常に検証可能なデータを求める文化に向かって

まだ少し尚早と思うが待ちきれず、私が7月1日に予想した今年中の感染者予測（赤線グラフ）と日毎の感染確認者数発表値（紺色棒）を比べてみた。これが正しくあってほしい。

私が行った予測の根拠は、昨年2020年7月以降の感染再生産者率の季節変化が今年7月以降同形と仮定し、今年7月1日の実勢の感染者数を初期値として年末までの感染者数を計算したものである。

COVID-19 東京の感染者数について、現在までの実勢値と今後の予測試算

2021/07/05

NHK集計の渋谷スクランブル交差点の日あたりの交通量推移と東京のCOVID-19感染確認者数の日集計値を比べてみた。

渋谷の交通量データはNHKが「アグープ」社から購入したものと思われグラフ画像のみ、数値データのダウンロードが公表されていないので以下の組みグラフは出来るだけスケールがそろうよう伸縮して並べたものである。

期間は2020年1月30日から2021年7月10日まである。同期間毎の交通量と感染者数を上下に並べ比較できるようにした。また政府干渉の規制時期はNHｋで記入されたものと思われる。

これで見る限り、交通量と感染者数、政府の規制令などそれぞれ単独での関連性は無いといってよいだろう。

私のブログに書いてきた様に、政府の規制強化度や公共交通機関利用者数との関係は見られない。

クラスターが発生した小さな市域に限定しても、COVID-19（デルタ株）集団免疫の閾値は８０％以上と云われ、こんなに高い感染集団の発表は見られない。これには程遠い低い感染率で広域の感染者数のピークが見られ下降に向かう、いわゆる波動現象が起こる原因が特定されていないのは不思議である。

感染の上昇期間にだけに目を向け一般の社会行動のせいにし、効果の証拠がない規制を求めるのは間違いであった事は、世界中の異なった政治社会環境での事例からも共通した事実であろう。

以上はNHKデータベースより。https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data/

OWD　データベースから。COVID-19発生から2020年度中世界の国々で日本の過剰死亡率は10％以下ほぼ一定、死亡者の少ない国であった。しかし、北半球の国々では2021年3月までそろって減少し10％以下となった。

日本だけが2月の集計値から直線的に増加をはじめ５月の集計値では10％を超え最高過剰死亡率の国となった。その様子を下の画像コピーで示す。このOWDウェブシステムでは、表示する国は選択できるようになっていて多くの国々が表示できるが、ここでは見やすいために日本と関連の深い国を制限して表した。

ここで特筆することは、殆どの国々がこの過剰死亡率を年度初めからの週単位で報告しているが、日本は月末の集計値のみ報告している。ここでも、科学的データを軽視する日本政府の姿勢であろうか、先進国とは思えない認識である。

2020年以前の統計的死亡数の季節集計値に比べ2020以後の同季節のCOVID-19による死亡者数の割合を示したものである。負の値になっているのは統計的確率変動以外に、他の感染症に対する衛生観念の強化の影響とみられる。

OWD　アワーワールドデータのデータベースにリストされているCovid-19政府トラッカーを用いて日本の場合を見た。

下のグラフは感染陽性確認者数と厳格度指数の日系列の推移を描いたものである。

明確な関連性ははっきりしない。感染再生産者率と相関を求めたのが下のグラフである。

強いて見れば、厳格度指数５０％程度で再生産者率がゼロになるように見えるが、統計的信頼度は殆ど得られない。

波動に見える感染者数の増減が起こる原因の特定が最も必要な研究と思うが、私の知る限りこのような研究報告を見ない。

感染拡大は容易に理解できるが、減少はどうして起こるのか、感染の度合いを測る社会的接触の指標はないものか。駅や主要交差点での公共交通機関の利用数との関連は見られないとの集計を見た記憶がある。

COVID-19　2020年の感染者再生産率の季節変動を今年も追うと仮定して、2021年7月1日より推定した東京の日毎感染者数。時期尚早、今週火曜日以降を待たなければ確信が持てないがこれがピークを超える前兆であって欲しい。

全国の場合、デルタ株の感染力増強による再生産者率の感染が加わった場合の推定。

上記、何れも以前の投稿記事の続き。

下のグラフは2020年における日ごとの感染確認者集計値と2021年の同値を年間日付順（季節系列）で重ねたものである。

2021年7月から記入した赤線は、2020年の週間再生産率（reproduction rate )を用いて本年2021年の感染者数を推定したものである。この季節変動を根拠にした予測が公表されているデータに基づく推定の唯一の科学的根拠と思う。新しく発生している変異株のより強い感染率を計算に取り入れればここでの推定値は下限値といえるかもしれない。

I_(n)=I_(n-1) exp(R_(n) -1) ・・・ I 感染者数、R再生産者率、nはエクセルのスプレットシートに展開した時の順位(日順）、縦軸を対数で表したので、このグラフの変動幅は日ごとの増減率を表す。

上のグラフを見ても確実なことは、実際の感染者数変動には波といわれる増減があって上昇局面の短期間で近似した指数関数的近似で限りなく感染者数が上昇することはありえない。下記の様なNHK記事の試算の根拠となる計算式を見たい。

下に記の記事では、「かってないほどの速度で感染拡大が進み・・・・」データで見る限りこれは誇大表現ではないだろうか。

社会活動における季節変動とは、単に気象学的変動だけを意味するものではない。社会行動の年間変動の指標とも云えよう。通常の感染症ばかりでなく保健状態もこのような季節依存性が見られる。

下のグラフは陽性確認者の週間(7日)積算数から求めた簡易再生産率の推移である。用いたデータはNHK^１）公表の値で、北海道から沖縄まで交通の幹線経路に当たる感染者数が多い行政区の値を取り上げたものである。現在までに4回の極小期を見ることが出来る。

これで見ると、全地域において同期して感染の再生産者率が1.0以下に低下した期間が見られる。このような感染拡大の息継ぎはどんな原因で起こるのだろうか？

一見、このような変動と政府の感染制御政策の間の関係は見られないようだ。

何れにしても、感染者の急増現象はニュースで強調され、専門家といわれる人たちの見解が公表されるが感染者数の日系列が減少する期間の説明を見たことがない。

疫学的に感染が増大するのが感染症であるが、究明が必要なのは、感染者数が集団免疫に達するはるか前に何回も感染者数変動の頂点を見ることである（波動と言われる）。社会現象としてこのような減少する期間があることの原因を科学的に究明することが必要であり、その結果に沿って行政は根拠に基づいた合理的対応が唯一の感染対策と思うが！

感染者数の増大を云うより、減少に移行する経過の研究が大切に思う。

残念ながら今日までのところ予測どうりの感染者数増。日本全国も、東京も。

東京では。

7月28日　COVID-19 東京の感染者予測とその後の経過、　市民の感染防御の成果か　に続き残念ながらますます予測に近づいた東京の日集計感染確認者数。

7月1日^１）　に投稿した日本の COVID19 第5波感染予測 あれから1ヶ月、直近の公表された感染者数の日ごと集計数を重ねてみた。

残念ながら実勢感染者数は、7月1日時点でデルタ株の感染率が1.8倍の最大予測を追っている。

これまでのコロナ蔓延の状況をグラフで見ると、感染は市民一人一人の社会行動が大きく影響し、行動はが昨年同期とほとんど変わらないとした仮定（緑線）にもかかわらず、現実の感染状況はデルタ株主流になりつつあり、紫線から青線への移行と見られる増加が見られる。

メディアの報道によると高齢者のワクチン接種が進み、感染が若年者層の方向に進んでいるとのこと。そのなかで昨年と同様、8月中旬以後感染収束に向かうことを願う。

1)

COVID19 第5波感染予測