementales, logistique)Protocoles d’échantillonnage, analyse et traitement de donnĂ©es Ă©tablis et fonctionnels

Ailleurs au Canada (ON, SK, CB) et à l’international on met en place la vigie COVID

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Projet CentrEau-COVIDCe que nous avons appris pour la

vigie par les eaux usées

Dominic FrigonPeter Vanrolleghem

17 juin 2021