COVID-19 : voies de propagation dans la population québécoise, février 2020 à août 2022

Mis en ligne le 28 novembre 2025

L’étude résumée ici avait pour but d’identifier des voies de propagation de la COVID-19 au Québec, par vague ainsi que pour deux variants, entre février 2020 et août 2022, à partir des caractéristiques géographiques et sociodémographiques des cas identifiés dans l’ensemble de la population québécoise.

En effet, la pandémie de COVID-19 offre une opportunité d'analyser les patrons de transmission d'une maladie émergente. Cela permettrait d'ajuster la vigie pour faciliter la détection rapide d'une reprise de la circulation et d'anticiper la transmission dans les groupes qui seront affectés en premier lieu.

Ces travaux font l’objet d’une publication scientifique à paraitre prochainement.

Trajectoires spatio-temporelles des différentes vagues et de la propagation des variants Delta et Omicron BA.5

La propagation semble s’organiser autour des centres urbains, tout particulièrement Montréal et Québec. La vitesse de propagation augmente au fil des vagues. De plus en plus de municipalités avaient des cas au premier jour des vagues successives, ce qui peut s’expliquer par le chevauchement des vagues et une possible reprise de la transmission avant la date officielle de début de la vague.

Figure 1 - Propagation de la COVID-19 pour chaque vague et pour les variants Delta et Omicron BA.5

  • Les pointes de flèches (>) indiquent la direction de la propagation.
  • Le gradient de couleur indique la vitesse en km/jour que l’on retrouve en légende sur le côté des cartes.
  • Les polygones mauves indiquent les municipalités avec un ou plusieurs cas au jour 1 de la vague.

Caractéristiques socio-démographiques des premiers cas d’une vague

Particularités des premiers cas des agrégats

  • Les personnes de 18 à 29 ans étaient généralement surreprésentées dans les premiers cas des agrégats, mais aux 1ère et 2e vagues, les 30 à 49 ans (1ère vague) et les 5 à 17 ans (2e vague) l’étaient encore plus.
  • Les individus résidant en milieu matériellement favorisé ou n’ayant pas de comorbidité connue étaient surreprésentés parmi les premiers cas des agrégats.
  • L'association entre le nombre de doses de vaccin reçues et le risque d'être parmi les premiers cas d'un agrégat changeait beaucoup d'une vague à l'autre, reflétant l'avancement des campagnes de vaccination qui priorisaient certaines populations lorsque les nouvelles doses devenaient disponibles.

Figure 2 - Différences entre les premiers cas et les cas suivants des agrégats d’au moins 100 cas de COVID-19, à chacune des vagues

 

Différences entre milieux urbains et ruraux

Les taux d’incidence étaient généralement plus élevés en milieu urbain qu’en milieu rural, où les vagues se manifestaient avec un peu de retard par rapport aux milieux urbains.

Figure 3 - Évolution temporelle des taux d’incidence par 100 000 habitants, selon le milieu urbain ou rural, février 2020 à décembre 2021

 

Conclusion

Cette étude a permis d’identifier certaines constantes d’une vague à l’autre dans la dissémination de la maladie. D’un point de vue spatio-temporel, la propagation semblait débuter autour des centres urbains, tout particulièrement Montréal, Québec et Sherbrooke. Les analyses montrant que les milieux ruraux accusaient un certain retard par rapport aux milieux urbains concordent avec ces constats.

  • La vitesse de cette propagation a augmenté au fil des vagues. Les dates de début de vague qui avaient été retenues dans les analyses n’ont probablement pas bien capté les tous premiers cas de chaque vague.
  • Les conclusions sont les mêmes lors de l’analyse des données de génomique. Celles-ci offrent une meilleure capacité à détecter les premiers cas associés au début des vagues Delta et Omicron BA.5.
  • Les jeunes adultes étaient surreprésentés en début d’agrégat, du moins dans les agrégats de 100 cas ou plus, ce qui suggère un rôle pour ce groupe d’âge dans la transmission du virus.
  • Les autres caractéristiques socio-démographiques des premiers cas ne sont pas stables d’une vague à l’autre, reflétant possiblement l’évolution différenciée des comportements, des expositions et de l’immunité dans la population, entre autres avec l’arrivée de la vaccination.
  • Les résultats peuvent avoir été influencés par les changements dans les stratégies provinciales de dépistage ainsi que par la propension possiblement changeante de certaines populations à se faire dépister. Ces facteurs n’ont pu être pris en compte dans les analyses.

Les résultats suggèrent que des activités de vigie rehaussées pourraient ainsi être mises en place dans les zones urbaines ou auprès des populations plus jeunes, populations qui semblent plus à risque d’être touchées au début d’une vague ou de contribuer significativement à sa propagation. Des stratégies telles qu’un accès élargi au dépistage, une vigie rehaussée dans les milieux de soins ambulatoires de ces territoires, ou encore la pérennisation de la vigie des eaux usées, pourraient être envisagées.

Les données montrent toutefois que l’émergence de la COVID-19 se fait parfois par d’autres voies et par d’autres groupes de la population, qui doivent donc également être suivis.

Notes méthodologiques

VariablesSources
Données supplémentaires (doses vaccinales, comorbidités, indices de défavorisation matérielle et sociale)Jumelage des données du registre de vaccination, du Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec, et un algorithme de l’INSPQ.
Données sur les variantsVigie génomique de l’INSPQ pour les variants Delta et Omicron BA.5
Identification des cas et informations personnelles (municipalité de résidence, date d’épisode, âge, sexe)Base de données Trajectoire de Santé Publique (TSP) pour la 1ère vague, tests d’amplification d’acides nucléiques pour les suivantes (vagues 2-7).
Population des municipalitésInstitut de la statistique du Québec
Statut de travailleur de la santéTSP pour la 1ère vague, jumelage avec les listes de paie du réseau de la santé pour les suivantes (vagues 2-7).

Analyses statistiques

  1. Caractérisation des trajectoires spatio-temporelles des cas de COVID-19: Utilisation d'une méthode d’analyse de surface de tendance pour estimer la vélocité frontale des vagues d’infection. La régression des premiers cas de chaque municipalité est basée sur la date et les coordonnées géographiques. Les dates de début des vagues sont déterminées par des points d’inflexion statistiquement significatifs dans la moyenne des cas rapportés, grâce à un algorithme de segmentation de la série chronologique des cas de COVID-19. Une analyse génomique similaire a été réalisée pour étudier la propagation des variants Delta (4e vague) et Omicron BA.5 (7e vague).
  2. Comparaison des premiers 25% des cas survenus dans des agrégats aux autres cas survenus dans ces agrégats. Les agrégats sont des zones géographiques avec un taux d’incidence plus élevé qu’attendu (ie événements de transmission communautaires importants), identifiés via SatScan (limites: min. de 100 cas/agrégat, max. 40% de la population par agrégat, rayon: 30 km max.). Le risque d’être parmi les premiers cas d’un agrégat est calculé par régression de Poisson modifiée multivariable selon l’âge, le sexe, les quartiles de défavorisation sociale et matérielle, le statut de travailleur de la santé et le nombre de doses de vaccin reçues. Des variables d’ajustement étaient retirées au besoin pour éviter la colinéarité. Les cas dans ces agrégats n’ont pas forcément de lien épidémiologique entre eux.
  3. Comparaison de l’évolution temporelle des taux d’incidence de COVID-19 selon le milieu urbain ou rural, entre février 2020 et décembre 2021 (vagues 1-4). Le milieu rural regroupe l’ensemble des municipalités où moins de 50% de la population fait la navette vers un centre urbain comptant 10 000 habitants ou plus. Les autres municipalités sont en milieu urbain (voir Indicateur de santé publique).

Références

Ces travaux font l’objet d’une publication scientifique à paraitre prochainement.

Auteurs et autrices

Élise Fortin, Direction des risques biologiques, INSPQ
Adrien Saucier, École de santé publique de l'Université de Montréal 
Christine Lacroix, Direction des risques biologiques, INSPQ 
Florence Bouchard, École de santé publique de l'Université de Montréal 
Marc-André Dubé, Bureau d’information et d’études en santé des populations, INSPQ
Katia Charland, École de santé publique de l’Université de Montréal 
Kate Zinszer, École de santé publique de l’Université de Montréal 

Valorisation scientifique

Karl Forest-Bérard
Delphine Descamps
Secrétariat général, INSPQ

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