ワクチン2回の陽性率、半数世代で未接種上回る 厚労省再集計で判明
厚労省が公式データ修正→「ワクチン有効」は嘘でした…の衝撃。｜森田 洋之
国の統計で未接種と比べ、接種済の方が陽性になる割合が低いことが示されています。未接種者と接種者では感染対策意識に差があるので割り引く必要がありますが、県の高齢者施設の調査でも、3回目接種済の高齢者の方が感染割合が低く、行動に差が無い層であることを考えると予防効果は実証されています https://t.co/2emNjdf0o2 pic.twitter.com/Ps3TlThLpB — 熊谷俊人（千葉県知事） (@kumagai_chiba) April 25, 2022 ということなのですが…なんと！このデータが「インチキ」だったと、厚労省が正式に公表したのです。 厚労省は毎週、ワクチンに関するデータを公開するのですが、さる5月11日の発表から重大なデータ修正。 で、その結果がこちら。 出典：第83回（令和４年５月11日） 新型コロナウイルス感染症対策 アドバイザリーボード https:/
ワクチン接種受けた男性の精子の調査結果 民間クリニック発表 | NHKニュース
新型コロナウイルスのワクチンが男性の生殖能力に影響があるかどうかについて、接種を受けた男性の精子を調べたところ異常はみられなかったとする調査結果を民間のクリニックが発表しました。 この調査結果は不妊治療を行う「リプロダクションクリニック」の研究グループが発表しました。 調査ではファイザーの新型コロナウイルスのワクチンを接種した生殖能力に問題の無い22歳から47歳までの男性11人について、接種後に定期的に精子の状態を調べ、接種前と比較しました。 その結果、1回目の接種から2週間後、2回目の接種から2週間後と4週間後で、精子の量や運動の状態、それに遺伝子の損傷状態などいずれの指標でも異常は無く、生殖能力が低下するような影響は確認されなかったということです。 新型コロナウイルスのワクチンの男性の生殖能力への影響についてはこれまでアメリカ・マイアミ大学のグループが悪い影響はみられなかったとする研究
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 (6月28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5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による～6月27日の週の人流増を反映し、～7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した～8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな
都庁と伽藍とバザール｜miyasaka
東京都の情報技術利活用への取り組みは都庁内に常勤で働いている情報技術系職員に加え高い専門性の人にフェローとして非常勤でサポートしてもらってます。 その一人の関フェローの嬉しいニュースが。 デブサミ2020夏のベストスピーカーが決定、1位はCode for Japan 関治之氏 日本で有数の伝統もあって大規模なエンジニアのイベントでの受賞。東京都の新型ウイルス感染症対策サイトは職員とシビックテックのコミュニティによって運営されていますがそのことにもプレゼンでは触れていただいています。 このプロジェクトを通じてシビックテックについて多くを彼やその仲間から学びました。全員の名前はとても書ききれないんだけどまさに私にとってのジェダイマスターたちです。せっかくなのでジェダイマスターたちから学んだことをこれを機会に書き留めておきます。行政でシビックテックやオープンデータの推進を検討してる人の参考になる
『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
yamakai on Twitter: "コロナをめぐる現在までの動きを年表にまとめてみた（国内新規感染者数の推移と一緒に）。あのときどんな状況だったかすぐ分かるように…。 https://t.co/ofsIZ8oOix"
コロナをめぐる現在までの動きを年表にまとめてみた（国内新規感染者数の推移と一緒に）。あのときどんな状況だったかすぐ分かるように…。 https://t.co/ofsIZ8oOix
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
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
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
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