新コロナ感染データをグラフ化して検証

新型コロナがまた猛威を振るってしまっています。
私もワクチンはもう３回打ちました。

現状コロナの感染者数はネットやマスコミからは感染者数が主に報道されていて陽性者１０万人を超えて大変なことだということはわかります。

政府のデータがあったので資産管理電卓でグラフ化して今どのような状況かわからないか見てみることにしました。

１０万人の具体的なデータとしては PCR 検査ありきであり、PCR検査が母数にならないと正確な感染状況はわからないと思います。
そこで感染者数ではなく、PCR検査した中で感染者が出た割合(陽性率と呼びます)、重症者数、死者数をグラフ化してみます。

ソースは、

{
 bindres(ctx,json('{"items":' & net(^html,"https://data.corona.go.jp/converted-json/covid19japan-npatients.json") & '}')),
 fordim(tag,ctx.items,
  (
   adpatients[datetime(ctx.items[tag].date)] = ctx.items[tag].adpatients
  )
 ),
 setcom(adpatients,"日ごと陽性者数"),
 aline(adpatientsaline,adpatients,7*24*60*60),
 setcom(adpatientsaline,"陽性者数7日平均"),

 bindres(ctx,json('{"items":' & net(^html,"https://data.corona.go.jp/converted-json/covid19japan-ndeaths.json") & '}')),
 pretag = "",
 fordim(tag,ctx.items,
  (
   ndeaths[datetime(ctx.items[tag].date)] = ctx.items[tag].ndeaths,
   if(pretag != "" , deaths[datetime(ctx.items[tag].date)] = ndeaths[datetime(ctx.items[tag].date)] - ndeaths[pretag]),
   pretag = datetime(ctx.items[tag].date)
  )
 ),

 aline(deathsaline,deaths,7*24*60*60),
 setcom(ndeaths,"累積の死亡者数"),
 setcom(deathsaline,"日ごと累積の死亡者7日平均"),
 setcom(deaths,"日ごと累積の死亡者数"),

 // PCR 検査数
 // PCR検査数をネットから取得
 dat = net(^html, @"https://www.mhlw.go.jp/content/pcr_tested_daily.csv"), 

 // 日付と検査数の配列を作る
 split(dat2, dat, @"\n"), 
 for(cnt, 1, len(dat2) - 1, 1, 
  {
   split(dat3, dat2[cnt], ","), 
   try(pcr[datetime(dat3[0])] = dat3[1], msg, break)
  }
 ), 
 del(dat), 
 del(dat2), 
 del(dat3), 

 // PCR検査数表示
 setcom(pcr, "日ごとPCR検査数"), 

 aline(pcraline,pcr,7*24*60*60),
 setcom(pcraline,"PCR検査数7日平均"),

 // 重症者数
 // 重症者数をネットから取得
 // net コマンドだと取得できないので web で取得

 //@"C:\Users\name\Downloads\severe_cases_daily.csv", 
 split(tmp, workfld, @"\\"), // ワークフォルダからダウンロード先フォルダを得る
 // web ダウンロード先ファイル
 svfile = tmp[0] & @"\" & tmp[1] & @"\" & tmp[2] & @"\Downloads\severe_cases_daily.csv", 

 del(tmp), 
 delfile(svfile), 

 webr = web(@"https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/severe_cases_daily.csv", 0, 0), 
 // ファイルダウンロード待ち
 while(!existfile(svfile), delay(100)), 
 delay(100), 
 delres(webr), 

 dat = fload(svfile), 
 delfile(svfile), 

 // 日付と重症者数の配列を作る
 split(dat2, dat, @"\n"), 
 for(cnt, 1, len(dat2) - 1, 1, 
  {
   split(dat3, dat2[cnt], ","), 
   try(severe[datetime(dat3[0])] = dat3[1], msg, break)
  }
 ), 
 setcom(severe, "重症者数"), 

 del(dat), 
 del(dat2), 
 del(dat3), 

 // 重症者正規化
 smax = fmax(severe), 
 ford(tag, severe, 
  {
   severea[tag] = severe[tag] / smax
  }
 ), 
 setcom(severea, "正規化重症者数"), 

 // 死者数正規化
 smax = fmax(deathsaline), 
 ford(tag, deathsaline, 
  {
   deathsalinea[tag] = deathsaline[tag] / smax
  }
 ), 

 setcom(deathsalinea,"正規化日ごと累積の死亡者7日平均"),

 // 陽性率
 ford(tag, pcraline, 
  {
   if(isdef(adpatientsaline[tag]), 
    pcradratealine[tag] = adpatientsaline[tag] / pcraline[tag]
   )
  }
 ), 

 setcom(pcradratealine, "陽性率"), 

 rgr = grph(pcradratealine), 
 addgrph(rgr, severea), 
 addgrph(rgr, deathsalinea), 

 waitres(rgr)
}

上記になります。
計算式エリアにコピペして計算ボタンを押すとグラフが出ます。

グラフは以下となりました。


死者数と重症者数は正規化しています。

青色の陽性率はPCR検査してから結果がでるまで日にちがかかることがあり正確ではないです。
７日移動平均を取りそれをもとに計算しています。

第５波(2021年９月あたり)の後死者数が減っているのはワクチンの影響かもしれません。
第５波の後はしばらくはワクチンで感染が抑えられていたように見えます。

しかし、その後第６波でコロナが変異してしまいワクチンの効果が薄れたのではないでしょうか。
恐るべきコロナウイルスの適応能力という感じがします。
人類はワクチンでコロナを抑えることは可能なのでしょうか。

データからは第６波(2022年2月あたり)は酷い状況でした。

６波で死者数が急に上昇しています。
割合で出しているのでわかりにくいですが表示するグラフを重症者数と、死者数に変えると第５波より重症者数は減っていますが死者数が増えています。
もし死んだ後コロナが見つかった人がこれだけ増えているとすると医療崩壊が起こり重症者としてカウントされる前に死亡した可能性があります。
それにしてもオミクロン株は重症者になりにくいと言われていたにも関わらず死者数は増えすぎのように思います。
第５波に比べ死者数は４倍近くになっているように見えます。
医療崩壊により死ななくてもいい人が死んでしまい実質的にコロナの致死率が上がっている可能性も否定できません。
陽性率が５０％にも達してしまっており、ほとんど検査した人は陽性だったことになります。
この値が信頼できる蔓延度とすると第６波でコロナは感染力が倍になっているように見えます。
データからは感染力も倍化し実質的に死傷者は激増してかなり強毒化しているように見えます。
社会的な被害も相当酷くなっているのではないでしょうか。
つまりはコロナは全く防げていなかったということになります。

感染力は増して行っているように見えますので新たなワクチンで抑えない限りまた同じようになるのではないでしょうか。
ただ、ワクチンで抑えた結果が今回だとすると今後の研究が待たれる結果だと思います。

今陽性率が再び５割に近くなり第７波が始まろうとしているように見えますが実際波が来るのかはわかりません。
第６波の感染者が多かった分人間側の全体としての免疫力にも何らかの変化があった可能性も期待できます。
言えることは今はっきりPCR検査した半分の人が感染しており誰でも掛かる可能性があるということだと思いますし、第６波で死者が激増したという事実だと思います。
死者が激増したなら医学的にどうかはわかりませんが人間社会から見て強毒化したということだと思います。
オミクロンの毒性はデータからは下がっておらずむしろ強毒化しています。

第６波での感染はなぜかあまり騒がれず、毒性が弱いばかり強調されていました。
結果、最悪の死者数となっていました。
選挙は自民党が圧勝しました。
老人は0.4%年金を減らされコロナにかかっても見捨てられていたにも関わらずなぜか自民党に投票したということだと思います。
信任を得た形なのでこの傾向は今後も続くと思われます。
第６波の傾向を見ると現政府が老人や病弱な人等のために経済や財政を犠牲にするとはあまり考えられず、会社経営者もこれ以上は持ちこたえられないと思います。
コロナは軽症等色々なノイズに惑わされず死亡率、重症化率の高い老人や病弱な方は感染対策を個人レベルで徹底すべき段階のように思います。
見てもらえる病院もない状態です。
夏休みであまり帰省した家族と食事したりは避けたほうが無難だと思われます。
第７波でコロナが医療崩壊なども起こさず本当の意味で弱毒化していればいいですが。