Population dynamics and household structures in infectious disease modelling: A demographic perspective

Abstract

Some population groups are more likely to acquire an infection or to experience a severe outcome in case of disease due to risk factors that may not be randomly distributed in the population. Some of these factors are related to demographic characteristics and structures (e.g. age, sex, household composition), which typically are incorporated in the host population in models of infectious disease transmission, though often in a highly simplified manner. Demographic structures, however, result from complex demographic processes that tend to change over time. In the context of infectious disease epidemiology, it is not well understood how these underlying processes shape current and future population structures with relevance for the transmission and burden of infectious diseases. For that reason, the aim of this dissertation was to explore and improve infectious disease models with dynamic host populations with the purpose of investigating the impact of demographic structures and changes on the transmission and burden of infectious diseases transmitted through close contact. To create an overview of the existing literature, we first carried out a systematic review of the demographic methods and data used to incorporate dynamic host populations in models of infectious disease transmission. We found that population-level modelling was more common than individual-based modelling. The advantages of IBMs emerge when heterogeneity beyond age and sex, for example household structure, is required in the population or transmission process. The flexibility of IBMs, however, was rarely used to advance the demographic modelling of the host population. With the advantages and limitations of the existing literature in mind, we developed a demographic microsimulation for an age- and household-structured population, tailored for applications in infectious disease modelling. We specifically simulated the Belgian population from 2011 to 2050 and considered the demographic processes of fertility, mortality, migration and household transitions. The microsimulation was extended by a disease transmission model to investigate how the spread of an emerging infectious disease was affected by age and household structures in the host population and how these relationships were influenced by demographic change. The age and household structures had an impact on the disease transmission dynamics, but the magnitude of the relationship depended on epidemiological heterogeneity in the population. Moreover, the size and composition of households were crucial for explaining how the infection spread at the individual, household and population level. In a second application of the microsimulation, we investigated how population ageing affects the mortality burden of respiratory infections. The disease transmission model was modified to resemble the spread of SARS-CoV-2 and novel influenza A virus. We focused on the living arrangements in the older adult population, as the COVID-19 pandemic, for example, has had a disproportionate impact on those living in LTCFs. Similarly, we found that this relatively small population group, which is often disregarded in infectious disease modelling, faced a markedly higher risk of infection in our simulations and accounted for a substantial share of the burden of mortality associated with the respiratory infections. The burden of future epidemics increased with the ageing of the population, but the magnitude of this relationship depended on the living arrangements and general health in the older adult population. Dynamic microsimulation of an age- and household-structured host population is also useful for evaluating the long-term dynamics of endemic infectious diseases and the effectiveness of immunisation programmes. We therefore presented ongoing work involving a demographic microsimulation for the US population from 1960 to 2020, which was extended by a disease transmission model for VZV and HZ. The demographic methods were similar to those used to develop the microsimulation for Belgium, but with several modifications, as the data and its granularity differed. The host population, however, was modelled with age and household structures, as household transmission rarely has been explored explicitly in the existing literature. Declining fertility rates since the 1960s has led to a changing age composition of the US population, as well as a declining mean household size. These trends are reproduced in the microsimulation, allowing for an investigating of the implications of the demographic changes for the epidemiology of VZV and HZ at the individual, household and population level.

Sommige bevolkingsgroepen hebben een grotere kans om een infectie op te lopen of om een ernstige afloop te ervaren in geval van ziekte als gevolg van risicofactoren die mogelijk niet willekeurig over de bevolking verdeeld zijn. Sommige van deze factoren houden verband met demografische kenmerken en structuren (bv. leeftijd, geslacht, samenstelling van het huishouden), die typisch worden opgenomen in modellen van infectieziekten, zij het vaak op een sterk vereenvoudigde manier. Demografische structuren zijn echter het resultaat van complexe demografische processen die in de loop van de tijd veranderen. Er is onvoldoende begrip over de manier warop deze onderliggende processen vorm geven aan huidige en toekomstige bevolkingsstructuren die relevant zijn voor de transmissie en de last van infectieziekten. Het doel van dit proefschrift is daarom tweeledig. De eerste doelstelling is het verkennen en verbeteren van modellen van infectieziekten met dynamische gastheerpopulaties. Daarnaast wordt onderzocht wat de invloed van demografische structuren en veranderingen is op de transmissie en last van infectieziekten die via nauw contact worden overgedragen. Om een overzicht te krijgen van de bestaande literatuur, hebben we eerst een systematische review uitgevoerd van de demografische methoden en gegevens die gebruikt worden om dynamische gastheerpopulaties op te nemen in modellen van infectieziekten. We ontdekten dat modellering op populatieniveau gebruikelijker was dan modellering op individueel niveau. De voordelen van IBM’s komen naar voren wanneer heterogeniteit naast leeftijd en geslacht vereist is in de populatie of het transmissieproces. Dit is bijvoorbeeld het geval bij huishoudens. Deze flexibiliteit van IBM’s werd echter zelden gebruikt om de demografische modellering van de gastpopulatie te bevorderen. Met de voordelen en beperkingen van de bestaande literatuur in gedachten, ontwikkelden we een demografische microsimulatie voor een leeftijds- en huishoudensgestructureerde populatie, op maat gemaakt voor toepassingen in de modellering van infectieziekten. We simuleren specifiek de Belgische bevolking van 2011 tot 2050 en beschouwen de demografische processen van vruchtbaarheid, sterfte, migratie en huishoudenstransities. De microsimulatie werd uitgebreid met een transmissiemodel om te onderzoeken hoe de verspreiding van een opkomende infectieziekte werd beïnvloed door leeftijds- en huishoudenstructuren in de gastpopulatie en hoe deze relaties werden beïnvloed door demografische veranderingen. De leeftijds- en huishoudenstructuren hebben een impact op de transmissiedynamiek, maar de grootte van de relatie hangt af van epidemiologische heterogeniteit in de populatie. Bovendien waren de grootte en samenstelling van huishoudens van cruciaal belang om te verklaren hoe de infectie zich verspreidde op individueel, huishoud- en populatieniveau. In een tweede toepassing van de microsimulatie onderzochten we hoe de vergrijzing van de bevolking de mortaliteitslast van respiratoire infecties beïnvloedt. Het transmissiemodel werd aangepast om verspreiding van SARS-CoV-2 en een nieuwe variant van het influenza A-virus te simuleren. We richtten ons op de samenstelling van huishoudens in de populatie van oudere volwassenen, omdat de COVID-19 pandemie bijvoorbeeld een onevenredig grote impact had op degenen die in zorginstellingen wonen. Ook ontdekten we dat deze relatief kleine bevolkingsgroep, die vaak buiten beschouwing wordt gelaten in modellen voor infectieziekten, een duidelijk hoger infectierisico liep in onze simulaties en verantwoordelijk was voor een aanzienlijk deel van de mortaliteitslast gerelateerd aan respiratoire infecties. De last van toekomstige epidemieën nam toe met de vergrijzing van de bevolking, maar de omvang van deze samenhang hing af van de samenstelling van huishoudens in de oudere volwassen bevolking. Dynamische microsimulatie van een gastpopulatie met leeftijds- en huishoudensstructuur is ook nuttig voor het evalueren van de langetermijndynamiek van endemische infectieziekten en de effectiviteit van immunisatieprogramma’s. Daarom presenteerden we een demografische microsimulatie voor de Amerikaanse bevolking van 1960 tot 2020, die werd uitgebreid met een transmissiemodel voor VZV en HZ. De demografische methoden waren vergelijkbaar met degenen die gebruikt werden om de microsimulatie voor België te ontwikkelen, maar met verschillende aanpassingen omdat de gegevens en de granulariteit verschilden. Aangezien huishoudenstransmissie zelden expliciet is onderzocht in de bestaande literatuur, werd de gastpopulatie evenwel gemodelleerd met leeftijds- en huishoudenstructuren. Dalende vruchtbaarheidscijfers sinds de jaren 1960 hebben geleid tot een veranderende leeftijdsopbouw van de Amerikaanse bevolking en een afnemende gemiddelde grootte van huishoudens. Deze trends werden gereproduceerd in de microsimulatie. Hierdoor zullen de implicaties van de demografische veranderingen voor de epidemiologie van VZV en HZ op individueel, huishoud- en populatieniveau kunnen worden onderzocht