Public health and economic impact of vaccination with 7-valent pneumococcal vaccine (PCV7) in the context of the annual influenza epidemic and a severe influenza pandemic

Background: Influenza pandemic outbreaks occurred in the US in 1918, 1957, and 1968. Historical evidence suggests that the majority of influenza-related deaths during the 1918 US pandemic were attributable to bacterial pneumococcal infections. The 2009 novel influenza A (H1N1) outbreak highlights the importance of interventions that may mitigate the impact of a pandemic. Methods: A decision-analytic model was constructed to evaluate the impact of 7-valent pneumococcal conjugate vaccine (PCV7) on pneumococcal disease incidence and mortality during a typical influenza season (13/100) and a severe influenza pandemic (30/100). Outcomes were compared for current PCV7 vaccination practices vs. no vaccination. The model was estimated using published sources and includes indirect (herd) protection of non-vaccinated persons. Results: The model predicts that PCV7 vaccination in the US is cost saving for a normal influenza season, reducing pneumococcal-related costs by $1.6 billion. In a severe influenza pandemic, vaccination would save$7.3 billion in costs and prevent 512,000 cases of IPD, 719,000 cases of pneumonia, 62,000 IPD deaths, and 47,000 pneumonia deaths; 84% of deaths are prevented due to indirect (herd) protection in the unvaccinated. Conclusions: PCV7 vaccination is highly effective and cost saving in both normal and severe pandemic influenza seasons. Current infant vaccination practices may prevent >1 million pneumococcal-related deaths in a severe influenza pandemic, primarily due to herd protection

The use of mathematical modelling in public health and health care studies

Scenarios are a way of creating alternative pictures of possible and desirable futures in the field of public health and health care. In preparing scenarios use can be made of models, especially mathematical models. Firstly, a review of the use of mathematical models in disease epidemiology studies by the STG is given. The STG is the Steering committee on Future health scenarios in the Netherlands. Secondly, an introduction in modelling, especially mathematical modelling, is given. The following topics are to be discussed: a system, a model, the cycle of building models, markov models and the validation of models. Thirdly, a review of models currently used in describing demography, disease epidemiology, risk and health care is presented. Finally, the link between mathematical modelling and the methodological aspects of scenarios is to be discussed.ST

Pandemic influenza: scenario's on health care resource use

Another influenza pandemic, following the 1918, 1957 and the 1968 pandemic, is likely if not inevitable. In a 'regular' influenza-epidemic 5-20% of the population is to become clinically ill; during a pandemic this percentage can mount to 30 or even 50%. A pandemic could cause substantial social disruption, insofar it would involve a large proportion of the population contracting a serious or less serious form of the illness. In order to minimise the effects on the population of such a potential pandemic the Dutch Ministry on Health has drawn up an influenza pandemic plan to be prepared on coping with large morbidity and health care use. The objective of this study is to calculate the expected number of hospital admissions and mortality in case of pandemic influenza. As many uncertainties are involved in this type of studies, we have developed alternative scenarios and consulted experts to give their opinion on these scenarios and on the underlying model and assumptions. The intervention scenarios are compared on their effect in terms of avoided hospitalisation and mortality. Possible intervention strategies are influenza vaccination or pneumococcal (one of the possible complications of influenza) vaccination of certain groups or prescription (within 48 hours after first symptoms) of antivirals for each person with an influenza like illness. Describing and comparing the alternatives gives insight and is therefore helpful to policy makers on national and on a local level. The availability of the underlying decision support model gives the opportunity to (quickly) update estimations on hospitalisation and mortality based on foreign monitoring data.Tijdens een influenza-pandemie dreigt een ernstige ontregeling van de maatschappij omdat een groot gedeelte van de bevolking meer of minder ernstig ziek zal zijn. In alle leeftijdsklassen zal de ziektelast aanzienlijk zijn en mede door secundaire bacteriele infecties zullen veel mensen vroegtijdig overlijden. Omdat het ontwikkelen van een specifiek tegen de pandemische virusstam gericht vaccin tijd vraagt, is het vrijwel onvermijdelijk dat in (het begin van) een pandemie geen of nauwelijks vaccin beschikbaar is. Ten tijde van een pandemie zal daarom de vraag naar (bijvoorbeeld) ziekenhuisbedden dusdanig toenemen, deels doordat er daadwerkelijk meer zieke personen zijn en deels door paniek, dat aan de vraag niet voldaan kan worden. Ook zullen er meer bacteriele pneumonieen optreden waardoor de behoefte aan antibiotica stijgt. Om de effecten van een influenza-pandemie op de samenleving te minimaliseren, heeft het ministerie van VWS in samenwerking met deskundigen op ter zake doende terreinen, een draaiboek Influenza-pandemie Nederland opgesteld. Een van de doelstellingen van het draaiboek is 'het voorbereiden op een groot aantal ziekte-gevallen'. In dit kader heeft de Inspectie voor de GezondheidsZorg (IGZ) het RIVM gevraagd een inschatting te maken van de te verwachten zorgvraag ten tijde van een influenza-pandemie

Scenario-ontwikkeling zorgvraag bij een influenza pandemie

Another influenza pandemic, following the 1918, 1957 and the 1968 pandemics, is likely if not inevitable. In a 'regular' influenza-epidemic 5-20% of the population is to become clinically ill; during a pandemic this percentage can mount to 30 or even 50%. A pandemic could cause substantial social disruption, insofar it would involve a large proportion of the population contracting a serious or less serious form of the illness. In order to minimise the effects on the population of such a potential pandemic the Dutch Ministry on Health has drawn up an influenza pandemic plan to be prepared on coping with large morbidity and health care use. The objective of this study is to calculate the expected number of hospital admissions and mortality in case of pandemic influenza.As many uncertainties are involved in this type of studies, we have developed alternative scenarios and consulted experts to give their opinion on these scenarios and on the underlying model and assumptions. The intervention scenarios are compared on their effect in terms of avoided hospitalisation and mortality. Possible intervention strategies are influenza vaccination or pneumococcal (one of the possible complications of influenza) vaccination of certain groups or prescription (within 48 hours after first symptoms) of antivirals for each person with an influenza like illness. Describing and comparing the alternatives gives insight into the impact of the pandemic in terms of numbers who will become ill or will be hospitalized or die, the impact of the various interventions in terms of avoided influenza-related hospitalisations and deaths and in the crucial model parameters. Therefore our scenario-analysis will be helpful in designing and planning on national, on regional or even local level. When there is an acute pandemic threat, the availability of the underlying decision support model provides the opportunity to update estimations on hospitalisation and mortality based on (foreign) surveillance data.Iedere winter krijgen veel Nederlanders griep (influenza). Dit leidt tot aanzienlijk ziekteverzuim en zelfs tot ziekenhuisopnames (gemiddeld 1900 per winter) en sterfte (gemiddeld 800 per winter) ten gevolge van complicaties van de griep. Je kunt iedere winter griep krijgen omdat het griepvirus voortdurend een beetje verandert, waardoor je er geen blijvende immuniteit (afweer) tegen opbouwt. Af en toe is die verandering in het griepvirus zo groot, dat niemand er meer immuun voor is. Als zo'n 'nieuw' virus dan ook ernstig pathogeen (ziekmakend) is en goed overdraagbaar van mens tot mens, kan een wereldwijde epidemie ontstaan, oftewel een pandemie. Daarbij kan het aantal zieken en dodelijke slachtoffers veel groter zijn dan bij een 'normale' epidemie. Dit grote aantal slachtoffers wordt mede veroorzaakt door het feit dat er bij een pandemie meestal niet tijdig een vaccin beschikbaar is. In de twintigste eeuw hebben er drie griep-pandemie6n plaatsgevonden: de Spaanse griep in 1918-20, de Aziatische griep in 1957-58 en de Hong Kong griep in 1968-69. Volgens schattingen is circa een kwart van de wereldbevolking besmet geweest met het griepvirus tijdens de Spaanse griep-pandemie. Zo'n 40 miljoen mensen zouden zijn overleden ten gevolge van ernstige complicaties van deze griep (ter vergelijking: er waren 8 miljoen doden in de Eerste Wereldoorlog). In 1997 werd voor het eerst aangetoond dat een vogelgriepvirus afkomstig van kippen een mens rechtstreeks kon besmetten. Omdat het betreffende virus niet van mens op mens overgedragen werd, is er toen geen pandemie ontstaan. Mede door deze gebeurtenis is het niet langer een vraag of er een volgende pandemie komt maar wanneer. De verwachting is dat tijdens een grieppandemie 30-50% van de bevolking griep zal doormaken. Dit kan tot maatschappelijke ontwrichting leiden. Om de effecten van een pandemie te minimaliseren, ontwikkelt het ministerie van VWS een draaiboek waarin wordt aangegeven wie welke taken, verantwoordelijkheden en beslisbevoegdheden heeft bij een pandemie. Het ministerie van VWS heeft het RIVM (in het kader van het draaiboek) gevraagd om het te verwachten aantal ziekenhuisopnames en sterfgevallen ten tijde van een pandemie te schatten. Daartoe hebben we scenario's opgesteld die alternatieve beelden van het verloop van een pandemie weergeven - beelden die gerelateerd zijn aan de mate waarin en de manier waarop de overheid invloed willen uitoefenen (interventies plegen) op het natuurlijke verloop van een grieppandemie. Omdat niemand weet hoe een volgende pandemie zal verlopen, moeten we veel zaken aannemen. Door middel van scenario-analyse kunnen we aan de hand van zo'n set van aannames, de effecten vergelijken van verschillende interventies in termen van voorkomen ziekenhuisopnames en sterfgevallen. Zowel de scenario's als de aannames hebben we besproken met een groep experts. Op basis van onze bevindingen en deze gesprekken zijn we gekomen tot de volgende inzichten. De overheid kan besluiten helemaal niet in te grijpen in een pandemie. Wil de overheid wel ingrijpen, dan is er de keuze om bepaalde groepen van de bevolking tegen griep te vaccineren (als er tijdig een vaccin beschikbaar zou zijn), risicogroepen voor griep te vaccineren tegen pneumokokkeninfecties (een van de mogelijke complicaties van griep) of iedere zieke binnen 48 uur na aanvang van de symptomen antivirale middelen voor te schrijven. Vergelijking van deze scenario's biedt hulp bij het nemen van beleidsbeslissingen op nationaal of regionaal niveau. Een hulpmiddel hierbij is het rekenmodel dat we hebben ontwikkeld. De beschikbaarheid van een rekenmodel maakt het mogelijk om bij nieuwe inzichten of bij de opkomst van een nieuw griepvirus in het buitenland, gegevens uit dat land over de meest getroffen leeftijdsgroepen te gebruiken om verwachte aantallen ziekenhuisopnames en sterfgevallen in Nederland (en naar regio) opnieuw te schatten

Pandemic influenza: scenario's on health care resource use

Tijdens een influenza-pandemie dreigt een ernstige ontregeling van de maatschappij omdat een groot gedeelte van de bevolking meer of minder ernstig ziek zal zijn. In alle leeftijdsklassen zal de ziektelast aanzienlijk zijn en mede door secundaire bacteriele infecties zullen veel mensen vroegtijdig overlijden. Omdat het ontwikkelen van een specifiek tegen de pandemische virusstam gericht vaccin tijd vraagt, is het vrijwel onvermijdelijk dat in (het begin van) een pandemie geen of nauwelijks vaccin beschikbaar is. Ten tijde van een pandemie zal daarom de vraag naar (bijvoorbeeld) ziekenhuisbedden dusdanig toenemen, deels doordat er daadwerkelijk meer zieke personen zijn en deels door paniek, dat aan de vraag niet voldaan kan worden. Ook zullen er meer bacteriele pneumonieen optreden waardoor de behoefte aan antibiotica stijgt. Om de effecten van een influenza-pandemie op de samenleving te minimaliseren, heeft het ministerie van VWS in samenwerking met deskundigen op ter zake doende terreinen, een draaiboek Influenza-pandemie Nederland opgesteld. Een van de doelstellingen van het draaiboek is 'het voorbereiden op een groot aantal ziekte-gevallen'. In dit kader heeft de Inspectie voor de GezondheidsZorg (IGZ) het RIVM gevraagd een inschatting te maken van de te verwachten zorgvraag ten tijde van een influenza-pandemie.Another influenza pandemic, following the 1918, 1957 and the 1968 pandemic, is likely if not inevitable. In a 'regular' influenza-epidemic 5-20% of the population is to become clinically ill; during a pandemic this percentage can mount to 30 or even 50%. A pandemic could cause substantial social disruption, insofar it would involve a large proportion of the population contracting a serious or less serious form of the illness. In order to minimise the effects on the population of such a potential pandemic the Dutch Ministry on Health has drawn up an influenza pandemic plan to be prepared on coping with large morbidity and health care use. The objective of this study is to calculate the expected number of hospital admissions and mortality in case of pandemic influenza. As many uncertainties are involved in this type of studies, we have developed alternative scenarios and consulted experts to give their opinion on these scenarios and on the underlying model and assumptions. The intervention scenarios are compared on their effect in terms of avoided hospitalisation and mortality. Possible intervention strategies are influenza vaccination or pneumococcal (one of the possible complications of influenza) vaccination of certain groups or prescription (within 48 hours after first symptoms) of antivirals for each person with an influenza like illness. Describing and comparing the alternatives gives insight and is therefore helpful to policy makers on national and on a local level. The availability of the underlying decision support model gives the opportunity to (quickly) update estimations on hospitalisation and mortality based on foreign monitoring data.IG

Scenario-ontwikkeling zorgvraag bij een influenza pandemie

Iedere winter krijgen veel Nederlanders griep (influenza). Dit leidt tot aanzienlijk ziekteverzuim en zelfs tot ziekenhuisopnames (gemiddeld 1900 per winter) en sterfte (gemiddeld 800 per winter) ten gevolge van complicaties van de griep. Je kunt iedere winter griep krijgen omdat het griepvirus voortdurend een beetje verandert, waardoor je er geen blijvende immuniteit (afweer) tegen opbouwt. Af en toe is die verandering in het griepvirus zo groot, dat niemand er meer immuun voor is. Als zo'n 'nieuw' virus dan ook ernstig pathogeen (ziekmakend) is en goed overdraagbaar van mens tot mens, kan een wereldwijde epidemie ontstaan, oftewel een pandemie. Daarbij kan het aantal zieken en dodelijke slachtoffers veel groter zijn dan bij een 'normale' epidemie. Dit grote aantal slachtoffers wordt mede veroorzaakt door het feit dat er bij een pandemie meestal niet tijdig een vaccin beschikbaar is. In de twintigste eeuw hebben er drie griep-pandemie6n plaatsgevonden: de Spaanse griep in 1918-20, de Aziatische griep in 1957-58 en de Hong Kong griep in 1968-69. Volgens schattingen is circa een kwart van de wereldbevolking besmet geweest met het griepvirus tijdens de Spaanse griep-pandemie. Zo'n 40 miljoen mensen zouden zijn overleden ten gevolge van ernstige complicaties van deze griep (ter vergelijking: er waren 8 miljoen doden in de Eerste Wereldoorlog). In 1997 werd voor het eerst aangetoond dat een vogelgriepvirus afkomstig van kippen een mens rechtstreeks kon besmetten. Omdat het betreffende virus niet van mens op mens overgedragen werd, is er toen geen pandemie ontstaan. Mede door deze gebeurtenis is het niet langer een vraag of er een volgende pandemie komt maar wanneer. De verwachting is dat tijdens een grieppandemie 30-50% van de bevolking griep zal doormaken. Dit kan tot maatschappelijke ontwrichting leiden. Om de effecten van een pandemie te minimaliseren, ontwikkelt het ministerie van VWS een draaiboek waarin wordt aangegeven wie welke taken, verantwoordelijkheden en beslisbevoegdheden heeft bij een pandemie. Het ministerie van VWS heeft het RIVM (in het kader van het draaiboek) gevraagd om het te verwachten aantal ziekenhuisopnames en sterfgevallen ten tijde van een pandemie te schatten. Daartoe hebben we scenario's opgesteld die alternatieve beelden van het verloop van een pandemie weergeven - beelden die gerelateerd zijn aan de mate waarin en de manier waarop de overheid invloed willen uitoefenen (interventies plegen) op het natuurlijke verloop van een grieppandemie. Omdat niemand weet hoe een volgende pandemie zal verlopen, moeten we veel zaken aannemen. Door middel van scenario-analyse kunnen we aan de hand van zo'n set van aannames, de effecten vergelijken van verschillende interventies in termen van voorkomen ziekenhuisopnames en sterfgevallen. Zowel de scenario's als de aannames hebben we besproken met een groep experts. Op basis van onze bevindingen en deze gesprekken zijn we gekomen tot de volgende inzichten. De overheid kan besluiten helemaal niet in te grijpen in een pandemie. Wil de overheid wel ingrijpen, dan is er de keuze om bepaalde groepen van de bevolking tegen griep te vaccineren (als er tijdig een vaccin beschikbaar zou zijn), risicogroepen voor griep te vaccineren tegen pneumokokkeninfecties (een van de mogelijke complicaties van griep) of iedere zieke binnen 48 uur na aanvang van de symptomen antivirale middelen voor te schrijven. Vergelijking van deze scenario's biedt hulp bij het nemen van beleidsbeslissingen op nationaal of regionaal niveau. Een hulpmiddel hierbij is het rekenmodel dat we hebben ontwikkeld. De beschikbaarheid van een rekenmodel maakt het mogelijk om bij nieuwe inzichten of bij de opkomst van een nieuw griepvirus in het buitenland, gegevens uit dat land over de meest getroffen leeftijdsgroepen te gebruiken om verwachte aantallen ziekenhuisopnames en sterfgevallen in Nederland (en naar regio) opnieuw te schatten.Another influenza pandemic, following the 1918, 1957 and the 1968 pandemics, is likely if not inevitable. In a 'regular' influenza-epidemic 5-20% of the population is to become clinically ill; during a pandemic this percentage can mount to 30 or even 50%. A pandemic could cause substantial social disruption, insofar it would involve a large proportion of the population contracting a serious or less serious form of the illness. In order to minimise the effects on the population of such a potential pandemic the Dutch Ministry on Health has drawn up an influenza pandemic plan to be prepared on coping with large morbidity and health care use. The objective of this study is to calculate the expected number of hospital admissions and mortality in case of pandemic influenza.As many uncertainties are involved in this type of studies, we have developed alternative scenarios and consulted experts to give their opinion on these scenarios and on the underlying model and assumptions. The intervention scenarios are compared on their effect in terms of avoided hospitalisation and mortality. Possible intervention strategies are influenza vaccination or pneumococcal (one of the possible complications of influenza) vaccination of certain groups or prescription (within 48 hours after first symptoms) of antivirals for each person with an influenza like illness. Describing and comparing the alternatives gives insight into the impact of the pandemic in terms of numbers who will become ill or will be hospitalized or die, the impact of the various interventions in terms of avoided influenza-related hospitalisations and deaths and in the crucial model parameters. Therefore our scenario-analysis will be helpful in designing and planning on national, on regional or even local level. When there is an acute pandemic threat, the availability of the underlying decision support model provides the opportunity to update estimations on hospitalisation and mortality based on (foreign) surveillance data.IGZVW

Cost effectiveness of prevention - an exploratory study

The concern about prevention programmes being expensive prompted this study into their cost-effectiveness. This report describes preventive health care programmes that are very cost-effective or even cost-saving. By means of semi-structured interviews, 35 Dutch experts in the fields of prevention and/or health economics were asked to provide information on preventive activities that they considered to be cost-effective. Targeted literature searches were performed on the basis of this information. Evidence showing the likelihood of certain prevention programmes being cost-effective or cost-saving led to a thorough examination of the economic evaluation methodology. Only the studies that have adhered to the standards for economic evaluation studies were selected for this report. The experts interviewed listed 30 preventive programmes. For 18 programmes, good quality evidence on cost-effectiveness was found. Some of these programmes are well-known in the Dutch health care system (e.g. PKU test), while others are currently not optimally provided or organised (e.g. folate intake by pregnant women). Some programmes seem especially interesting from an employers' point of view (influenza vaccination of the employed), whereas others have, to date, not been the subject of health-care policy making (e.g. screening for the sexually transmittable bacterium Chlamydia trachomatis). In conclusion, this explorative study demonstrates how the proverb 'an ounce of prevention is worth a pound of cure' may indeed apply to certain preventive health care programmes

Cost effectiveness of prevention - an exploratory study

The concern about prevention programmes being expensive prompted this study into their cost-effectiveness. This report describes preventive health care programmes that are very cost-effective or even cost-saving. By means of semi-structured interviews, 35 Dutch experts in the fields of prevention and/or health economics were asked to provide information on preventive activities that they considered to be cost-effective. Targeted literature searches were performed on the basis of this information. Evidence showing the likelihood of certain prevention programmes being cost-effective or cost-saving led to a thorough examination of the economic evaluation methodology. Only the studies that have adhered to the standards for economic evaluation studies were selected for this report. The experts interviewed listed 30 preventive programmes. For 18 programmes, good quality evidence on cost-effectiveness was found. Some of these programmes are well-known in the Dutch health care system (e.g. PKU test), while others are currently not optimally provided or organised (e.g. folate intake by pregnant women). Some programmes seem especially interesting from an employers' point of view (influenza vaccination of the employed), whereas others have, to date, not been the subject of health-care policy making (e.g. screening for the sexually transmittable bacterium Chlamydia trachomatis). In conclusion, this explorative study demonstrates how the proverb 'an ounce of prevention is worth a pound of cure' may indeed apply to certain preventive health care programmes.VWS-PO

De aanpak van de chronische ziekten modellering

Een wiskundige modelstructuur wordt beschreven waarmee veranderingen van de gezondheidstoestand van de Nederlandse bevolking gesimuleerd kunnen worden. Het model is gebaseerd op het concept van demografische en epidemiologische processen (gebeurtenissen) en is afgeleid van de overlevingstafel. De bevolking wordt verdeeld over verschillende mogelijke toestanden, namelijk voor onderscheiden risicofactoren in verschillende klassen en voor onderscheiden ziekten in een of meer stadia. Toestandsveranderingen zijn mogelijk ten gevolge van geboorte, veroudering, migratie, sterfte, verandering van risicofactor-klasse, incidentie, voortschrijding van de ziekte en remissie. De belangrijkste modelparameters zijn initiele bevolkingsaantallen, initiele risicofactor en ziekte-prevalentiefracties, eenjaars overgangskansen tussen de risicofactor-klassen en ziektestadia, en risicofactor-oorzaak-specifieke relatieve risico's. Het model wordt gebruikt om de gezondheidseffecten door te rekenen van mogelijke beleidsmaatregelen, interventies etc. Enkele voorbeelden worden beschreven van verschillende modeltoepassingen: een vergelijking van trendextrapolaties en modelmatige vooruit-berekeningen voor oorzaak-specifieke sterfte, en een vergelijking van de effectiviteit van verschillende mogelijke anti-roken en meer-bewegen campagnes.A mathematical model structure is described that can be used to simulate the changes of the Dutch public health state over time. The model is based on the concept of demographic and epidemiologic processes (events) and is mathematically based on the lifetable method. The population is divided over several states, risk factor classes and disease stadia. State transitions over time are possible due to birth, aging, migration, mortality, transitions between risk factor classes, disease incidence, progression and remission. The main model parameters are initial population numbers, initial risk factor class and disease stadium prevalence rates, one-year transition rates between the risk factor classes and disease stadia, and risk factor-cause-specific relative risks. The model is used to describe the public health effects of possible intervention programs. These effects can be defined in terms of classic epidemiologic morbidity and mortality figures, but also in terms of life and health expectancy. Several examples of model applications are described: comparing trend extrapolations and model predictions on cause-specific mortality, and comparing the effects of different intervention programs on population smoking and physical activity levels.RIV