常に検証可能なデータを求める文化に向かって

メディアのニュースでは今日の感染確認集計の上昇を「感染増」と誤認し大騒ぎの様相。先週末の検査・集計不足の補足が今日の集積値に積み重なったと見るのが正しいのでは。

ワクチンを接種した人口と意識的に摂取しない人口の割合。OWiD のデータベースの中から興味ある集計を拾ってみた。

ワクチン未接種で且つ接種を受ける意志の無い人の割合。収録が始まった2020年12月から2022年2月までの各国別月毎の推移。

各国共通して一般に時系列が進むに従い接種を拒否する人口割合は減っている。

日本の特徴は、一貫してワクチン拒否の人口割合が低い。人並みにすることが習性の国民性か？

他のデータと合わせた総合的分析が必要と思われる。

厚生労働省オープンデータ全国集計値より。

残念ながら直近の感染確認データは前のブログに書いた予測最高限界を超えそうになった。

改めて、週間平均感染上昇変化が安定したと見られる期間について、予測Ⅱとして下のグラフの様に近似してみた。

上記のグラフで求めた近似式定数を用いて感染数の最高値と到達日を予測してみたのが下のグラフである。

縦棒は、厚生労働省の感染確認者数の日ごと集計値と、1週間移動平均値である。日ごと集計値（青棒）の変動が大きいので週平均値の確率誤差が大きく、統計的信頼度が得られない。

残念ながら正月過ぎ1月後半に頂点を向かえそうだ。

第8次（8波）感染増加が云われ始めた。メディアに起用されている「専門家」と云われている人たち、欧米の記事の拾い読みを根拠としてのコメントが目に付くようになった。

NHKの記事によると、東京では新たな変異株が検出され始めたようだ。

BA.5が収束した今、全国の感染確認者数でも新たな増加が始まったようだ。

下のグラフは、赤色棒が感染予測に使った感染確認データ、青色棒が実勢の感染確認数の7日移動平均である。

現在では何とも言えないが、もう1週間後あたりで予測の評価が可能では？

下のグラフ、まだ予測とは言えない状況。

下のグラフは1週間あたりの簡易再生産率を重ねて描いたものである。

全国ほぼ一斉に上昇に転じている。今回も沖縄及び南日本の上昇率が大きい様に見える。また、北海道や東北地方はすでに上昇が始まっているようにも見える。しかしこのデータからはまだ感染予測は出来ない。

隣接する西ヨーロッパの国々、スェーデン、ドイツ、フランス、スペイン、イタリー、そして海を隔てたイギリスについてCOVID-19の感染確認数の時系列変化を比べてみた。

国によってかなり傾向が異なって見える。各国の人口が異なるので、その影響が表れない各感染曲線の日にちずらし相互相関係数を算出し比較した。下の例はフランスに対する各国の進み遅れそれぞれ3週間以内の日ずらし相互相関係数の推移である。

相関係数の最高値はイタリア、スペイン、スェーデンでは相関係数.0.9以上で似かよっているといえるが、イギリス、ドイツでは相関が0.6程度と無関係に見える。

日本の場合と比べてみよう。

感染確認者数の全47行政区それぞれでの集計値を重ねたものが下のグラフである。全国ほぼ同期して感染が増減している様子が見られる。

東京に対する全行政区の相互相関の日ずらし相関係数は以下の様である。

日本の場合は一部地方を除き、全国各地の相互相関最係数の再大値は0.9以上であり、感染状況は全国で一様に推移し均一性が見られる。

41地区が相関係数0.9以上、0.8台は山口、鳥取、愛媛、沖縄、徳島、島根の6地方だけである。

あ

参考資料として参考資料として、比較したヨーロッパ各国と日本の地理条件及び人口を示した。

日本の特徴は感染の伝搬が早く全国一様性が大きい。その理由の根拠となるデータを求めるのは困難である。

また、ヨーロッパではそれぞれの国が独立して異なった感染防止政策が行われた結果かもしれない。しかし、これも実証が難しいと思われる。

COVID-19 感染爆発が収束する理由。

感染が増大する時期には、感染者激増の予測、政府の対策の優劣など、専門家と云われる人々の根拠を示さない言動や警告がメディアで重宝されてきた。

波と云われる何回もの感染爆発とその収束が見られているにもかかわらず、感染が収束する理由はニュースにならないし興味も無いようだ。

欧米の権威あるとされている研究報告を見ても、収束の原因とその証明記事を見ない。

政府は、人々の交流を制限する社会政策やワクチンのせいにするが、その効果を検証できる科学的分析も見ない。

私は、1年ほど前からこのブログ「COVID-19　日本のオミクロン」で以下のモデルを仮定し検証してきた。

COVID-19 変異ウィルスには統計的寿命がありそれが感染爆発と収束を繰り返す？

2021/12/26

ウィルスは宿主の細胞の中で増殖するが、その時起こるゲノムのコピーミスの修復機能が無く、ウィルスの性質が変化する。その結果たまたま生まれた感染力や発症率の高い変異株の発生により社会的な感染爆発が起こるのではないか？その株もまたコピーミスにより無害なウィルスに変異し主流から転落する、いわゆる統計的寿命が考えられる。しかし基本となるウィルスの増殖は続き新たな発症力の強い株による感染爆発が起こる。

50日続けた　COVID-19 日本のオミクロン　ここで終了します

2022/09/27

27日朝日新聞記事の一部

もう一つの終息の原因としての集団免疫、これも有力な原因であり、方程式で近似できないことはないが、主な定数の仮定を科学的に証明するのが難しい。

COVID-19 日本のオミクロン　BA.5感染拡大と収束　集団免疫による近似曲線

2022/10/25

ワクチンによる免疫力の増加もこの中に含まれると考えてよいだろう。

今回は、集団免疫の飽和による新規感染者の終息をシュミレートしてみた。

感染が収束する集団的免疫の効果は、国の人口の総数でなく、現実の社会生活に於ける集団での統計的規模（実勢交流規模）の大きさに依存することが分かった。

今回用いた近似計算式の基本は、社会生活に於ける統計的対人交流の規模を集団の飽和感染者感染者数をMとして以下の数式による近似を考えた。

ここで　I_ｎ　を感染が始まった日からｎ日経った日の感染者数とし、Rは実効再生産率、Mを感染終了までの集団感染者数の総計とする。感染発生からｎ日までの感染者の累計がMとなった日には新たな感染者はなくなることを意味する。BA.5の感染確認者数に適合するMの値は、以前のブログに示した再生産率近似から求めた初期実効再生産率を1.081とした場合8千万となった。これは日本の成人人口とほぼ等しい規模ではある。ただし日本の感染者確認方式は本当の感染者全数ではない、公表された感染確認者数の100倍が実勢感染者数と仮定するとMは80万となる。この推定が正しいかどうかは、日本社会の人的交流の大きさに依存し、そのような統計値があるかどうかは知らない。とりあえずM=80万で進めよう。

下のグラフは、従来の記事の変異株の寿命による再生産率の減少が原因で起こる収束予測曲線と、今回の集団免疫による収束予測曲線の適合状況を厚生労働省の公表感染確認者数と比較表示したものである。

下のグラフは集団感染者総数を80万名と仮定したとき、再生産率の違いによる変化を描いたものである。初期再生産率の各段階との対応は色分けで示示した。

感染曲線の基本的特性は、ウィルス株の再生産者率（感染力）が大きいほど日ごと感染者の最大値が大きく、増減が急激に起こる。再生産者率が小さくなるにしたがいピークの値は低くなるが長期間にわたって新規感染者が続く傾向があることが分かる。

次に、集団感染者総数Mを変えて見たのが下のグラフである。

ここで云う集団的感染者総数とは、人々の社会的集団交流に依存するもので日本の総人口ではない。感染収束までに交流のあった社会的集団の総数でもある。この規模は、通常の習慣的社会活動で決まるが、これはまた、社会の自発的あるいは政策的規制度やワクチンによる免疫の強化等により変わる変数である。

下のグラフは集団の規模を、1千万人から20万人迄変化させた場合のそれぞれの例である。

この場合には、社会的交流規模が小さくなるほどに感染者のピークが小さく早く収束が起こることが分かる。

感染の再生産率はウィルスの感染力によるものだが、人々の交流限界人数は社会の習慣的交流規模、経済活動、また感染発生以後の人的交流の自己規制、政策による規制、ワクチンの効果などに依存すると考えられる。

このブログ記事を書くにあたり、分かりやすい適切な表現の文章にするのがが難しく何度も書き直したが満足できないでいる。ご批判を歓迎したい。

ここでは、ともかく、感染爆発が収束する現実を集団免疫で説明することの可能性を示すことが出来たように思う。