  |
はてなキーワード: 感染とは
https://www.bbc.com/japanese/features-and-analysis-58963411
これもそう。
重症者数を減らしている。
説明してください。
https://www.kantei.go.jp/jp/content/210708shiryo.pdf
まあ結局ワクチンかなという感はあるよね。
スタジアムのコロナ対策が機能していない阪神タイガース。甲子園では六甲おろし等応援歌が連日声だしで合唱され、スタジアムで酔っぱらったファンが警備員にビールを吹き掛ける事案も発生。関西圏でコロナ感染者数がいまいち下げきらない理由は明らかにこれだろう。
今、阪神は割と勢いがあり、ヤクルトが失速気味なので、リーグ逆転優勝を果たす可能性は割とある。逆転出来ずに二位で終わっても、今の状況ならクライマックスシリーズでヤクルトを破るだろう。
その勢いのまま日本シリーズに向かい、36年ぶりの日本一になる可能性もかなり高い。
で、そうなると大阪～神戸圏はあの波物語をはるかに凌駕する36年ぶりの大騒動になるのは目に見えてるので…
万人単位のコロナ大クラスターの発生と、第6波の発生が見込まれる。
そして新たな変異株が発生し、日本全国に飛び散る。年明けには「タイガース優勝株」というスラングも定着するだろう。
この増田は保存したほうが良い。
そうだよな。ワクチンのおかげで軽症で留まるから死者数は少ないって聞くよな。
いやそれでも多いな……
この一行をみても、イギリスの死者数を敢えて言及しないでおくことで、
あたかもイギリスが大変なことになっているという偽りの印象を与えている。
これは何らかの対策が功を奏したとは言い切れないという専門家の話を聞いたことが有ると思う。
ウイルスの特性で、新規感染者数が急激に増えたり減ったりするという事らしい。
ただ、その確証も無いという。
アメリカ、イギリス、ロシアではまだまだ新規感染者数が1日に数万人単位であると発表されている。
（ここで各国の状況を知ることができる。
（中国は情報を出さない、と言うよりは感染状況をひたすら隠しているようにも思われる。）
日本がこの影響を受けるようなことが有れば、すぐさま元の状態に戻ることは明らかだ。
先日友達から連絡が入った。再三延期を繰り返していた飲み会を、
日本人であろうが外国人であろうが、保菌者の可能性は否定できない。
手洗い、うがいも多いかもしれない。
家に上がる時靴を脱ぐ習慣があるのは日本だけではないらしいが、
1国全体として、靴を脱ぐ習慣が有るのは日本かもしれない。
皆、今一度見つめ直してくれ。
収束なんてあり得ない、共存して行くしかないと言われ続けていただろ。
ここで一気に気を緩めてどうするんだ。
会社での歓迎会＝飲み会も、歓迎される側の一人の発言によって中止となった。
でも2年越しの友達との飲み会は、参加せざるを得ないだろうな。
俺は弱いなぁ。
URLのサイトを見れば、「日次統計」「新たに報告された感染者」 と 「新たに報告された死者」が同時に表示されている。
それを見ずしてレベルの低い罵り合いは止めてもらいたい。
ありがとうございます。いただいた質問にかこつけて、どこかに書いておきたいと思っていたことをまとめる機会にさせていただきます。
これ7月の予測と同じ手法で出してこうなってるんですか？その場合、なにが激減の要因？
手法は同じです。ただし、7月と比べれば「ワクチンが普及している」「個々の感染対策が違う」「流行している変異株が違う」などの要因によって、同じ人流でも前週比はかなり小さくなります。
個々の感染対策は数字で測るのは難しいです。他の未知の要因とともに、浮き彫りにするのが難しい誤差として埋もれてしまいます。
変異株は、いま日本でのみAY.29という系統のデルタ株が広まっているので、ひょっとするとこれが他国との違いの一因かもしれません。(他にはマスク着用率、ワクチンの接種時期と効果低減、生活習慣の違いなどもあるでしょう)
連休明けの特殊週を除けば、7月は前週比が1.2-1.5倍程度、デルタ株に限れば2.0倍程度に増えていました。
しかし、いまや、ワクチンは前週比を半減させるだけの効果をもたらしています。(本来2.0倍だったはずのものが、1.0倍になる)
さらに、理由はどうあれ(ここが一番重要かもしれませんが)、デルタ株は「増えやすく、減りやすい」性質があるので(f:id:Knoa:20211018213620p)、いまのような局面であれば非常に減りやすくなるのは当然だとも言えます。
専門家は誰も彼も「急減の要因はなんだろう」「要因は不明だ」などと言っていますが、前提には「アルファ株よりxx倍感染力が強いデルタ株なのに」という固定観念があります。しかし実際には、アルファ株より「常にxx倍」強いというのはまったくの間違いで、(少なくとも日本のAY.29系統の)デルタ株は、減りやすいのです。(わたしも、この性質をはじめから知っていれば、もっとうまく予測できていたかもしれません)
なので、要因を探る問いは「なぜ、デルタ株はアルファ株に対して相対的に増えやすく減りやすい性質があるのだろう」に置き換えられるべきだと思っています。先ほどの図(f:id:Knoa:20211018213620p)で示したように、個人的には感染力の強さと潜伏期間の短さで説明ができるのではないかと思っていますが、違うかもしれないし、ほかの要因があるのかもしれません。
日本はそもそもワクチン接種率の高さやマスクの着用率の高さで感染の抑制力は高いという仮定をしています。
そうすると、新規感染者は海外からの持ち込みがメインになるわけです。
https://news.yahoo.co.jp/articles/facf92502ddd2592d44f7558417217205e945cce
息を吐くように嘘つくな。
そんなの当り前だろうが。
全部わかってたらとっくに収束してるわ。
わかってないなりにデータから確証の高い部分で対応してるだけ。
一部の研究者が、PCR検査拡大が正しいのは数学的に明らかとかって強く政府を批判してたけど、感染者数が減るにつれてトーンダウンしたり矛先を変えたりしてるよね？
そりゃ、なにを発信するかは当人たちの自由だけど、政府批判は大声で、利する事実にはだんまりってフェアじゃないよね。
いくら科学的に正しいことを言ってても、その他有象無象のなんでも反対派と同じにしか見えなくなる。そういう行動も科学者への信頼を低下させてるって自覚してほしい。
※ 10月25日版(anond:20211025181357)を公開しました。
6月21日版(anond:20210621175921) から 10月11日版(anond:20211011205959) に至る記事の続き。
先週触れた都内のL452R「以外」の変異株の懸念は、いったん収まる傾向の数字が出ています。引き続き注視していきたいところですが、厚労省は L452Rの検査を終了する方針案 を出しているようで、東京都もそれに従って終了してしまう恐れがあります。いっぽう、かつて統計的な体たらくを晒してきた大阪府が、いみじくも L452Rスクリーニングを継続している理由 として意義を強調しているだけに、厚労省の意図を測りかねています。もちろん、本来はイギリス並みの予算を投じて 迅速なゲノム解析体制 を整備すべきなのですが。予算をケチりたいなら、むしろ逼迫していた8月に毎週1万件も検査していた分を、統計的な信頼性が十分に確保できる2000件などに抑えておくべきでした。
※ 10月19日追記: 急減の要因について考察しました→ anond:20211019142303
※ 感染者全体の絶対数が少なくなってきたので、日々の数字はクラスターなどの影響で大きく変動しやすくなっています。
| 東京 | 月 | 火 | 水 | 木 | 金 | 土 | 日 | 全体 ※ l = 10 | L452R | その他 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ～10月10日 | 87 | 144 | 149 | 143 | 138 | 82 | 60 | llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll 803 | ● 680 | ● 123 | |
| ～10月17日 | 49 | 77 | 72 | 62 | 57 | 66 | 40 | llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll 423 | 351 | 72 | |
| ～10月24日 | 29 | 45 | 45 | 42 | 40 | 30 | 20 | llllllllllllllllllllllll 250 | 211 | 39 | |
| ～10月31日 | 18 | 28 | 27 | 24 | 22 | 22 | 14 | lllllllllllllll 155 | 134 | 21 | (日)衆院選 |
| ～11月07日 | 11 | 18 | 18 | 16 | 15 | 13 | 9 | llllllllll 101 | 90 | 11 | (水)文化 |
| ～11月14日 | 8 | 12 | 12 | 11 | 10 | 9 | 6 | llllll 69 | 63 | 6 | |
| ～11月21日 | 6 | 9 | 9 | 8 | 7 | 6 | 4 | llll 49 | 46 | 3 |
※ L452R は主にデルタ株、その他 はアルファ株など。
※ 赤色で示した予測のうち、最初の2週は2種類の現実値に基づくが、3週目は1種類の現実値、続く4、5週目は「予測値に基づく予測」のため、精度は劣る。
※ 日ごとの予測はイメージしやすいように添えているだけで、週の合計から割り振った参考値。また、祝日による増減は一部を除いて考慮していない。予測した日の週は当日月曜のみ実測値で、週全体の予測値とは数を合わせていない。
参考: f:id:Knoa:20211011162431p 東京の1日あたりワクチン接種数
参考: 新型コロナ 抗体多くの人が保有せず 厚労省が調査結果公表 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210330/k10012945351000.html
| 予測日 | 1週先 | 2週先 | 3週先 | 4週先 | 5週先 | 期間計 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6月21日(anond:20210621175921) | -1% | -13% | -23% | -22% | -18% | -18% | 5週目が連休なので、下回ったまま期間終了 |
| 6月28日(anond:20210628190235) | -10% | -26% | -26% | -23% | +59% | +0% | |
| 7月05日(anond:20210705212509) | -10% | -7% | -10% | +66% | +148% | +47% | |
| 7月12日(anond:20210712212830) | +16% | +25% | +130% | +185% | +229% | +127% | デルタ株の増殖率が2週連続で低かった影響 |
| 7月19日(anond:20210719192035) | -8% | +36% | +43% | +63% | +169% | +59% | |
| 7月26日(anond:20210726195557) | +21% | +24% | +37% | +140% | +309% | +68% | |
| 8月02日(anond:20210802194616) | -14% | -31% | -18% | -7% | +18% | -15% | |
| 8月10日(anond:20210810180448) | -24% | -18% | -31% | -46% | -64% | -34% | 8月10日から都が濃厚接触者の追跡を縮小 |
| 8月17日(anond:20210817171700) | -19% | -33% | -50% | -67% | -76% | -45% | |
| 8月23日(anond:20210823194721) | -27% | -45% | -67% | -76% | -87% | -56% | |
| 8月30日(anond:20210830174927) | -13% | -43% | -63% | -83% | -90% | -55% | |
| 9月07日(anond:20210907173042) | -4% | -1% | -30% | -44% | -61% | -16% | |
| 9月13日(anond:20210913183108) | -1% | -27% | -42% | -60% | -76% | -30% | |
| 9月21日(anond:20210921181209) | -13% | -19% | -28% | -38% | |||
| 9月27日(anond:20210927175649) | -8% | -21% | -36% | ||||
| 10月04日(anond:20211004192706) | -4% | -15% | |||||
| 10月11日(anond:20211011205959) | -7% | ||||||
| 平均 | -7% | -13% | -14% | -1% | +35% | +2% | 精度ではなく悲観(-)や楽観(+)への偏りの指標 |
検査飽和の影響が、予測の精度を不当に良く見せてしまう方向にも、不当に悪く見せてしまう方向にも作用しています。あくまで大雑把な目安としてご覧ください。
政府予測と比べてみたい方は 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードの資料等 からどうぞ。国立感染研の鈴木基先生提出資料と、京大の西浦先生提出資料に毎回予測があるほか、不定期に他の資料でも予測されていることがあります。※10月以降、いずれも予測をやめてしまったようです。
都内主要繁華街における滞留人口モニタリング
https://www.igakuken.or.jp/r-info/monitoring.html
新型コロナウイルス拡散における人流変化の解析
