常に検証可能なデータを求める文化に向かって

メディア的には、感染・死亡数の減少が止まったように言いたいだろうが、SDの範囲内、確率的には判断不可能の範囲である。

ジョーンズホプキンス(JHU)集計データによる。

ジョーンズ・ホプキンス大学集計データによる(JHU)、日本の1月22日よりの積算確認感染者数の指数関数近似を試みた。1月22日に16名の既感染者が、他の人に感染を移して増加していく様子を描いたものである。近似値より突然増加した感染者数が見られた場合には、その3週間ほど前に集団感染が起こったと仮定して補正を加えた。

青色が集団感染者数の後ろ向き仮想数とその発生日の設定を表す。

指数関数近似は、1月22日から4月19日までの指数増加率を①EXP(0.0716x)、4月20日から4月24日までが②EXP(0.0278x)、4月25日以降が③EXP(0.013x)とした、xは経過日数。

これは感染源となる既感染者が、感染直後2週間の潜伏期間を経て、以後4週間（有効感染暴露期間）の間、他に感染を及ぼす能力を持つととして、①の場合一人の感染者が2週間に1人、暴露期間中に2名の新しい感染者を増やす割合で、これは感染者の社会的増加を意味する。②の場合は2名の既感染者が新しく1名の感染者を生む場合。③の場合は約4名の既感染者で1名の新しい感染者を発生させる割合で、②③は新しい感染が収束する場合であり、外出制限など社会的距離を取ることで実現できると考えられている効果である。

以上は、理屈抜きに報告された累積確認感染者に合うように後ろ向き近似を試みたもので、現実の現象を説明するものではない。

科学的な裏付けとともに正確なデータによって検証すべき問題であろう。

新型コロナウィルス確認感染者、確認死亡者　7日（週間）移動平均。　COVID-19日感染者推移　外出規制の効果。

どこの国の政権も、この異常な災害の対応に戸惑い、正確な状況の公表に対し政策的な違いが見られる。

世界の感染症研究機関やメディアは、データ分析や取材により、政治的権力により影響を受けているデータを分析して、正しい事実の把握に関する前駆的な結果を発表している。それに対し、日本のメディアは無責任に、政府決済の紙プリントのコピーを添付するのみである。大学や研究機関も独立系のものは無く、予算を政府に握られ独自の発表は自粛している。あるのは政府発表のデータだけである。これでは評価のしようがない。

世界で最大のCOVID-19の感染者・死亡者を発表したアメリカ。それでも感染確認死亡者の発表数は、4月4日時点で、平年の季節変動病死者の統計変動値より増加した総死亡者数の半分、あとの半分は未確定の死者で、いずれも今年は異常増加をしめしている。原因がこの統計時点では不明になっている死亡者全員が隠された感染死亡者とは限らない。医療崩壊により、心疾患や糖尿病、誤嚥肺炎など十分な救急医療が受けれれなかったために平年より死亡者が増加したことは十分考えられる。

もう一つの疑問点は、州政府によって過剰死亡者の中でのCOVID-19の死亡率が大きく異なることである。住民の生活環境が大きく異なるアメリカ。全国同一でないから不自然とは言えないが、州政府の対応の違いも疑われる。

U.S. deaths soared in early weeks of pandemic, far exceeding number attributed to covid-19

https://www.washingtonpost.com/investigations/2020/04/27/covid-19-death-toll-undercounted/?arc404=true

私のブログ記事

日本のCOVID-19　政府発表の感染統計、世界だけでなく日本でも無視されている原因は？

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COV-19 の感染状況が疫学的に見えてこないのは、各国の政治権力や経済損失などの思惑がデータ取得の障害となっている証拠を見る

2020/04/13