常に検証可能なデータを求める文化に向かって

特定の悪性変異株による社会的感染は、そのウィルスの増殖毎に起こるゲノムのコピーミスにより多くの場合、時間の経過とともに無害な他の変異株に変遷する確率が多くなり、相対的に当初の悪性変異株は減少していくと見られる。これが感染収束の主原因であろう。

仮に日本の実際の感染者数が感染確認者の数十倍以上であったとしても集団免疫には程遠い。またワクチンや政府の各種感染防止政策が主原因で感染収束が起こる事実の確証は証明されていない。

疫学的には再生産率を見ることにより感染が増加中か、最高点あるいは下降に転じているかを知ることが出来る。しかし、実勢の感染推移データから推定した再生産数は、特定の変異株のものでなく観測時点でのすべての感染統計値と見るべきで、特定の株による再生産率とは言えない。

今回のオミクロンBA.5の様に特定のウィルスが優勢と見られる期間が長い場合ではその再生産率は有効であろう。そこで、この期間の再生産率の時系列から指数近似式を求めることを考えた。しかし、まだBA.5の感染者数が少ない感染上昇の初期の再生産率を知ることはできないのでその方法として、感染初期と見られる日までさかのぼり、時系列グラフを外挿することで初期再生産率Rを求めた。

再生産率はOWiDデータベースにリストされた値と、感染確認者数の1週間の積算値とそれに続く次の週の積算数の比を実効再生産率とした場合について示したものが下のグラフである。

I_n=I_n-1(R(e^αn-1)/7+1)

これをエクセルのセルに以下のように書き込んだ。何れも再選者数は1週間単位であるので日系列の次式では7で割った値を用いた。　初期値Rは　OWiD 1.900、週生産率 1.971 とした。

I_n=I_n-1＊((R＊EXP(α＊n)-1)/7+1)

この様にして求めた2種の結果をグラフで示したのが下図である。

今まで書いてきた私のブログでは、このような根拠の基に感染近似曲線を算出したものである。

厚労省とNHKのデータベース間で特に差が目立つようになったのは2022以降である。その様子を下のグラフに示す。主に目立つのは月曜日の差で、厚労省の土日集計分と見られる月曜日の落ち込みが大きい。NHKはどんな経路で集計しているか分からないが、土日の集計漏れが少ない様に見られる。

これを、COVID-19 感染発生初期から見てみたのが次のグラフである。感染者数の幅が大きいので対数表示にした。

2021年8月以降、厚労省の月曜集計不足が目立つようになったのが分かる。

OWiDとNHKの違いは小さいので下のグラフではこれら三つのデータの差で示した。

組みグラフ上の段で見るようにNHKとOWiDの間では殆ど差が無く（赤線）、これ等と厚労省違いが大きい。

NHKとOWiDとの違いを見るためのグラフが下段で、殆ど差が無いが2022年1月オミクロン上昇初期で混乱が見られる。

これが日本の感染確認データ、COVID-19発生当初からのPCR検査とその集計の継続性の様子である。

根拠の確認は出来ていないが、オックスフォードのOWiDでは日本で独自の感染確認作業をする機関を持っているとは思えず、どのような分析の根拠からか分からないが、基本的にはNHKデータを選択していると思われる。

私のこのブログに投稿している分析データはNHK収集によるものである。以下に用いたウェブ・アドレスを示す。

厚生労働省　オープンデータ： https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

NHK新型コロナウィルス： https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data/
Data on COVID-19 (coronavirus) by Our World in Data ： https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series