日本 の コロナ ウイルス 感染 者 数。 東京で新たに58人感染、北海道は11人 : 都道府県別の新型コロナウイルス感染者数(6月29日夜更新)

新型コロナウイルス都道府県別感染者数一覧|エンタメの殿堂|note

日本 の コロナ ウイルス 感染 者 数

こちらは厚生労働省から発表されているデータです。 これ以降のデータがあれば教えてください。 08% 40代 2443 36 8 0. 32% 50代 2555 63 16 0. 62% 60代 1743 89 44 2. 52% 70代 1496 81 102 6. 81% 80代〜 1536 30 228 14. 84% 不明 24 1 0 0 調査中 218 1 0 0 非公表 33 1 0 0 「陽性者数」とされているのは検査を受けて「陽性」と判定された人の数を表しているためです。 もしかして検査を受けていない、受けられていないけど実は感染している・・という人がいるのだとしたら、感染者数はもっと多いことになります。 実は感染者は陽性判定が出ている人の何倍も10倍以上もいるのではないか?と言われています。 ただ、死亡者数は隠せるようなものではないと思うので・・もし感染者がもっと多いとしたら死亡率はもっと低い、ということになるのではないでしょうか。 (死んだ時にCOVID-19に罹患していると判断されなければ含まれないと思いますが・・医療関係者も感染したくはないと思いますので、疑いがあるなら検査するのではないかと・・。 新型コロナウイルスにかかった人の場合亡くなって火葬が終わるまで家族も会えないそうなので。。 ) これでみると、10代以下の感染はかなり低くなっています。 これはやはり、学校を休みにした効果が現れているのでしょうか。。 (もしかしてBCG接種からの時間が経っていないから・・ということもあるのかもしれませんが定かではありません) とにかく、今の時点で子供の感染者数が多くはないようです。 僕は医療関係者でも専門家でもないのでその前提で聞いていただきたいのですが、 30代、40代、50代という働き盛りでおなくなりになっている方もいらっしゃるのですが、このデータからはどんな方がなくなったのかまではわかりません。 この数だとすると、そもそも身体が弱っていた、がん治療で免疫が弱っていた、等、通常の健康状態ではない人だけが重症化し、場合によっては死亡してしまった・・ということではないかなと。 10代、20代も重症化している人はそういう人かもしれません。 お年寄りほど重症化しているところをみると、免疫が弱っている人ほど・・ですかね。 これはもしかしたら他のウイルスの病気も同じかもしれないですが(インフルエンザなど?) これだけ広がる病気なのだとしたら、いずれはみんなかかってしまうのだろうとは思いますが、今すぐみんなかかってしまうと医療崩壊してしまう、という状況なのかなと思います。 少しずつ、ゆっくり広がっていく・・という状況にするには、やっぱりみんなが外出自粛しつつ人と会うのを制限するしかない、ということなんですかね。 若い人も「かかっても心配ない」と思っても、それをご老人に感染してしまうと大変なことになるので、ウイルスを運んでしまうことになる行動は避けた方が良いでしょう。 年代 陽性者数(人) 重傷者数(人) 死亡者数(人) 死亡率 〜9歳 203 1 0 0 10代 292 1 0 0 20代 2083 3 0 0 30代 1903 9 2 0. 11% 40代 2090 38 5 0. 24% 50代 2183 64 12 0. 55% 60代 1459 116 29 1. 99% 70代 1194 140 70 5. 86% 80代〜 1074 158 125 11. 64% 不明 25 1 0 0 調査中 151 1 0 0 非公表 24 2 0 0 全陽性者数における死亡率は、約1. 9%です。 重症化している人は約4. どこかのタイミングで、通常の経済活動を再開するべきとは思います。 ずっと色々なことを止め続けることはできないと思いますので。。 その時に中心になるのは若い人から50代ぐらいの人だと思うので、新型コロナウイルスに罹患してもリスクは高くないかもしれません。 (自分が体調悪いか正確にわかる人はいないので全くリスクがないことはありませんが) ただそうなっても、お年寄りだけはもうしばらく我慢してもらった方がいいかもしれません。 そのために、それで困るお年寄りを助ける方法を考えるべきなんですかね・・ こんなことを言うと怒られそうですし、 仮にこのウイルスが何らか人為的なものによる発生であれば全く関係ないかもしれない話なのですが 「自然」には「調整力」のようなものが働く・・ということもあったりするんですかねもしかして・・ 増えすぎた人口を抑制する 高齢の人口が増えているのでそれを調整する 若い人を増やす(こういう事態が発生するとベビーブームが起こると言われています。 今回も2021年の初めにベビーブームが起こるのではないかと・・) みたいな、我々には見えないチカラが働いているとしたら・・なんてことも考えてしまいます。 たくさんの人がなくなったり、生まれてきたりすることにより 医療費のかかる額が減った・・ 年金の支給額が減った・・ 将来税金をおさめてくれる若者が増えた・・ 新型コロナウイルス騒動が終息(できるのか?)した時の結果をみて、「もしかしたらこれは、自然(地球)の調整力によって起こったことかもしれない」なんていう話が出てくるのかなと・・なんとなく感じました。。 (あ、だからあきらめろ、とかそういう話ではありませんので勘違いがないように!) AR30.

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新型コロナウイルス年齢別死亡率データ、年齢別感染者数、死亡者数、重傷者数の表・グラフ、日本国内

日本 の コロナ ウイルス 感染 者 数

2020年4月24日 国内で1万人を超えた新型コロナウイルスの感染者。 NHKでは、このうち4月17日までの9800人余りについて、年代や感染経路などのデータを詳しく分析しました。 その結果、最近の感染拡大の特徴が見えてきました。 9852人のデータを分析 NHKは、全国の放送局を通じて自治体が発表した感染者の性別や年代、職業、感染経路などのデータを集め4月17日の時点の9852人について分析しました。 人口10万人あたりの感染者、東京に続き北陸が上位に 感染者の実数で最も多いのは東京都、次は、大阪府ですが、人口10万人あたりでみるとまた違った順位になります。 東京都の20. 1人に続くのは、石川県の14. 1人、そして福井県の13. 5人でした。 高知県も9. 0人で8番目になっていて、全国平均の7. 8人を上回りました。 北陸などでなぜこのような結果になるのか。 これらの地域では、特定の企業や医療機関などで集団感染とみられるケースが発生していました。 地方でも感染拡大が深刻になっていることがうかがえます。 男女別・年代別で見ると 20代女性の感染者が多い 感染者を男女別と年代別で比較します。 男性で割合が多いのは、次の年代です。 40代 19. 50代 18. 30代 16. 20代 14. 60代 12. 9% 男性で割合が少ないのは、次の年代です。 90代以上 0. 10歳未満 1. 10代 1. 80代 4. 70代 8. 8% 女性で割合が多いのは、次の年代です。 20代 20. 50代 16. 30代 15. 40代 14. 60代 10. 3% 女性で割合が少ないのは、次の年代です。 10歳未満 1. 10代 3. 90代以上 3. 80代 6. 70代 9. 3% 注目されるのは20代女性の感染の多さです。 男女別・年代別 人口あたりで見ると 人口10万人あたりで見ると、女性で最も多い20代女性は13. 4人となっています。 男性で最も多い50代は13. 2人となっています。 20代女性の感染がなぜ多いのか。 日本感染症学会の理事長で東邦大学の舘田一博教授は、医療や介護の現場で働く人や、接客業の人たちなどに、若い世代が多い可能性を指摘したうえで、「さらに詳しい解析が必要だ。 誰もが誰かに感染を起こしてしまうリスクがあるという意識で行動することが重要だ」と話しています。 発表日ごとに年代別の割合を見ると 30代以下で増加傾向 国内の感染拡大のなかで、年代別にはどのような変化があったのか。 発表日ごとの年代別の割合を3月から見てみます。 3月上旬から中旬にかけては「60代以上」が多く、「30代以下」が少ない傾向で推移。 3月の終わりごろからは逆に「30代以下」がほかの年代を上回り、「60代以上」が比較的少なくなる傾向になりました。 これは、東京などの都市部で感染者が急増した時期と重なります。 その後、4月中旬以降では年代別の割合の差が小さくなる傾向になっています。 都市部と並行して高齢者の割合が高い地方でも感染が拡大したことで、世代の差が小さくなっていくのでしょうか。 感染経路が推定できる人 不明な人 その割合は 感染経路が分からない人が増えていることについてデータから見てみます。 3月下旬以降、1日ごとの割合の変化をみると、やはり、感染経路が推定できる青い色の割合が日に日に少なくなってきたのがわかります。 全体の半数以下にまで減る傾向になっています。 感染経路が推定できる人 不明な人 年代別では 感染経路が推定できる人とできない人の割合を年代別に見てみます。 10代以下や、70代以上では推定できたケースが半数を上回ったのに対し、20代から60代では感染経路が推定できたケースが半数を下回り、とくに、30代から50代で感染経路がうかがえない傾向が顕著になっています。 感染経路が推定できる人 不明な人 職業別でも特徴が 職業別では、介護士や介護施設の利用者などの「介護・福祉」、大学生や学校の教員など「学校・教育」、医師や看護師などの「医療関係者」などで感染経路が推定できるケースが多いのに対し、「飲食・接客」や「会社員など」は感染経路が推定できる割合が少ない傾向となっています。 感染者の職業は半数程度しか公表されず、職業の分類も自治体によって異なるため、あくまで参考のデータですが、病院や介護施設といった感染経路が推定しやすいケースと、飲食・接客のような不特定多数の人に接するケースとで、傾向に違いが出ているといえそうです。 専門家はどう見る 今回の分析結果について、日本感染症学会の理事長で東邦大学の舘田一博教授は次のように話しています。 《地方でも感染が増えていることについて》 「人口が多いところで患者数が多くて、その後、地方にと考えていたが、ある地域では3密を起こしやすい環境が作られている可能性がある。 今は感染のまん延期なので誰でも感染してもおかしくない状況だ。 患者数の多い都心から地方に移動した人を中心に集団感染が起きてしまう可能性があるので注意が必要だ」 《20代女性の割合や40代男性の割合が多いことについて》 「この感染症は人と人との接触で感染のリスクが高まるのでさらに詳しい解析が必要だ。 40代、50代の男性は働き盛りで多くの人に会い、移動もする。 夜の街に出て行く機会も多いのかもしれない」 《データ全体から言えること》 「男女、年代にかかわらず、誰でも感染を受けるリスクがあるし、誰もが誰かに感染を起こしてしまうリスクがあるという意識で行動することが重要だ」.

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新型コロナウイルス 国内感染の状況

日本 の コロナ ウイルス 感染 者 数

前書き 世界各国は、PCR検査などの方法で確認された感染者数を公表しています。 日本の感染状況(厚労省のサイト) 韓国の感染状況(KCDCのサイト) 公表された「PCR検査陽性者」は、実際の感染者数でしょうか? もちろん、そうでないと思います。 PCR検査陽性者は、あくまでも実際の感染者の中の一部分です。 発症したがPCR検査を受けてない人、感染されたが発症していなく潜伏期間になている人など、「潜伏感染者」と呼ばれる人もたくさんいるでしょう。 ここでは、「実際の感染者数 = PCR陽性者数 + 潜伏感染者数」とします。 潜伏感染者からうつされることは、新型コロナウイルス対策困難の原因です。 日本では実際の感染者数は何人になるか、 自分の周りにどのぐらいの確率で感染者がいるのは知りたいですが、 調査結果がないため、正確に把握できない状況です。 以下には私個人の考えで推定した数字を書きますが、 あくまでも個人的な意見ですので、参考程度にしてください。 方法1)MOBS LAB予測モデルの結果を用いて実際の感染者数を推測 MOBS LABは米国の東北大学(Northeastern University)などの機構が運営しているバイオ技術のモデリング研究室です。 MOBS LABの 2019 NCOV サイト MOBS LABは、中国武漢市の人口密度や人口流動状況のモデルを用いて、武漢市の潜伏感染者も含めた実際の感染者数をシミュレーションしました。 そのシミュレーションの結果は、その後武漢市の感染者数推移とだいたい合ってますので、ここではMOBS LABの推測値を参考にします。 MOBS LABの1月20日〜1月24日のレポートに記載されるシミュレーション結果、武漢市の実際の感染者数の中位値を下表の「Estimated」列にまとめます。 また、中国政府から公表された確認済みの感染者数を「Comfirmed」列にまとめます。 8となります。 大まかに、感染拡大期の武漢市の実際の感染者数は、おおよそ公表された感染確認者数の15. 8倍と考えます。 もし他の地域の感染拡大期の状況も似たような傾向と考えて、同じ倍率を他の地域にも適用できるとしたら、各地域で公表された感染者確認数*15. 8で、実際の感染者数を推測できるでしょう。 そう考えますと、2月29日 19:00時点、厚労省から公表された日本の感染確認者数 退院と死亡除く は208人であり、実際の感染者数= 208 * 15. 8 = 3286人と計算します。 しかし、この推測方法に制限事項や課題もあります。 中国武漢市をモデルケースにしているが、日本の状況は武漢市ほど酷くはないでしょう。 そのため、この方法で推測した人数を、推測値の上限と考えます。 国によって感染者数公表の方針が違うと、結果も違うはずです。 感染拡大期ではPCR検査が十分に追いつかないため倍率が大きいです。 安定期に入って十分にPCR検査ができれば、この倍率が小さくなるはずです。 方法2)日本と韓国のPCR検査率を比較して感染者数を推測 極論として、国民全員に対してPCR検査を実施すれば、正確な感染者数を把握できますが、それは不可能のため、国によって対応方針が違います。 日本でのPCR検査を受ける条件が厳しく、PCR検査の人口比率はとても低いので、公表された感染確認者数と実際の感染者数の乖離が大きいと考えます。 それに対して、韓国でのPCR検査条件が低く、世界中でもPCR検査の人口比率は高いです。 韓国の公表感染確認者数は、より実際の感染者数に近いと考えます。 そして、まず日本も韓国と同じレベルのPCR検査を実施したら、どのぐらいの感染者数になるかの視点で、考えていきます。 以下はで公表された2月28日時点の「日本」のPCR検査状況です。 以下はで公表された2月29日時点の「韓国」のPCR検査状況です。 日本と韓国の2月28日〜29日のPCR検査の状況とその結果を下表にまとめます。 また、1月24日時点の中国湖北省のPCR検査状況も参考として入れています。 71に対して、日本の人口検査率は 0. 18 しかなく、100倍に近い差があります。 そうすると、日本の実際の感染者数は厚労省公表感染確認者数の 100 倍になるでしょうか? そうではないと思います。 厚労省のPCR検査方針は、感染された確率の高い人に対して検査を実施しています。 日本全国の国民という母集団から検査する標本を抽出するときに、厚労省はその中の上位0. それ以外の人に対してPCR検査を実施したとして、陽性の割合はもっと下がるはずです。 そして、今回はPCR検査の実施を自由度1のカイ二乗分布と仮定します。 日本での人口検査率を現在の2倍に拡大しても、PCR陽性の人数(感染確認者数)は現在の1. 5倍にしか増加しないと仮定します(推測1)。 推測4の値は、韓国KCDCの公表感染者数の信用レベルに近いと考えます。 しかし、韓国KCDCも国民の一部に対してしかPCR検査を実施していないため、実際の感染者数はそれよりも多いはずです。 検査受けてない人の中に、感染者数はどのぐらいいるかは、全く未知な部分になるため、推測難しいです。 ここでは、乱暴に、KCDC公表感染者数の 1. 5倍と考えます。 つきまして、この方法では、2月29日時点、日本の実際の感染者数は1595人、厚労省公表感染確認者数の 7. 59 倍と推測します。 方法3)重症と死亡者数の割合から感染者数を推測 日本ではPCR検査率が低いため、直接感染者数を観測していない状況ですが、重症や死亡者数は正確に把握しています。 そして、重症や死亡者数から感染者数を推測するのも一つの方法だと考えます。 日本ではもっとも観測できているクルーズ船「ダイヤモンド・プリンセス」を例とします。 により、2月21日時点で、クルーズ船の状況は以下です。 PCR検査陽性判定:634人• そのうち重症:20人以上• そのうち死亡:2人 上記データで計算しますと、感染者数は重症者数の31. 7倍、死亡数の317倍となります。 日本国内の状況を、前述厚労省サイトで公表された2月28日時点の「日本」のPCR検査状況から確認します。 PCR検査陽性判定:210人• そのうち重症:20人• そのうち死亡:4人 日本国内の重症者数 20人 * 31. 7倍で計算すると、634人の感染者と推測します。 日本国内の死亡者数 4人 * 317倍で計算すると、1268人の感染者と推測します。 この計算方法自体は、母数が少ないため精度低いと思いますので、日本国内には、少なくとも634〜1268人の感染者がいてもおかしくないと考えて頂ければと思います。 結論 上記3つの方法うち、方法2)日本と韓国のPCR検査率を比較して感染者数を推測は一番現実意味があるかと思いました。 方法2の推測結果は方法1と方法3の間ぐらいで、この方法によりますと、2月29日時点、日本の実際の感染者数は1595人、厚労省公表感染確認者数の 7. 59 倍と推測します。 下記のサイトでは、新型コロナウイルスの世界各国の感染状況をリアルタイムに確認できます。 上記サイトでは、以下の数式を用いて計算しています。 8倍という倍率を適用しています。 もちろん過大評価になっている可能性はありますが、リスクに対して、軽視されるよりも、少し重視した方が被害を抑えられると考えますので、割に高い倍率を適用しました。 5倍から、方法2の8. 0倍へ変更しました。 方法1より方法2の方が適切と考えた理由は以下です。 世界中の感染状況が発見早期から拡大期へシフトしているため• 日本など世界各国のPCR検査率が改善したため、方法1は過大評価になっている 今日の記事は以上です。 ご興味やご質問がございましたら、ぜひコメントください。

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