日本国内、新型コロナウイルス による「新規感染者数」と「感染死亡者数」の現状 （2023年3月3日現在）

『 新規感染者数と感染死亡者数 』

日本での新型コロナウイルス感染による被害状況は抑制方向へと進んでおり、世界各国の状況も同じです。しかし、欧米を始めとする世界各国では昨年春以降はぼぼ抑制され続けていたのとは対照的に、昨年夏以降の “第7波”と“第8波” で、当時、日本は世界最多の感染者数と死亡者数を記録した事も事実です。

政府・行政は、ワクチン接種と治療薬が浸透したにも関わらず、多くの人々が亡くなっている原因の解明と公表を行なう責任があります。国民の生命を守る為の対策を行なった上で、感染症としての分類変更を行なうべきです。また、人口に占める感染経験者数の割合によって “集団免疫” が決まるならば、日本は欧州各国と比較して感染者割合が低く、今後の “第9波” 到来に備えた体制も必要です。

 

『 厚生労働省発表・各都道府県別の集計データ 』

厚生労働省が、先日（3月3日）発表の集計データと、2年前に発表した集計データを紹介します。そして、赤枠を追加している数値は「集計誤差」と言えるデータです。

と言うのも、別表の通り、「陽性確認車数」から「入院や治療者数」、「退院や療養解除者数」そして「死亡者数」を差し引くと、本来ならば 0 となるべき所がそうなっていないからです。

 

この「集計ミス」の数値は、昨年・2022年10月から急に増加を始め、現在では 人口の10％に迫る程に増え続けており、決して信頼性が高い集計データとは言えなくなっています。つまり、昨年10月から、厚生労働省は集計データの信頼性を高める努力を諦めた結果が表れているとも言えます。

『 行政の限界と課題 』

この様な “集計誤差” を含んだ資料が発表されている原因は二つあると思われます。
一つは、“第2類” の感染症として指定をした為に、ジフテリアやSRSコロナウイルスなど、確認例は少なく重篤な事態を招く感染症と同様に、医療機関から保健所に至るまで緻密な報告が求められた為でしょう。しかし、数多くの感染者が発生した事が医療機関や保健所など集計業務担当者に想定以上の負担を強いた事は間違いありません。
特に、昨年の “第7波” 以降、感染者数拡大が続き、 “集計誤差” を無くす事が難しくなった為に、昨年10月からは、厚生労働省は（集計誤差）を 0 にする努力を放棄する様に指示したのでしょう、誤差が一気に拡大しています。

二つ目は、行政に臨機応変な対応努力が欠けている事です。
国民の生命や生活を守る事が最大の責務としているのであれば、感染の状況を常に解析して、臨機応変に最適な対応を行なうべきですが、現行の“枠”を理由に怠ったのが原因です。2020年、感染が始まった当初、「特別措置法」を制定して緊急事態宣言を発令したのですが、その後は状況に合せて適切な対応を行なってきたとは言い難いでしょう。それを端的に表しているのが、“集計誤差” の大きなデータを発表し続け、原因が解明されないまま死亡者の増加を許した点だと言えます。

今年5月以降、“第5類” へと感染症区分が変更されれば、感染者数や死者数の発表が連日行われる事はなくなり、行政が適当と判断した時期に発表する事になります。それまでの間、各都道府県が “集計誤差” を減らす為の努力を尽くしたか否かを、【集計信用度】で発表していきます。

また、行政は “集計誤差” が大きくなった事の原因の公表と、死亡者数の増加を招いた原因の解析と公表を行ない、今後の感染症対策に向けた法律等の対策や指針を発表すべきです。

出典 ： OCHA、厚生労働省

#COVID19
#BA.5
#BQ.1

 

 

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日本国内、新型コロナウイルス による「新規感染者数」と「感染死亡者数」の現状 （2023年2月24日現在）

『 新規感染者数と感染死亡者数 』

日本での新型コロナウイルス感染による被害状況は抑制方向へと進んでおり、世界各国の状況も同じです。しかし、欧米を始めとする世界各国では昨年春以降はぼぼ抑制され続けていたのとは対照的に、昨年夏以降の “第7波”と“第8波” で、当時、日本は世界最多の感染者数と死亡者数を記録した事も事実です。

政府・行政は、ワクチン接種と治療薬が浸透したにも関わらず、多くの人々が亡くなっている原因の解明と公表を行なう責任があります。国民の生命を守る為の対策を行なった上で、感染症としての分類変更を行なうべきです。また、人口に占める感染経験者数の割合によって “集団免疫” が決まるならば、日本は欧州各国と比較して感染者割合が低く、今後の “第9波” 到来に備えた体制も必要です。

 

『 厚生労働省発表・各都道府県別の集計データ 』

厚生労働省が、先日（2月24日）発表の集計データと、2年前に発表した集計データを紹介します。そして、赤枠を追加している数値は「集計誤差」と言えるデータです。

と言うのも、別表の通り、「陽性確認車数」から「入院や治療者数」、「退院や療養解除者数」そして「死亡者数」を差し引くと、本来ならば 0 となるべき所がそうなっていないからです。

この「集計ミス」の数値は、昨年・2022年10月から急に増加を始め、現在では 人口の10％に迫る程に増え続けており、決して信頼性が高い集計データとは言えなくなっています。つまり、昨年10月から、厚生労働省は集計データの信頼性を高める努力を諦めた結果が表れているとも言えます。

『 行政の限界と課題 』

この様な “集計誤差” を含んだ資料が発表されている原因は二つあると思われます。
一つは、“第2類” の感染症として指定をした為に、ジフテリアやSRSコロナウイルスなど、確認例は少なく重篤な事態を招く感染症と同様に、医療機関から保健所に至るまで緻密な報告が求められた為でしょう。しかし、数多くの感染者が発生した事が医療機関や保健所など集計業務担当者に想定以上の負担を強いた事は間違いありません。
特に、昨年の “第7波” 以降、感染者数拡大が続き、 “集計誤差” を無くす事が難しくなった為に、昨年10月からは、厚生労働省は（集計誤差）を 0 にする努力を放棄する様に指示したのでしょう、誤差が一気に拡大しています。

二つ目は、行政に臨機応変な対応努力が欠けている事です。
国民の生命や生活を守る事が最大の責務としているのであれば、感染の状況を常に解析して、臨機応変に最適な対応を行なうべきですが、現行の“枠”を理由に怠ったのが原因です。2020年、感染が始まった当初、「特別措置法」を制定して緊急事態宣言を発令したのですが、その後は状況に合せて適切な対応を行なってきたとは言い難いでしょうお。それを端的に表しているのが、“集計誤差” の大きなデータを発表し続け、原因が解明されないまま死亡者の増加を許した点だと言えます。

今年5月以降、“第5類” へと感染症区分が変更されれば、感染者数や死者数の発表が連日行われる事はなくなり、行政が適当と判断した時期に発表する事になります。それまでの間、各都道府県が “集計誤差” を減らす為の努力を尽くしたか否かを、【集計信用度】で発表していきます。

また、行政は “集計誤差” が大きくなった事の原因の公表と、死亡者数の増加を招いた原因の解析と公表を行ない、今後の感染症対策に向けた法律等の対策や指針を発表すべきです。

出典 ： OCHA、厚生労働省

#COVID19
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#BQ.1

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日本国内、新型コロナウイルス による「新規感染者数」と「感染死亡者数」の現状 （2023年2月10日現在）

『 新規感染者数と感染死亡者数 』

日本での新型コロナウイルス感染による被害状況は抑制方向へと進んでいます。しかし、欧米を始めとする世界各国では昨年春以降はぼぼ抑制され続けていたのとは対照的に、昨年夏以降の “第7波”で世界最多の「新規感染者数」を記録し、“第8波” では 3ヶ月以上に亘って世界最多を記録し続けた事は注目すべきです。特に、最大の被害実態である「感染死亡者数」が過去最多の被害数を記録し、人口が3倍近い米国の死亡者数に次いで、世界で2番目の死亡者数という深刻さを記録した事は注視すべきです。

政府・行政は、ワクチン接種と治療薬が浸透したにも関わらず、多くの人々が亡くなっている原因の解明と公表を行なう責任があります。国民の生命を守る為の対策を行なった上で、感染症としての分類変更を行なうべきです。

『 厚生労働省・保健所の公表資料 』

厚生労働省が2年前と1年前、そして今回発表している、都道府県別の感染被害状況の資料を紹介します。

感染確認された人数に始まり、治療中の人数、回復した人数、そして亡くなった人の人数を記録した資料で、本来ならば、【 確認中※2 】（集計誤差）の数値は 0 になるべきところです。2021年2月の資料では殆どの都道府県で 0 に留まり、日本全体でも 1,000人以下に収まっていました。しかし、月日が経つ程に増えて、現在では 10,759,359 人と大きな誤差になり、発表されている感染者数や死亡者数などの数値の信頼性が失われています。

『 行政の限界と失態 』

この様な “集計誤差” を含んだ資料が発表されている原因は二つあると思われます。
　
一つは、“第2類” の感染症として指定をした為に、ジフテリアやSRSコロナウイルスなど、確認例は少なく重篤な事態を招く感染症と同様に、医療機関から保健所に至るまで緻密な報告が求められた為でしょう。しかし、数多くの感染者が発生した事が医療機関や保健所など集計業務担当者に想定以上の負担を強いた事は間違いありません。特に、昨年の “第7波” 以降、感染者数拡大が続き、 “集計誤差” を無くす事が難しくなった為に、昨年10月からは、厚生労働省は（集計誤差）を 0 にする努力を放棄する様に指示したのでしょう、誤差が一気に拡大しています。

二つ目は、行政に臨機応変な対応努力が欠けている事です。国民の生命や生活を守る事が最大の責務としているのであれば、感染の状況を常に解析して、臨機応変に最適な対応を行なうべきですが、現行の“枠”を理由に怠ったのが原因です。2020年、感染が始まった当初、「特別措置法」を制定して緊急事態宣言を発令したのですが、その後は状況に合せて適切な対応を行なってきたとは言い難いでしょう。それを端的に表しているのが、“集計誤差” の大きなデータを発表し続け、原因が解明されないまま死亡者の増加を許した点だと言えます。

今年5月以降、“第5類” へと感染症区分が変更されれば、感染者数や死者数の発表が連日行われる事はなくなり、行政が適当と判断した時期に発表する事になります。それまでに、行政は “集計誤差” が大きくなった事の原因の公表と、死亡者数の増加を招いた原因の解析と公表を行ない、今後の感染症対策に向けた法律等の対策や指針を発表すべきです。

出典 ： OCHA、厚生労働省

#COVID19
#BA.5
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日本国内、新型コロナウイルス による「新規感染者数」と「感染死亡者数」の現状 （2023年1月25日現在）

『 新規感染者数と感染死亡者数 』

日本での新型コロナウイルス感染による被害状況は、欧米を始めとする世界各国で抑制されているのとは対照的に、昨年夏以降、世界最多の「新規感染者数」を記録しており、特に“第8波” では 3ヶ月以上に亘って世界最多です。更に、「感染死亡者数」は過去最多の被害数を記録し続けていて、人口が3倍近い米国の死亡者数に次いで、世界で2番目の死亡者数の多さです。

この様に、世界各国の状況とは異なり、人口比で最多の死亡者数を記録している日本の状況は深刻です。政府・行政は、ワクチン接種と治療薬が浸透したにも関わらず、この様な状況を起こしている原因の解明と公表と、国民が配慮すべき点の指摘を行なうべきです。

 

『 厚生労働省・保健所の公表資料 』

国内での新型コロナウイルスによる新規感染者数や死亡者数などのデータは、各都道府県の保健所を通じて集積され、厚生労働省から公式に発表されています。しかし、昨年10月以降、本来は 0であるべ “誤差” （確認中※2）が各都道府県で増え続け、1/28付けでは 1千万人以上にまでなり、発表されるデータの信頼性が低下し続けています。

昨年10月には、公表されるデータの形式も変わった事と、感染症分類が【2類】となっている事で医療機関の報告業務が煩雑になっている事が公表されて間もない事から、何等かの情報集積の取扱いが変化したと思われます。恐らく、【2類】として求められる煩雑な報告業務で医療機関と保健所の負担を減らす事と、将来的に【5類】への移行計画が定まってきた事が相まって、煩雑な正確なデータ収集を断念した結果だと推察されます。

10月に変わったデータ処理方法は、6ヶ月後の4月から【5類】への分類変更だったと思われますが、5月の切替えまで続くでしょう。そして、データ中の “誤差” も解消されず増え続けるでしょうが、行政機関が公式に発表するデータのあり方として、定期的に報告を続けていきます。

出典 ： OCHA、厚生労働省

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厚生労働省の発表データの誤差が大きい為、資料作成は控えます

 

日本国内での新型コロナウイルスによる被害状況を、厚生労働省が発表するデータに基づいて、国全体での感染者発生率から各都道府県別の感染や入院、死亡などの詳しい資料の作成と公開を 2020年6月以降行なってきましたが、厚生労働省発表のデータの「誤差」が無視できない程に大きくなっていますので、今後暫くの間は、この資料作成を控える事にします。

その「誤差」とは、「感染者数」から「退院者数」や「死亡者数」を引き算した際には0になるべきですが、何等かの集計ミスによって整合していない事を示します。感染者の情報は、各都道府県の 検査や医療機関で集められ、各自治体の保健所経由で厚生労働省に届いているのですが、前述の通り、昨年 10月以降、各都道府県毎にバラつきはありますが、「誤差」が次第に大きくなったのです。

都道府県によっては、データの整合作業を進めて「誤差」を小さく留めているところもありますが、多くの都道府県では 整合・確認作業は一向に進まず、発表されているデータそのものの信頼性に懸念を抱くまでになっています。

その上、仮に春以降に、感染症としての指定分類は「2類」から「5類」へ変更されたならば、更に このデータに信頼性は揺らぐと思われます。その為、信頼性の高いデータが得られるまで、資料作成と公表は一旦中止します。

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