ラムダ株を隠蔽したとかなんとか
なんで厚労省や菅政権をわたしがかばわなあかんねん。 ・・・と思って書き始めたけど、やっぱり批判されるべきなのでは？という結論になったので報告。 まず大前提として、7月20日というのは飛行機で到着した日付(検体採取日)。 で、日本はゲノム解析体制がクソなので、ふつうは変異株の特定は2週間から5週間待ちになっている。 anond:20210604200526 空港検疫の場合は比較的早いみたいだけど、それでも最近は2-3週間かかっている。 (ただし、オリンピック関係者だけは最優先の超速解析を行っている様子がうかがえる) https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_19481.html 報道では「7月26日に国際機関(GISAID)に報告されている」などとも書いているようだけど、7月26日に変異株を特定できたリストを見ても、7月6日から7月15日にかけての検体である。 h
感染者数予測の解説
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) に始まる一連の予測について、もう少し詳しく、そしてわかりやすく解説します。 前提ひょっとすると誤解があるかもしれませんが(無理もないですが)、まず大前提として、わたしが推定しているのは究極的には「アルファ株の前週比を、5週ぶん」だけです。これはそのまま都民の緊張感と言い換えることもできますが、より正確には、異なる時期でも同じレベルで比較するために「ワクチンの効果がない場合の前週比」に換算しています。つまり、たとえばまったく同じ人流でも、ワクチンの接種率が高いほうが、感染者の前週比も低く抑えられるというわけです。あとは、ワクチンのぶんだけ前週比を調整して、アルファ株の前週比を基準にしてデルタ株を計算すれば、週の合計の感染者数が計算できますから、それを曜日ごとの増減傾向に合わせて配分するだけです。 では、具体的に始めましょう。 過去の感染者
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月12日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版)、(6月28日版) の続き。まえがきは初回(6月21日版)の記事でご覧ください。 先週の予測は、日曜までの週単位で 4679人(6月21日版)、4502人(6月28日版) でしたが、現実は 4074人 となりました。少し下振れしたのでそれに合わせて今後の予想も下振れしますが、必ずしもこれから毎週累積で下振れしていくというわけではなく、週単位ではあくまで上下ともにブレる可能性が半々になるように予測しています。また、前回の記事で書いた上振れの時と逆ですが、下振れした週の感染者数は都民をそれほど緊張させず、3週後のブレーキが弱くなるため、やはり全体としての影響は限定的になります。 下振れのいちばん大きな要因は、人流データによるものでした。というのも、予測に
N501Y変異株の爆発的な増加を知ってほしいという話 #わかるコロナ
どこもかしこも変異株の「割合」ばかり気にしてるけどさ、ウイルスたちはお互いに連絡を取り合ってるわけじゃないので、変異株に感染したある一人の人間が、何人に感染させて、それが何日も経ってどれだけ増えていくかという話の中では、従来株の感染者数なんてまったく関係ないわけよ。 つまりさ、たとえば変異株が 1 → 2 → 4 → 8 → 16 と増えてるとしたら、 それはもう次に → 32 → 64 と増えていくのは火を見るより明らかで、それと並行して従来株が 500 → 400 → 320 → 256 → 200 と減っていようが、逆に増えていようが、関係ないわけ。 という前提で、東京都が公開しているデータを元に算出したN501Y変異株の1週間ごとの推定感染者数を、表とグラフにしてみる。 (5月17日更新: 最新データを反映して再計算)東京都 全体 従来株N501Y変異株緊急事態宣言など～2月21日
人口あたりの新型コロナウイルス死者数の推移【世界・国別】
人口当たりの推移のグラフがなかなか見つからなかったので作成してみました．下部の地域ボタンまたは凡例（スマホは「凡例」ボタンで表示）をクリックすると国の表示，非表示の切り替えができます（地図のクリックで表示，折れ線グラフのラベルをクリックで非表示も可能）．グラフのポイント上にカーソルで情報がポップアップ，クリックで強調，ドラッグで移動，マウスホイールでズーム．国名を日本語にするには下部の「国名を日本語化」ボタンを押してください．「表示国をURLに保存」ボタンを押すと，現在表示中の国をブックマークで保存できます．表示している国が同系色で見にくい場合は「再配色」ボタンを押すと見やすくなります． 【おことわり】御利用は各自の責任で行っていただくとともに，正確を期す場合には元データを必ず御確認下さい． ※2023/3/10より元データがジョンズ・ホプキンス大学から，WHOの集計に基づくOur Wor
マスク・マウスシールド等の効果の差を、スパコン「富岳」データをもとに検証した結果「不織布すげぇ」「テレビ見てると不安になる」
Cerveza bibere @YKShake0 コロナウイルス飛沫感染に関する研究 ～マスクの効果と歌唱時のリスク検討～ 国立大学法人豊橋技術科学大学 Press Release 10月15日に令和2（2020）年度第3回定例記者会見tut.ac.jp/news/201015-13… 会見配布資料 tut.ac.jp/docs/201015kis… 2021-01-10 15:37:10 ゆーのすけ @kanakanayuyu データからみるマスクやフェイスシールドの効果について わかりやすい図を発見したのでシェア。 不織布(ふしょくふ)マスクとウレタンマスクの差が歴然… 吐き出し吸い込み共に倍以上の差があることがわかる。 出典はこちら tut.ac.jp/docs/201015kis… pic.twitter.com/iIBSW9teWB 2021-01-07 18:31:37
新型コロナウイルスの死亡率、インフルエンザの３倍 仏研究
入院した新型コロナウイルスの感染者の死亡率は同じく入院した季節性のインフルエンザの患者より３倍高いとの研究結果が発表された/Kiran Ridley/Getty Images （ＣＮＮ） 医学誌「ランセット」は２０日までに、入院した新型コロナウイルスの感染者の死亡率は同じく入院した季節性のインフルエンザの患者より３倍高いとの新たな研究結果を掲載した。 呼吸器系の機能障害が発生する比率も新型コロナ患者が高かったともした。新型コロナあるいはインフルエンザに感染し病院に収容されたフランス人１３万人以上を対象にデータを収集。新型コロナ患者のデータは２０１８～１９年のインフルエンザ流行の季節を通じて得たデータと比べたという。 今回の調査に関与したフランス国立保健医学研究所（ＩＮＳＥＲＭ）の研究者は、新型コロナの感染者の死亡率が３倍高いとの発見は１８～１９年にフランス国内でのインフルエンザによる死者が
新型コロナ 重症化しやすい人は？ 肥満、男性、糖尿病、喘息などそれぞれのリスクについて（忽那賢志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
新型コロナに感染した人のうち、特にどのような人が重症化しやすいのかが徐々に分かってきました。これまでに分かっている、重症化のリスクについてまとめました。 年齢が最大の重症化リスク因子年齢別にみた 新型コロナウイルス感染症の致死率(内閣官房発表資料 2020年7月31日掲載分)新型コロナウイルス感染症で重症化しやすいのは高齢者と持病のある方です。 日本国内のデータからも年齢が上がれば上がるほど致死率が高くなることが改めて数字として示されています。 20代くらいまでは亡くなる人はほとんどいませんが、40代以降から徐々に致死率が高くなり、80歳以上では26.9%という非常に高い致死率となっています。 18-29歳を基準とした場合の、それぞれの年齢層の 入院リスクと死亡リスク（CDC資料より データはアメリカでの新形コロナ入院・死亡データに基づく）アメリカCDCは、18歳〜29歳を基準とした場合の
感染者情報の国のデータベース 一部データを把握できず | NHKニュース
新型コロナウイルスの感染者の情報を集約する国のデータベースで、システムを変更したあと、国が「発症日」や「職業」などのデータを把握できなくなっていることが、厚生労働省への取材でわかりました。専門家は「感染の動向を見極めて対策を打つために不可欠なデータで、早急に改善すべきだ」と指摘しています。 医療機関や保健所などに感染者のさまざまな情報を入力してもらい、国が一括して管理するシステムで、保健所を運営するほぼすべての自治体が使用しています。 ところが、厚生労働省によりますと、システムがいまだに整備中で集計機能が使えないことなどから、国がデータを把握できなくなっていることが分かりました。 把握できなくなっているのは「発症日」や「職業」などのデータで、これまでは感染の広がりなどを分析する際に活用されてきました。 感染症の分析に詳しい国立病院機構三重病院の谷口清州臨床研究部長は「感染がいつどこで、誰に
新型コロナ国内レジストリ 2600人の患者の中間解析データから何が分かるのか（忽那賢志） - エキスパート - Yahoo!ニュース
8月6日に国立国際医療研究センターより国内の新型コロナ症例レジストリである「COVIREGI-JP」の中間解析データが発表されました。 全国227施設、約2600例という国内の新型コロナ症例の報告としては過去最大規模の報告から何が分かるのでしょうか？ 症例レジストリとは？まず症例レジストリは何かといいますと、 特定の疾患あるいは特定の手技や手術への暴露など、臨床条件の合致する集団について、体系的に情報を収集する情報基盤である 出典:〔日内会誌 105：2183～2193，2016〕 ということで、特定の疾患の情報を集積するデータベースです。 国内でも様々な症例レジストリがあり、有名なものとしては「輸入感染症レジストリ J-RIDA」などがあります（ホントは全然有名じゃないんですが自分がやってるレジストリなのでどさくさに紛れて紹介してしまいました）。 COVIREGI-JPは国立国際医療研究
『コロナ感染マップ、誰も作らないので私が作りました』
マスメディア報道のメソドロジーマスメディア報道の論理的誤謬（ごびゅう：logical fallacy）の分析と情報リテラシーの向上をメインのアジェンダに、できる限りココロをなくして記事を書いていきたいと思っています（笑） 緊急事態宣言が都道府県ごとに解除される中、ハッキリ言ってピントがズレているのは、専門家会議が感染者の【空間分布 spatial distribution】を定量的に把握することなく、都道府県ごとの感染者数の時間変動のみを参考にブレイン・ストーミングによって緊急事態の解除の可否を検討していることです。 緊急事態の空間的な解除を見極めるにあたって、本当に重要なことは、特定地域の感染率の空間分布の挙動が時間の経過とともにどのように変化しているかという【時空間挙動 spatio-temporal behaviors】を把握することです。また、同一都道府県内においても歴然とした【不
日本の「超過死」についての注意事項｜Charlotte Elizabeth Diana
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora この記事にて、日本の新型コロナによる超過死の推定にインフルエンザ関連死亡迅速把握システムの値を参考にしていますが、止めた方がよいと思われます。あくまで参考値にとどめ、今後出てくる詳細な値を待ってから議論する方が良いです。 上記記事では、4月27日時点の東京の数値を使っていますが、理由が分かりませんが、今年の9週以降の数字は何度も見直されています。もしかすると、今年の把握が難しいからかもしれません（新型コロナの影響かもしれませんが、わかりません）。このサイトの注意事項を見れば分かるとおり、サンプル調査に係数をかけた物であること、また後から過去の値に修正が入ることがあることは言われていますので、なるべく最新の閲覧の値がより正しいと考えてよいとは思うのですが。（念のため、大前提として、各都市の
東京都の新型コロナ死亡者が100人を超えたので、その内訳をいろんな視点でまとめてみる｜thimthim
（以下本文） ついに東京都の新型コロナ死亡者が4/25(土)の発表をもって100人を超えました。本日4/27(月)の新しい感染者は39人と目減りしているのですが、感染者数は検査数にも左右されてしまうのであまりあてにならないと思います。やはり死亡者を知ることで制度の高い予測や対策ができると思うのです。 なお私は専門家でもなんでもありません。ただ東京都に住む、新型コロナを正しく恐れようとしてしているおじさんです。 では、さっそく100人超の死亡者の内訳を見ていきましょう。 元データは「東京都の新型コロナウィルス（COVID-19）死亡者データ」 その前に元データですが、先日も共有したこちらのGoogleスプレッドシートです。東京都の発表を元に個人の方がまとめているという便利な新型コロナ死亡者まとめデータです。 なぜ東京都がこのデータを公式にオープンデータとして公開しないのかが謎でしょうがありま
COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード #StopCOVID19JP
新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
【悲報】NTTデータの派遣社員、新型コロナウイルスに感染。5chに書き込みも…！？ : IT速報
当社拠点ビルに勤務している協働者1名が新型コロナウイルスに感染していることを本日確認しました。 本件を受けて、社員の健康と事業継続を保てるよう本社対策本部を設置し、所管保健所と連携を図り対応を進めてきました。その結果、感染者の当社拠点ビルにおける行動履歴と、14名の濃厚接触者が保健所によって特定されております。 感染者が発生したビルに対しては、本日時点で以下の対応を取っております。 当該ビルおよび周辺3拠点の関連部門に勤務する社員/協働者の在宅勤務指示 当該ビル居室の消毒作業の実施 なお、感染者の当社拠点ビルにおける行動履歴ならびに、濃厚接触者の特定がされたことから、2月15日（土）以降については、濃厚接触者を除き在宅勤務指示を解除するとともに、濃厚接触者への14日間の在宅勤務指示を行うこととします。 以上 2020年2月14日 株式会社NTTデータ https://www.nttdata
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「緩い対策だと4月半ばに3回めの緊急事態宣言」 8割おじさん、新シミュレーションでデータに基づいた政策決定を呼びかけ
新型コロナウイルス感染症の国内発生状況等について