はじめて人数出てきた >5人以上の感染者が出たクラスターを分析 >807件(感染者数1万3252人)< 医療・福祉施設8191 教育施設1754 職場1103 その他540 接待を伴う飲食店907 飲食店 327 カラオケ245 会食134 ホームパーティ51 / “クラスター発生、医療・福祉施設で45% 12月…” htn.to/4nur6q4mCH
なお、12月中の全感染者数は
85891
です。これで割り算すると、「クラスター」なるものがどの程度の寄与度を持っているかが実感できますよ。
結果:
医療・福祉施設9.5%
教育施設2.0%
職場1.3%
その他0.6%
接待を伴う飲食店1.1%
その他の飲食店0.4%
カラオケ0.3%
会食0.2%
ホームパーティー0.1%
-----------------------------
クラスター合計15.4%
-----------------------------
クラスター以外84.6%
ちなみに、接待を伴わない飲食店、カラオケ、会食、ホームパーティーのクラスターでの感染者数合計の比率は

0.9%

です。
4/4までのデータでも、5人以上がひとつの場所やイベントで感染した「クラスター」は25%くらいの寄与しかなく、大規模感染が主力だというクラスター対策のドグマが破綻しているのは明らかだった。
remcat.hatenadiary.jp/entry/20200705…

今回のデータでは、これが15%とさらにショボくなっている。 #japanmodel
まさに

>「5人」を基準にしたら、病院と福祉施設以外ほとんど出て来なくなりますよ


ってことなんですよ。
cas.go.jp/jp/seisaku/ful…
cas.go.jp/jp/seisaku/ful…
分科会第21回資料 (1/8) PDFの 39-44枚目
あ、「12月以降に報告があったクラスター人数が5人以上のもの」と書いてあるな (p. 39)。「12月中」ではない。
cas.go.jp/jp/seisaku/ful… p. 39
>押谷構成員提出資料
>報道情報に基づくクラスターの情報をデータベース化した
>令和2年12月以降に報告があったクラスター人数が5人以上のものを抽出

5人未満も含めてデータベースを作成しているなかから、「5人以上」に絞って報告していることがわかる
ともあれ、
・既発表のデータと比較可能な「5人以上」基準のデータを
・グラフではなく表のかたちで
・細かい分類までブレイクダウンして
発表したことについては、高く評価したい。
(というか、そういうデータを定期的に出すのが当たり前であって、いままで何やってたのかという話であるが)
テキストファイル (Tab区切り) にしたのを作成。
tsigeto.info/covid19/bunkak…
新型コロナウイルス感染症対策分科会 第21回会議 (1/8) 資料に基づくクラスター情報 (2020-12以降)

これがすぐつくれるのは、テキストそのまま抽出できるPDF形式で表を出してくれたおかげである。これは今後とも続けてほしい



>なんでもかんでもグラフにする (で、素データの数値を出さない) っての、勘弁してほしい

これは何度でも言いつづけたい。
全体像がわかる表を作成。
というわけで、2020年12月の日本のCOVID-19感染者総数に占める「飲食店」クラスターの比率は

0.4%

です。
データに基づいて「クラスター対策」を評価する
remcat.hatenadiary.jp/entry/20210109…
>「クラスター」での感染よりもそうでない感染のほうが多いのはいわゆる「第1波」のころから一貫した事実であったが、最近では割合がさらに低下し、「クラスター」外での感染が圧倒的多数を占めるようになっている。
>「クラスター対策」が前提としてきたような、1人から大勢に一気に広がるような大規模な感染 は、ごく小さな割合しか占めていない
remcat.hatenadiary.jp/entry/20210109…

>この数値の解釈は、2通りある。
>小規模な感染が、多数連鎖することによってCOVID-19の流行を生み出しているのだという解釈
>この場合、「クラスター」を形成するような大規模な感染による感染者は、流行にはあまり寄与しない。大規模感染が感染の主体だとする「クラスター対策」は、その理論的前提から的外れだったということになる
>もうひとつは…大規模感染によって拡大しているにもかかわらず、それらをほとんど捕まえられていないのだ、という解釈
>実際におこなわれてきた調査は、前向き探索を、リスクの高そうな接触者 (いわゆる「濃厚接触者」) に限定しておこなうもの
>「クラスター対策」は機能していなかった疑いがある

しかし押谷仁、何考えて、今このタイミングで、このデータ出してきたのか
12月分だけだしなあ。
3月からこっち、リアルタイムで毎月こういうデータを出してくれてれば、ずいぶん違う議論ができたと思うのだが。

経路不明が増えると危ないというのは、感染の大部分は大規模感染による、という仮説に基づきます。当時は本気でそう信じられていたということなのでしょうが、おそらく7月末ごろまでには、その仮説は放棄されていると思います。 参照。
報道に基づいてるからゆがんでるんじゃないかという疑問を持つ人がいるようで、これはもっともな疑問なんですが、4月までのデータ (当時はまだ厚生労働省か自治体が集約した情報を使ってたはず) でも、 のような状況なので。
4月までのほうがクラスターの比率が高かったというデータではあるので、その差分は何によって説明されるかは研究しとくべきでしょうね。 #japanmodel
12月は積極的疫学調査が崩壊しててクラスター追跡できてなかったのではという、これももっともな疑問について。
たとえば7月の感染者数は12月の約1/5。第4回分科会資料の7月1-28日データ

「接待を伴う飲食店」「外食」クラスター感染者は624人で、同期間の全感染者13254の4.7%
すみません。数値を思いっきり読み間違ってたので、ツイート3つ削除しました。訂正して以下再投稿します。
remcat.hatenadiary.jp/entry/20210109…
12月データでは「飲食関連」が1.9%なので、減っている。7月のほうが多かったわけだけど、4人以下の規模の「クラスター」をふくんでいる (というかそれがたぶん大部分) であることを考えると、実態としてとらえてるものは大して変わらん可能性もある。
ほかも
7月:職場 1.6%、 学校・教育施設等 1.8%
12月:職場関連 2.0%、教育施設 1.3%
のように、あまり変わらない。12月のほうが「クラスター」定義を絞って狭くしているのに、それでも「職場関連」の比率が上がってるというのがむしろ不安である。(「職場」の定義が広くなってる可能性はある。)
時期による違いについては
・「クラスター」の定義とその分類を統一して
・「クラスター」での感染者数を
・全感染者中の比率と感染源判明者中の比率によって
評価した比較可能なデータがないと、推測が厳しい。 #japanmodel

接触者の追跡あきらめます宣言は11月下旬に出てたわけだけど、それでもまだ頑張ってる感じではあるんだよな。しかしそろそろ限界では。
>この表での非クラスターは感染経路不明なので、クラスタなのかも知れないし、クラスタでない散発的な感染かも知れない


この点は remcat.hatenadiary.jp/entry/20210109… で、ある程度対応しました。

実は「クラスター」の定義はバラバラで、どれを採用しているかわからないこともしばしばあるのです。とりあえず
remcat.hatenadiary.jp/entry/20201216…
remcat.hatenadiary.jp/entry/20210103…
remcat.hatenadiary.jp/entry/20210108…
など参照。

で、日本政府や自治体は家庭内感染をクラスターから除外しているのだと思っていたのですが、今日になって、沖縄県が「家庭内」クラスターを認定していた (ただし非公表) ことが判明

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7 Jan
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この議論をしたければ、できるかぎり「無作為」に近い状態でデータを集める調査が必要ですが、「濃厚接触者」だけに絞り込んで調査するやりかたは、それとは正反対の報告を向いているわけである。
「マスクなしの会話」が感染の原因だというのは、
(A1) マスクなし、会話なし
(A2) マスクなし、会話あり
(B1) マスクあり、会話なし
(B2) マスクあり、会話あり
の4種類の条件を無作為に割り付けたときに、A2 のみで感染が生じてほかでは生じない、という意味ですよね。そんな調査やってないでしょ。
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15 Dec 20
#EBPM 系の議論がもたらした弊害のひとつに、数学を使うとエビデンスレベルが上がる、みたいなのがたぶんあるんだよな。
たとえばガンの治療について考えるときに、そのガンの治療に長年携わってきた医師の見立てよりも、そういうことを知らない研究者が組み立てたエレガントな数理モデルにしたがったほうがよい、みたいな考えかた。
#EBM はそのあたりよく考えられていて、エビデンスの評価はあくまでも実証研究に基づく必要があるし、現場の医師の (たぶんに直観を含む) 判断にも大きな比重がある。 (いや実態がどうなのかはあんまりよく知らないんだど、教科書レベルの話)
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14 Dec 20
・行動制限がどれくらい効くかは個々人の行動次第
・個々人は流れてくる情報を参照して行動を決める
・情報の中で影響度合いが高いのは、流行状況や医療体制についての情報
という感じになると思うので、
検査が少ない=流行状況が把握できず、医療システムが持たない可能性が高い
という前提の予測は
やらなきゃいけないものの一つではあるでしょうね。
ただ、それが実際に流行状況把握や医療体制にどう影響するか自体は経済学の知識の範疇にないので、そこは専門家に聞かないとわからんのでは。
経済学の人は、情報の不確実性 (の個人的な評価) がマクロな状況に与える影響とかすごくこだわりそうなイメージがある。
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13 Dec 20
日本の誇る「クラスター対策」 >1人が発症して周囲の濃厚接触者を調べたら陽性者が出るという繰り返し / “「見えぬ感染」院内連鎖 旭川厚生病院の281人最大クラスター 職員に「無症状者」:北海道新聞 どうしん電子版” htn.to/44ost91ZDr
remcat.hatenadiary.jp/entry/20201105…
と同じ方法を続けているということなんだと思うけど。
現に大規模感染が起きているところでさえ、すごく絞り込んだ「濃厚接触者」だけ検査をしてあとは放置、というのが日本の「クラスター対策」。大規模感染が起きる可能性の高い場所を早期発見して付近一帯を重点的に捜査する、みたいなプロパガンダは、まったく実態を反映していない。
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13 Dec 20
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