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【近況短信】 R6/5/23
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故に多忙です...(更新は遅滞します)

(東京都) ワクチン接種状況別の患者比率(2022/01/29) ~予防効果についての考察~

2022年01月30日 | ワクチン・感染率

(※ 2022/02/01 数値入力ミス 一部修正)

 

東京都福祉保健局
新型コロナウイルスに関連した患者の発生について
↓↓↓↓↓
https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/hodo/saishin/hassei.html

こちらより、2022/1/1~29 までについて、ワクチン接種状況別 に入力し、作表・グラフ化しました。

OGPイメージ

東京都_ワクチン接種状況別患者比率_グラフ付き_20220129.xlsx

Microsoft Excel Workbook

 

 

 

 

 

但し、実に厄介なことに、ワクチンの接種状況は、

 ・2回接種
 ・1回接種
 ・接種なし
 ・不明 ←(!?)

となっており、この “不明” のために、厳密な意味で “接種の有無による感染状況の違い” を把握することが出来なくなっております。

しかも、この不明の比率は、毎回25~30%前後を占めていて、簡単には無視出来ない比率です。

さて、この “不明” とは、一体どのように取り扱われているのでしょう?  以下の記事をご覧下さい。

 

不明(※) について

J-CASTニュース 
コロナ感染者「ワクチン接種不明」なぜ多い? 都に聞く

2022年01月13日16時42分

https://www.j-cast.com/2022/01/13428788.html?p=all


~(前略)~   

福祉保健局は13日、J-CASTニュースの取材に、「不明」欄の意味について

「患者数などのデータは各医療機関からの報告に基づいてまとめていますが、それにはワクチン接種の有無についての記載がないものもあります。
よって、実際には受けている方が不明に分類されている可能性はあります

と説明した。医療機関は、感染者のワクチン接種状況について報告する義務はないという。


↑↑↑↑↑

さて、これでは不明の内訳が全く分からない訳で、ブレイクスルー感染の実態 を確認出来ると思っていた矢先、折角のデータが充分に活用出来ないことになっています。

(何というか、作為的なものも感じます...)

 

ですが幸い、エクセル表中(※2)の情報によって、ある程度、接種状況と感染状況の比率を探ることが出来ます。

正確な日付は確認しておりませんが、2022/1/12以降の国会質疑応答です。

下記動画リンク
↓↓↓↓↓
https://www.nicovideo.jp/watch/sm39948608
https://twitter.com/fxi9ttSrGrL5Hnx/status/1486097824127524867


(概略)

吉田はるみ議員 「ワクチン2回接種者の ブレイクスルー感染率 を教えて下さい」

山際国務大臣 「厚生労働省によると、本年1/12時点で臨床情報が得られている、191例のオミクロン株感染例のうち、ワクチン2回接種者は145例 ~

        ~ 割って計算しますと(ワクチン2回接種者の感染は) → 75.9%


つまり日本国内で感染拡大している株が、すでに殆どがオミクロン株に置き換わっているとすれば、同時期、日本国内の接種者・未接種者の感染状況も、この比率に近くなってくるはずです。

この 75.9%の位置を、グラフ内赤線にて示してあります。

 

ご覧頂いて分かる通り、75.9%のラインと、「2回接種・1回接種・不明」のグラフの合計位置 が、ほぼほぼ近い位置にきております。

また数値的にも、「2回・1回・不明」を合計した平均比率は、1/29時点で 74.74%と、山際大臣の示された2回接種者のブレイクスルー感染比率に近いです。

以上のことから、接種状況 “不明” の内訳は、かなりの比率を ワクチン接種者が占めている と考えて問題無いと思われます。

 

また東京のワクチン接種状況は、1/27時点で既に 79.6% が接種済みですから、“不明” の内訳に東京の現状をそのまま当てはめれば、少なくとも 8割近くは接種者 であるとしても差支えはないはずです。

 

 

過去2回のワクチンの予防効果はどれくらいか?

1/27時点で、東京の接種者の総比率は、79.6%です。

もしワクチンが、既に全く効果を失っているのなら、接種者と未接種者のあいだで、感染比率の差異は無くなっているはずですので、接種者の感染率も、79.6%に近くなるはずです。

しかし現実には、2回接種者・1回接種者・不明(接種済みが多数含まれる)を合計した比率 は、1/29時点で 74.74% です。

 

この 79.6%74.74% の差異、 4.86% 周辺が、現在のワクチンによるオミクロン株に対しての有効な予防効果範囲 ということになるではないでしょうか?

不明のなかに、未接種者が含まれる率が増えれば、この効果範囲はもう少し大きくなります。)

 

また 相対的 に見れば、ワクチンはオミクロン株の感染に対して、

79.6%の感染率  74.74%に減らす 〈6.11% の相対的予防効果〉がある、という捉え方も出来ます。

 

大雑把に丸めれば、80人くらいに感染 するところを → 75人くらいに減らす、という説明も出来るかも知れません。

考え方、合ってますかねぇ.....?

 

気になる方は、エクセルで確認してみて下さい。

 

 


[Our World in Data] 各国 新規確定症例数 と ワクチン接種割合の比較 2022/01/27

2022年01月29日 | ワクチン・感染率

Our World in Data 」より
https://ourworldindata.org/

・100万人あたりのCOVID-19 新規確定症例数(日次)
 Daily new confirmed COVID-19 cases per million people

・COVID-19 ワクチン接種を受けた人口の1日あたりの割合
 Daily share of the population receiving a COVID-19 vaccine dose


上記2種のグラフを、各国ごとに 時系列を揃えて併記

新規感染者数の増減ワクチン接種の傾向 との関連ついて比較・考察用。

 

以下グラフの、一括PDFはこちら。
↓↓↓↓↓

OGPイメージ

[Our World in Data] 新規確定症例数-ワクチン接種割合_比較_20220127.pdf

PDF File

 

 

 

 

イスラエル

100万人あたりのCOVID-19新規確定症例数(日次)【イスラエル】
COVID-19ワクチン接種を受けた人口の1日あたりの割合 【イスラエル】

 

 

 

日本

100万人あたりのCOVID-19新規確定症例数(日次)【日本】
COVID-19ワクチン接種を受けた人口の1日あたりの割合 【日本】

 

 

 

アメリカ合衆国

100万人あたりのCOVID-19新規確定症例数(日次)【アメリカ】
COVID-19ワクチン接種を受けた人口の1日あたりの割合 【アメリカ】

 

 

 

フランス

100万人あたりのCOVID-19新規確定症例数(日次)【フランス】
COVID-19ワクチン接種を受けた人口の1日あたりの割合 【フランス】

 

 

 

 

 

下記 8ヶ国のブースター投与数 と 新規感染者数の増減 との比較
ポルトガル・シンガポール・デンマーク・日本・アイスランド・フランス・イスラエル・アメリカ

100万人あたりのCOVID-19新規確定症例数(日次)【8ヶ国】
100人あたりのCOVID-19ワクチンブースター投与数 【8ヶ国】

 

 

 

(参考) 2022/1/26 第29回厚生科学審議会予防接種・ワクチン分科会 【資料3】より

https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000192554_00016.html

 

 

 

これは...

 ・軽率短慮、無謀なる 実験の失敗 なのか?

 ・奸智術策、壮大なる 謀計の成就 なのか?


【某掲示板より転載】 接種数と超過死亡数 (1/28 投稿分)

2022年01月28日 | 某掲示板グラフ 備忘・転載

緻密な分析と考察に、敬意を込めて。(名無し 'z*q' 様)

勉強させて頂きます。

 

2018~2020年の平均値を基準とした2021年超過死亡数と接種数 (2022年1月28日作成)

 

 

 

(比較用)
2017~2019年の平均値を基準とした2020年超過死亡数と接種数
 (2022年1月28日作成)

 

 

 

(比較用)
2016~2018年の平均値を基準とした2019年超過死亡数と接種数
 (2022年1月28日作成)


【某掲示板より転載】 人口自然減少の影響を排した超過死亡数 (1/28 投稿分)

2022年01月28日 | 某掲示板グラフ 備忘・転載

緻密な分析と考察に、敬意を込めて。(名無し 'z*q' 様)

勉強させて頂きます。

 

人口自然減少の影響を排した2021年超過死亡数 (2022年1月28日作成)

37036人

 

 

 

(比較用)
人口自然減少の影響を排した2020年超過死亡数 (2022年1月28日作成)

-21120人

 

 

 

(比較用)
人口自然減少の影響を排した2019年超過死亡数 (2022年1月28日作成)

10201人