新型コロナ関係データの可視化

このページは5/17でひと段落付けます。今後は第二波に備えてSIRモデルに基ずく世界の動向に力を置きます。

今後は　http://susdi.org/wp/hal/corona2/　でお願いします。

 

新型コロナウイルス(COVID-19)関連の情報をビジュアライズして整理したものです。(できれば日々更新したいと思います)　今後の計画を考えるうえでの自主的な先行きの予想のために作成したものです。COVID-19に関する議論などにも役立てることができると思います。

(3月6日から開始しました。それ以前も遡及しています。)

これから、可視化データ更新発表は　4月19日をもって週1回のペースにしました。
なぜならば、駒データ整理の目的であった感染の先行きの展開パターンが私なりに見えてきたので、私としてのデータ追尾の目標は達したからです。大体の内容はこのページの最後の部分に書いておきました。こんごは、これをまとめつつその進行段階をモニタリングしていくようにします。

1. SIR解析に基ずく感染状況の把握

日ごとの患者増加数(dy/dt)の対数と現在患者数の対数の関係は、感染拡大期では直線的になり、そのy切片は、感染率(≒拡大生産係数Ro/感染期間)になります。欧米ではほぼ0.3です。このラインに乗っているときが感染拡大期です。

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5/17　日本がstage3の減少期に入りました。欧州もそうです。シンガポールの第二波も対策効果期に入りました。アメリカもそのはずなのですが停滞して減少期に入れません。インド、ブラジル、南アは依然拡大期から対策期への移行段階が長く続いています。

基本的に、下の図のような4ステップを踏んで収束に向かうと考えられます。

現在もstep1の拡大期にあるのが、インド、ブラジルなどで、
そこから対策を施すとK=0.1のラインに向けて移動していきます。それがstep2で、K=0.1をきったところで減少(日ごとの変化が図の左の方にむかう)に転じます。欧米、イランはこの段階です。その後減少が進むのがstep3で韓国、中国がこの段階です。さらに進むと、小規模で原始的な感染拡大関係にもどりのすが、そのまま抑え込めればstep4downwで、そこから潜在感染者がみのがされ第二波がおこれば、シンガポールのようなstep4upになります。
欧米はstep1の段階でK=0.3に沿って増大していたのですが、日本やシンガポールの第二波、それにインドも　K=0.1に近いy切片で増大しており、もしかすると欧米とアジアでは拡大生産係数が異なる可能性もあるのではないかということも念頭に置きべきかもしれません。

2.患者数と病床数の関係

5/17　病床数の横ばいはそれこそ「緩み」ではないかと気にかかります。現在は接触抑制で患者が減少しているだけなので、第二波の指数関数的増加に備えられるか要注意です。

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日ごとのその日現在の患者数と病床数の関係です。病床数はCOVID-19 Japanのデータとそれのもととなっている都道府県発表 新型コロナウイルス対策病床数オープンデータを現在数に合うように補正して用いました。現在患者数もCOVID-19 Japanのデータをもとにしていますが、過去のデータは厚労省発表の陽性者数、退院者数、死亡者数のでーたを現在に合うように比例補正して用いています。
4/19日までは病床数が伸びず、どうにか4/12ぐらいから始まりだした行動抑制による国民の努力でどうにかしのいでいたという状態でしたが、民間施設利用などの自治体などの努力でギリギリのところで病床数が確保され、病床数としてはひと段落ついたという状態かと見られます。

3. 厚生労働省の記者発表「新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について」から作成した国内データ

 

累積検査数と累積陽性者数、退院数

5/17　退院者の数が増えてきているのはいいニュースです。他方で死亡者の比率が傾き1の直線より大きく検査に対する死亡率が増えてきているのが気がかりです。

4/25 死亡者増加速度が急増です。ただし、退院者数も同じように伸びています。
4/18 死亡率が鎌首をもたげてきています。
4/11 日本の挙動がイタリアに近づいています。
4/１傾き1すなわち陽性率一定の直線を入れてみました。ほぼそれに沿って推移しているように見えます。
３/29 韓国の方に向かっているかと思えたのですが、イタリアの方に鎌首をもたげました。
3/28 同一レベルの検査数でイタリアよりかなり低い陽性率になっています。
3/27 韓国の検査データつけ加えました。日本はイタリアより韓国の方に向かっているようです。
3/23 死者数データもつけ加えました。
3/18 累積データ表示に切り替えます。

 

検査累積数と累積陽性率、一日当りの陽性率

5/17　検査数が増えて陽性率は安定してきましたが、検査数ののびが直線的なのは、第二波に対する準備として十分なのか「ゆるみ」なのか。

4/25検査累積数が直線的に伸びているということは、検査数はほぼ一定で増えていないということです。
4/12 日本の検査の伸び、また前のペースです。
4/9ここになって日本の検査数が急激に伸びだしています。いままでなぜ伸びなかったのでしょうか
4/1 この間の検査数の伸びは 平均約１０００/日でほとんど加速されていません。
3/29 下記のコメントを付けたのにまた変動です　データの整理がついてないのでしょうか
3/28 3/25(オリンピックの延期が決まった翌日)から厚労省の検査データが安定した伸びを見せるようになってきました。
3/27 PCR検査は3月4日以降平均20日で20000増えています。ただ初期からほぼ均等で加速はされていません。
3/25 厚労省のデータは4日ぐらいがワンパッケージとしてみておけばよさそうです。
3/22 厚労省のデータは日々ぎくしゃくしてます。
3/19 千葉県のデータにあ誤りがあった分の補正が3/18になされました。

 

WHO Coronavirus disease (COVID-2019) situation reports からの世界のデータ

代表的な国々の感染者数の推移(対数表示)

5/17　この図の中では、インド、南アが伸びています。

4/25インド、シンガポールを加えました。日本とともに要注意です。
4/18 日米南アが依然増加中
4/4 南ア、早めのLDが奏功しているかもしれません
3/25 南アの伸びがきになります
3/24 二日間止まっていたアメリカのデータが入りました。急速な増加です。
3/23 アメリカの最新データは入っていないようです。

国別感染者増加数(対数表示)の推移

5/17　アメリカ、イランは伸びはとまっているものの減少傾向にいまひつとつ乗り切れない状態です。

5/10 ブラジルのデータを加えました。インド、ブラジル、南アで患者数が伸びています
4/25 今のびの著しいインドとシンガポールを加えました。特にシンガポールの初期は感染速度が抑えられていましたが、今では日本以上の伸びです。
4/17 欧州、日本で患者の増加速度が低減してきだしています。
4/5 ヨーロッパのLDの効果が表れだしたかもしれません。
4/4今回各国の患者増加数は、5日の移動平均として長期傾向がわかるよう図をなだらかにしました。また、絶対数から一億人当りに変更しました。
3/31 全体頭を垂れているのは休日で報告が減っているせいで感染者が減っているとは限らないと思います。
3/30 日本がアジアグループから頭をもたげて欧州グループに向けて動く出したかもしれません。
3/29 各国のロックダウンなどの対策を入れてみました。果たしてLDの効果は?
3/28 南アの伸びが日本、韓国を抜きました。ただまだ死者は出ていません。
3/27 日本の伸びの傾きが大きくなってきています。
3/26 やはり全体として増加傾向はとまっていないようです。
3/25 中国やはり微増傾向ですかね
3/24 アメリカの伸びは数日分まとめていることもあります。フランス、イタリアは増加速度がピークに達したのかもしれません。
3/23 中国、韓国、日本などの第一波グループと欧米の第二波グループに分かれているといえます。前者に第二波が襲わないことを願います。イランがピークアウトしつつあるように見えます。
3/22 アメリカの伸びはイタリア並みになっています。
3/21 中国、韓国が減少から微増に転じています。一時的なゆらぎデータの可能性もありますが、この先要注意。

国別の死亡者数

5/17　インド、南ア、アメリカそれに日本の増加傾向が引き続いています。

4/17 ドイツを加えました。南アと日本の死亡率が上がってきています。
3/28 ついに南アフリカで死者が出ました。これからアフリカが要注意です。
3/24 アメリカが急速に伸びています。
3/22 国別の累積死亡者数も載せることにしました。

各国の感染者数と日々の増加数の関係

4/25 患者数を累積ではなく、当日にしました。WHOデータには退院者数がないので、日本の数値をもとに20日前の新規患者が感染状態から脱するとして計算しています。(最新版は冒頭に掲載しています)

5/4　5/17　更新せず

4/25 シンガポール、インドを加えました。どうも、欧米はK=0.3で　日本、シンガポールはK=0.1 インドもそれに近い傾向で拡大していっているようです。

4/17 4/14に指摘した新患者率停滞傾向は、あまりにも作為的傾向なのでその視点で精査したらこちらのソフトに問題があるのがわかりました。理にかなっていない現象はデータ操作上のミスが多いというのはこのケースもそうでした。おわびします。実際は、停滞よりもっといいニュースで減少傾向に転じていました。
また中国の1月下旬からのデータも加えました。やはり欧米と同じラインに乗っています。
4/14南ア、日本も含めて、第二次感染国の患者増加者数がそれぞれの国て一定になってきました。中国や韓国の様に低下していくわけでもないようで、いったい何が起こっているのでしょうか。
4/8 当初世界的傾向から低い方にシフトしていたように見えた日本がメインストリームに近づいているように見えます。また、一旦LDの効果が出たかに見えた南アが再度急上昇しています。
4/6 各国の患者数と日々の増加数の関係をプロットしました。世界中の国々がだいたい同じ傾向を示し、そこから抜け出した国が顕著にわかります。この傾きが1というのが、増加数が対象数(ここでは感染者数)に比例するという、単純な指数関数モデルに該当します。というとは日本も基本的に指数関数モデルで推移しているということになります。

各国の死亡者数増加速度と患者数の関係

各国の死亡者増加速度と累積患者数の関係をグラフにしました。本当は累積患者数ではなく退院者と死者を差し引いた患者者数でプロットしたかったのですがWHOのデータに退院者がなかったので、まずはこれで図示してみました。

4/25 累積感染者ではなく推定当日患者数を横軸にして表してみました　　5/2 更新なし　5/17更新せず

5/7　西欧は減少期に入りました。アメリカ、日本は減少率が停滞しています。

4/25 ドイツも含めて感染拡大後の停滞期には患者増加率が増す傾向が出てきています。日本も急速に上がっています。

 

 

個別まとめ　———–

 

4/24

4/24

4/24

4/21

4/10

これもイタリア、ただし2011年のナポリです。使用済物処理が社会にどれだけ影響を与えているか、ナポリだけでなく多くの経験があります。
コロナ対策では、④物流、➄情報とともに、これら社会のwell beingを支える、①医療、②公衆衛生、③使用済み物処理に、よりプライオリティを置いて力を注ぐべきです。人材確保、活動保護観点からの、予防的検査の優先、非専門家、非専業者で代替できる部分の切り出しと、その部分の産業化により力を注ぐべきでしょう。③などはまだ大きな影響は出てきていないように見えますが、影響が見えだしたらもう打つ手はなくなっている時です

 

 

各国の3/28時点での各国の比較をグラフにしました。

4/5 埼玉の陽性者数の解析結果　https://news.livedoor.com/article/detail/18067096/
をビジュアライズしました。

 

 

 

4/3 東京都と大阪府の検査状況を比較しました。

4/3日　東京都の患者発生数、増加数と全国の発生数の1/10をまとめてプロットしました。

4/4 今必要なものをまとめてみました

4/3 志村けん氏の経過と東京感染者数を重ねてプロットしました。

/2 コロナ対策の現状を筆者なりにまとめてみました

 

東京都の相談数と検査数

 

壱岐市の感染経過の考察

ヒトクラスター潰しから　コミュニティクラスター　クリアへ

 

 

 

関連、紹介リンク

4/24
韓国から学ぶことII、(取り入れるかどうかは別ですが)、①キャッシュレス経済をベースにした感染者行動情報管理、②公衆保険医制度　https://www.fnn.jp/articles/-/31819　コロナ解決のために、これらの長所のみを日本流にどう組み込んでいくか。

4/24
韓国と日本の違いの一つに「緊急使用承認制度」というのがあったことは、記憶にとどめておくべきでしょう。なお、引用は韓国宣伝サイトです。(日本語でこれをきちんと取り上げている記事が見つからなかったもので)　http://japanese.korea.net/NewsFocus/Sci-Tech/view…　 

4/24
引用は2月下旬の記事です。https://bio.nikkeibp.co.jp/atcl/news/p1/20/02/28/06625/　そこから何が進んだのか、保健適用以外は今書かれた記事だといってもおかしくないですね。

4/24

すでに実施されているところもあるかと思いますが、自宅療養、ホテル療養の方々にパルスオキシメータのようなものを配って、そのモニタリング値を監視できる体制を(非医療資格者の電話や対応スマホアプリでもできる)取ったらどうでしょうか。　https://www.jrs.or.jp/modules/citizen/index.php…

4/23
医療の専門家ではなくてもできるサポート、このような取り組みがどんどん試みられるといいですね。　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000257.000028199.html…

4/21
やはり日本にも来ましたね。https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20200418/2000028516.html　医療、介護、公衆衛生、ここに集中的保護を! 「一律」なんてもっとゆとりのある時、社会基盤を崩さないために支援を集中的に投入を。検査も隔離も。それから特別な資格のある人でもできる、人でなくともできる、そのような作業を切り出して専門従事者の負担を極力減らすこと。

4/20
必見、コロナウイルス　昨年10月のシミュレーション動画
https://youtu.be/w0Z3xRCRWfc

4/13
SEIRモデルで、基本再生産数を論じているサイトを見つけました。https://qiita.com/oki_mebarun/items/e68b34b604235b1f28a1　です。Pythonのコードもありますので　自分でシミュレーションしたい人には役立つと思います。

 

 

一日の患者数(推定)と新規患者増加数の関係

その日の患者数yと新規患者数dy/dt の対数関係をプロットしています。
これは、(dy/dt)= Ky の指数則と呼ばれる関係があるとすると、この関係は直線状にプロットされます。
拡大期はほとんどの国でK=0.3 とした直線状に乗って患者が増えます。
対策が打たれだすとK=0.1のラインに乗る位置まで漸次動いてきて、そこに達するあたりから患者数が減少傾向に転じ始めます。
この下がり方は、中国、韓国の例からすると、おおよそK=0.02に沿っているかのように見えます。
最終的には、またK=0.3に回帰しますが、感染者数、新規感染者数ともに以前より大きく抑えられています。
このKの値は、一般にβ－γ(βは患者者が新規にうつす係数、γは退院や死亡により感染を脱する係数)で表され、βを決める要素として、今注目されているRoが効いてきます。
  のK=0.3 というのは何もしなかった時で、Roを少なくする努力を行うと、Kが小さくなり、K=0.1あたりに達すると、患者減少の効果が出てくる。それでかなりの程度まで抑えると、接触機会を戻してK=0.3に戻っても患者増加の規模が小さく、クラスター対策で対処できるレベルになる。　という動きが見えてきました。
ただ、日本はK=0.1 に沿ったような形で感染が増えるという特殊な挙動をしているので、これがどう動くかは要注目です。