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インフルエンザ関連死亡迅速把握システム 超過死亡の「感染研モデル」その存在すら知らされていない

2020/05/19

今回の専門家会議報告でもこのようなシステムの活用どころか存在すら触れられていないように思う。無能なメディアも知らないようだ。

これで思い出すのは、東京電力福島原発放射能もれ災害で、放射能塵の空中拡散を隠すために、封鎖され破棄された放射物質拡散検知システム・スピーディー(SPEEDI)、最初の1回の発表を最後に公表ばかりか運用まで禁止された事件を思いだす。*

証拠となる科学的データを嫌い、あいまいにして権力の責任や誤りの証拠の根拠となるシステムの運用を禁止し、検証を不可能にする政権の力が今回も働いているように思う。

以下 インフルエンザ関連死亡迅速把握システムについて。

今冬のインフルエンザについて (2018/19 シーズン) 国立感染症研究所 厚生労働省結核感染症課 令和元年 7 月 19 日

インフルエンザ関連死亡迅速把握システムの概要 我が国では、インフルエンザの社会へのインパクトを流行中から早期に探知するため、 複数の大都市*において、インフルエンザによる死亡および肺炎による死亡を、死亡個票受 理から約 2 週間で把握できるシステムが構築されています。これは、世界保健機関(WHO) により提唱されている「超過死亡(excess death, excess mortality)」の概念(Assad F. et al. Bull WHO 1973; 49: 219-233)に基づき、現在の国際的なインフルエンザ研究のひとつ の流れであるインフルエンザの流行によってもたらされた死亡の不測の増加を、インフル エンザの「社会的インパクト」の指標とする手法であり、我が国においては、日本の現状に 応じたモデルとして国立感染症研究所より公表されています(大日康史ら.インフルエンザ 超過死亡「感染研モデル」2002/03 シーズン報告. IASR 2003; 24(11): 288-289.)

*。SPEEDIの計算図形の公表を封印した菅政権の誤りを菅元総理は率直に認めた、 みのもんた朝ずばの生出演で

https://spaceglow.blog/2011/12/07/speedi%e3%81%ae%e8%a8%88%e7%ae%97%e5%9b%b3%e5%bd%a2%e3%81%ae%e5%85%ac%e8%a1%a8%e3%82%92%e5%b0%81%e5%8d%b0%e3%81%97%e3%81%9f%e8%8f%85%e6%94%bf%e6%a8%a9%e3%81%ae%e8%aa%a4%e3%82%8a%e3%82%92%e8%8f%85/

COVID-19 確認感染者数 2019年度インフルエンザ感染者データと比べる

2020/05/19

下のグラフは、World in Data のデータベースを用いて日本のCOVID-19の確認感染数と死亡者数について週間積算値グラフとして描いたものである。

これと比べるために、2019年度のインフルエンザ検出グラフを参照する。

https://www.mhlw.go.jp/content/000574838.pdf

分布に際立った違いが見られ、第15週以降で見る限り、本年のCOVID-19の確認感染者数は明らかに多く、この参照資料では死亡者数は論じられていないが、統計的に過剰値として明確にに見られるはずである。

最新の季節性インフルエンザの状況 砂川 富正 2019/11/3

このように今回の感染分布は明らかに異なり、日本のCovid19の確認感染死亡数が過少報告されているかどうかについては、死亡原因報告を分析すれば証拠が出るはずであり、早急に検証することが必要であろう。

新型コロナウィルス感染者・死亡者 本物であってほしい COVID-19 日感染者・死者推移 外出規制の効果 2020/5/17

2020/05/17

COVID-19 日本の新型コロナウィルスの第一次収束が見えてきた 見事な外出自粛の効果

2020/05/17

下のグラフは、JHUの収集した日本の累積確認感染者数と私が行った近似値の日系列グラフである。

近似方法は、感染と判定された感染者が新たに他の人に感染を及ぼす期間を4週間と仮定し、その間に何人の新たな感染者を生むかを仮定し、指数関数近似したものである。最初黄色の期間は、一人の感染者が2名の新たな感染者を生産するとした場合で、続いて0.8人、0.4人、そして5人で一人の割合(0.2、薄緑)に相当する近似値でシミュレートしたものである。

近似値の計算法方は、1月22日に16名の感染者から始まり、新たな感染者が一人当たり2名ずつ感染者を増加させた場合の近似感染者積算数で(オレンジ色)、赤線(右スケール)は初期人数と、以降は、指数関数近似値が感染確認数より少なく離れた場合それを修正するために、3週間前に異常な集団発生があったとして纏めて後ろ向きに仮定した場合の人数で、実測値ではない。作為的ではあるがこのようにして確認数との一致を見ることが出来た。

上のグラフは、収束が始まったと見られる後半、積算近似値から求めた日感染者数をJHUのデータと比べたものである。

外国と比べて桁違いに少ない日本のVOVID-19感染者、いろいろ言葉の上で批判されているが、数値的に検証された根拠からの議論が無いのが不思議でならない。このデータからは矛盾は見られない。賢い人たちは、沈黙を守り、欧米からの評価を待っているのだろうか?

グラフを修正しました。

新型コロナウィルス感染者・死亡者 本物であってほしい COVID-19日感染者・死者推移 外出規制の効果 2020/5/15

2020/05/15

全国での一律外出規制最後の日。

日本の新型コロナ死亡者数 平年の火葬記録と比べれば明らかに  

2020/05/15

ちょっと古いがとぼけた報告記事。「日本は他国と比較しPCR検査数は明らかに少ないが、死亡者数、死亡率は圧倒的に少ない・・・」 これがほんとである証拠が示されていない。偉い人たちが言っているから正しいというのであろうか? 死亡者の検視でCOVID-9の感染確認をもれなくやっている証拠を示さない限り、これも検査漏れ(あるいは故意にしない)の疑いは晴れない。これは制度的に早急には無理だと云いたいだろうが、日本の死亡者は99%火葬であり、死後遅くとも1週間以内に火葬にしている。しかも火葬場は地方公共団体の施設管理下にありその記録がないとは言えない。これの過去の季節統計と、今年の3,4月の火葬数の過剰数の有無を調べ、これが平年と大差なければ(欧米では過剰死亡数50%増の国も)、COVID-19関連の死亡者が少ない明白な証拠となる。

こんな素朴で明白な調査は専門家の恥というのだろうか? それともCOVID-19の未確認死亡者の証拠が出るのを恐れた責任逃れの煙幕だろうか。

こんな議論の核心をは外した調査グラフがなんの証拠になるのであろう。

下図にアメリカでの過剰死亡の例を示す。

政府の組織した専門家会議。何の専門家を集めたのか。いろいろな組織の役職名に「長」と語尾が付く人たちは感染病疫学の専門家だろうか? 

COVID-19 新型コロナウィルス感染 統一された総合データベースがなく、正しい感染データ取集が困難な現状を見る。 日本の状態を2種のデータベースで比較してみる。

2020/05/14

COVID-19に関する世界のデータを収集し公表している2つの組織のデータベースよる日本の感染状況を比べてみた。

今までこのブログで基本としたジョーンズ・ホプキンス大学(JHU)と、他の総合データベースOur World in Data(OWD)で比べた。何れも日毎の追跡値を編集したものである。

https://github.com/owid/covid-19-data/blob/master/public/data/testing/covid-testing-latest-data-source-details.csv

日本のデータは、日本の機関で作成された総合データベースではなく、国、県などの公表データを上記の組織で矛盾なく編集したもの様である。

感染者の積算増加数に対しては傾向として両データベースとも一致していると見てよいだろう。

下のグラフは日毎の確認感染者数で、データの収集組織からの編集方法の違いからか、個々の日のデータにはばらつきが見られる。

特に、右側OWDに見られる孤立した一日だけの感染者増、このためにこの日を含む1週間の移動平均値に対する標準偏差は大きくなって描かれている。しかしこの日から2週間後、死亡者の増加も同様に見られ、データに単なるランダムエラーとすべき矛盾は見られない。

何れにしても、この両者の違いが大きいかどうかの判断は別にして、収集された公表された日本のデータはこの程度の曖昧さを許しているものといえるのではないだろうか。

この種の総合データベースが、日本の政府組織にも、大学などの独立系組織でも公表されたものがないことが科学技術の発達した日本として恥ずかしいことではないだろうか。また国際的に無視されている理由ではないだろうか。

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