感染 者 数 推移 グラフ。 東京都の感染者数の推移とGoogle Dataの更新~コロナウィルスのデータサイエンス(89)

新型コロナ感染者・死者の「増加ペース」世界中で日本だけ落ちず

感染 者 数 推移 グラフ

グラフから、累計感染者数は指数関数的に増加する一方で、累計退院者及び累計死亡者数は比例的な変化且つその傾きは小さい。 つまり、現段階で陽性である人が著しく増加し続けており、医療機関を圧迫していることが分かる。 この結果がいわゆる医療崩壊を示唆しているともいえよう。 1-2 男女別感染傾向 国の調査では男性の感染割合は女性と比較して高いことが既に明らかとなっている。 ここでは男女別の感染割合に重点を置いて比較・考察することとする。 男女別の感染者推移と最新データに基づいた感染者の男女比率を分析した。 性別不明といったデータが含まれているが、この二つのデータから男性の感染率はおおよそ女性の1. 4倍であり、その差は可視化しても大きく目立つものとなった。 この顕著な結果の差から、性別の違いが何らかの形となって感染の原因に関与しているように思われる。 これが生まれつきの差にあるのか、又は生活習慣の差にあるのか、一層注意深く分析する必要がある。 1-3 年代別感染傾向 次に年代別データを分析し、その感染傾向を明らかとする。 上記の分析結果から20~50代で全体のおよそ7割を占めており、この年代の範囲では目立った感染割合の差は見られない。 この結果と日本の年代別人口比率を考慮すると、年齢と感染の相関関係は見られないということが考察される。 しかしながら、国の調査では新型コロナウイルス感染による死亡率は高齢になるにつれて高くなることが明らかとなっている。 第二章 各エリアごとの感染者推移と特徴の分析 2-1 都道府県別感染者数 まずはじめに都道府県別の感染者数をグラフに可視化し、感染拡大の規模を大まかに把握する。 感染者数は東京都が突出して多く、これに続いて関東エリアや地方中枢エリアに感染者は多く見られる。 一方でエリアごとにその感染拡大の規模は異なるよう に思われる。 よって本章では各エリアごとの感染拡大の傾向を分析するものとする。 2-2 各エリアの感染傾向 ここでは各エリアごとの都道府県別の感染者数に加えた3つのデータ ・エリア別感染者推移 ・エリア別感染率(性別) ・エリア別感染率(年齢) を分析・比較し考察を進めることとする。 これが3月後半以降、関東・関西エリアで感染者が急激に増加し、とくに関東エリアでは指数関数的な感染拡大の変化が顕著に現われている。 特に感染者数が最多を記録している関東エリアの男女比の差が大きく、これが全国データの男女比率に大きく影響していると考えられる。 分析結果から、どのエリアも20-50代が占める感染割合が大きく、 特に50代の感染割合は全エリアで15%を上回っている。 しかしながら、エリアごとに感染割合が最も大きい年代は異なり、東北や関西では若年層の感染拡大が、北海道や四国では高齢層の感染拡大が目立っているようだ。 第三章 PCR検査の現状 本章では曜日別PCR検査実施平均数と感染者数平均を分析した結果とPCR検査と感染者数の推移、陽性率の変化を日ごとに追った結果を基にその傾向の分析を進めた。 尚、グラフのタイトルとして、 (上)曜日別PCR検査実施平均数と感染者数平均の分析結果 (下)PCR検査と感染者数の推移と陽性率の変化の分析結果 としている。 検査実施数は曜日によって大きく異なっているがこれは医療機関の休診日と関連しているものと思われる。 一方で曜日別感染確認数は、週後半にかけて増加傾向にあるように見える。 この傾向の背景として挙げられることは判明していないが、このグラフを見る限り曜日別感染確認傾向と強い相関関係はなさそうである。 PCR検査数は急激に増加しており、これに伴い感染確認者数も増加していると考えられる。 これらと同じように増加していたのが陽性率である。 第四章 発症から確定までの期間の傾向 上のグラフは発症から感染確認までにかかった期間を分析したものである。 これを見ると発症から感染確認までにかかる期間はおおよそ1週間であることが分かる。 しかしながら、少数ではあるが感染確認までに2、3週間もしくはそれ以上かかる場合もあり、感染拡大の大きな原因の一つであると考えられる。 第五章 今後の全国感染者推移の予測 ここでは第1章で分析した全国の感染者推移について、今後の予測モデルを示す 尚、 今回の予測モデルには多項式回帰を用いる。 モデル作成の処理では1次関数から9次関数における対数平方平均二乗誤差を導出しているが、今回は対数平方平均二乗誤差の最小値を算出した4次関数をモデルに用いる。 上のグラフは実際の感染者推移と予測モデル推移をプロットしたものである。 これを見ると、多少のずれは生じているものの、指数関数的な増加傾向は今後も続くと予想される。 尚、この爆発的感染拡大は現時点での対策(緊急事態宣言やその他の取り組み)の効果を見込んでの予測であるため、今以上の対策や予防・意識が必要となる。 この予測から、感染爆発のX-dayは5月に入ってからと考えられる。 4月中に何らかの策を打たなければ、日本は最悪の境地に立たされることに間違いはなさそうである。 これらのデータに共通して言えることは、どの項目をとっても、右肩上がりの好ましくない現状が続いているし、この傾向はしばらくは継続しそうである、ということである。 考察・提供データ紹介 2週間前に緊急事態宣言が発令されたが、日本にはこれ以上に効力のある指令を出せない故に、緊急事態宣言が発令されても感染拡大を防ぎきれていないこの現状に対して非常に危機感を覚える。 第五章に示した予測モデルでは6月8日の時点で10万人を超えている。 目を疑うような予測ではあるが、このような信じがたい感染爆発が世界各地で起きているので、他人事ではないはずである。 こうした最悪のシナリオを出迎えない為にも、自分たちができることをやろう。

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◆【4月13日更新:4月12日まで】2003年のSARSの感染拡大の推移と比べてみました:新型コロナウイルスの感染拡大ペースは桁違いに速いことがわかります

感染 者 数 推移 グラフ

日付 新規患者に関する報告件数の推移 日別 新規患者に関する報告件数の推移 累計 June 29 58 6,171 June 28 60 6,113 June 27 57 6,053 June 26 54 5,996 June 25 48 5,942 June 24 55 5,894 June 23 31 5,839 June 22 29 5,808 June 21 34 5,779 June 20 39 5,745 June 19 35 5,706 June 18 41 5,671 June 17 16 5,630 June 16 27 5,614 June 15 48 5,587 June 14 47 5,539 June 13 24 5,492 June 12 25 5,468 June 11 22 5,443 June 10 18 5,421 June 9 12 5,403 June 8 13 5,391 June 7 14 5,378 June 6 26 5,364 June 5 20 5,338 June 4 28 5,318 June 3 12 5,290 June 2 34 5,278 June 1 13 5,244 May 31 5 5,231 May 30 14 5,226 May 29 21 5,212 May 28 15 5,191 May 27 11 5,176 May 26 10 5,165 May 25 8 5,155 May 24 14 5,147 May 23 2 5,133 May 22 3 5,131 May 21 11 5,128 May 20 5 5,117 May 19 5 5,112 May 18 10 5,107 May 17 5 5,097 May 16 14 5,092 May 15 9 5,078 May 14 30 5,069 May 13 10 5,039 May 12 27 5,029 May 11 15 5,002 May 10 22 4,987 May 9 36 4,965 May 8 39 4,929 May 7 23 4,890 May 6 37 4,867 May 5 57 4,830 May 4 87 4,773 May 3 93 4,686 May 2 154 4,593 May 1 165 4,439 April 30 59 4,274 April 29 47 4,215 April 28 113 4,168 April 27 41 4,055 April 26 82 4,014 April 25 119 3,932 April 24 170 3,813 April 23 134 3,643 April 22 123 3,509 April 21 123 3,386 April 20 101 3,263 April 19 109 3,162 April 18 186 3,053 April 17 206 2,867 April 16 151 2,661 April 15 127 2,510 April 14 159 2,383 April 13 100 2,224 April 12 174 2,124 April 11 198 1,950 April 10 199 1,752 April 9 183 1,553 April 8 156 1,370 April 7 87 1,214 April 6 85 1,127 April 5 141 1,042 April 4 118 901 April 3 92 783 April 2 98 691 April 1 67 593 March 31 78 526 March 30 12 448 March 29 72 436 March 28 64 364 March 27 40 300 March 26 46 260 March 25 41 214 March 24 18 173 March 23 16 155 March 22 3 139 March 21 7 136 March 20 11 129 March 19 7 118 March 18 9 111 March 17 12 102 March 16 0 90 March 15 3 90 March 14 10 87 March 13 2 77 March 12 2 75 March 11 6 73 March 10 3 67 March 9 0 64 March 8 0 64 March 7 6 64 March 6 6 58 March 5 8 52 March 4 4 44 March 3 1 40 March 2 0 39 February 29 1 37 March 1 2 39 February 28 0 36 February 27 1 36 February 26 3 35 February 25 0 32 February 24 3 32 February 23 0 29 February 22 1 29 February 21 3 28 February 20 0 25 February 19 3 25 February 18 3 22 February 17 0 19 February 16 5 19 February 15 8 14 February 14 2 6 February 13 1 4 February 12 0 3 February 11 0 3 February 10 0 3 February 9 0 3 February 8 0 3 February 7 0 3 February 6 0 3 February 5 0 3 February 4 0 3 February 3 0 3 February 2 0 3 February 1 0 3 January 31 0 3 January 30 1 3 January 29 0 2 January 28 0 2 January 27 0 2 January 26 0 2 January 25 1 2 January 24 1 1 (注)• 1 2 6 7 は7日間移動平均で算出。 また、 1 が10人以下となった場合は、 2 及び 3 は参考値とする• 1 2 3 は保健所からの報告日別陽性者数を基に算出• 4 5 の目安となる数値は、患者数に応じた病床の確保数を参考として記載している• 速報値として公表するものであり、後日修正する場合がある• 6 は日曜日、祝日は更新しない。 陽性率:陽性判明数の移動平均/(陽性判明数+陰性判明数)の移動平均• 集団感染発生や曜日による件数のばらつきにより、日々の結果が変動するため、こうしたばらつきを平準化し全体の傾向を見る趣旨から、過去7日間の移動平均値を陽性率として算出(例えば、5月7日の陽性率は、5月1日から5月7日までの実績平均を用いて算出)• 検査結果の判明日を基準とする• 5月7日以降は 1 東京都健康安全研究センター、 2 PCRセンター(地域外来・検査センター)、 3 医療機関での保険適用検査実績により算出。 4月10日~5月6日は 3 が含まれず 1 2 のみ、4月9日以前は 2 3 が含まれず 1 のみのデータ• 陽性者が1月24日、25日、30日、2月13日にそれぞれ1名、2月14日に2名発生しているが、有意な数値がとれる2月15日から作成• 速報値として公表するものであり、後日確定データとして修正される場合がある 日付 陽性者数 陰性者数 検査実施人数 日別 検査実施人数(2月14日以前分を含む累計) 陽性率 June 28 32 443 475 80,514 3. 2 June 27 52 953 1,005 80,039 3. 1 June 26 65 1,875 1,940 79,034 2. 8 June 25 63 1,776 1,839 77,094 2. 6 June 24 48 1,837 1,885 75,255 2. 3 June 23 45 1,727 1,772 73,370 2. 2 June 22 47 1,902 1,949 71,598 2. 0 June 21 17 380 397 69,649 1. 8 June 20 24 1,042 1,066 69,252 1. 7 June 19 35 1,947 1,982 68,186 1. 8 June 18 37 1,807 1,844 66,204 1. 8 June 17 29 1,817 1,846 64,360 1. 7 June 16 31 1,784 1,815 62,514 1. 8 June 15 22 1,883 1,905 60,699 1. 8 June 14 13 461 474 58,794 1. 8 June 13 27 1,070 1,097 58,320 1. 7 June 12 39 2,038 2,077 57,223 1. 7 June 11 31 1,804 1,835 55,146 1. 5 June 10 41 1,857 1,898 53,311 1. 5 June 9 23 1,787 1,810 51,413 1. 4 June 8 22 1,732 1,754 49,603 1. 5 June 7 3 402 405 47,849 1. 6 June 6 30 1,099 1,129 47,444 1. 7 June 5 15 1,886 1,901 46,315 1. 6 June 4 26 1,639 1,665 44,414 1. 8 June 3 28 1,580 1,608 42,749 1. 9 June 2 23 1,427 1,450 41,141 1. 8 June 1 28 1,406 1,434 39,691 1. 9 May 31 12 369 381 38,257 1. 7 May 30 14 548 562 37,876 1. 6 May 29 20 1,150 1,170 37,314 1. 6 May 28 19 1,048 1,067 36,144 1. 4 May 27 12 1,054 1,066 35,077 1. 2 May 26 21 1,036 1,057 34,011 1. 1 May 25 10 910 920 32,954 1. 0 May 24 5 354 359 32,034 1. 0 May 23 9 536 545 31,675 0. 9 May 22 8 1,103 1,111 31,130 0. 8 May 21 10 1,047 1,057 30,019 0. 8 May 20 7 1,057 1,064 28,962 0. 8 May 19 11 1,150 1,161 27,898 0. 8 May 18 11 1,102 1,113 26,737 0. 9 May 17 3 411 414 25,624 1. 0 May 16 5 826 831 25,210 1. 2 May 15 9 1,305 1,314 24,379 1. 4 May 14 15 1,459 1,474 23,065 1. 6 May 13 10 1,351 1,361 21,591 1. 8 May 12 15 1,404 1,419 20,230 2. 1 May 11 25 1,167 1,192 18,811 2. 5 May 10 19 609 628 17,619 2. 6 May 9 28 936 964 16,991 3. 0 May 8 20 1,203 1,223 16,027 3. 3 May 7 25 1,106 1,131 14,804 4. 3 May 6 7 98 105 13,673 6. 6 May 5 9 135 144 13,568 7. 3 May 4 7 260 267 13,424 7. 1 May 3 32 446 478 13,157 8. 0 May 2 19 280 299 12,679 8. 8 May 1 18 289 307 12,380 10. 0 April 30 46 454 500 12,073 11. 0 April 29 32 204 236 11,573 12. 4 April 28 4 123 127 11,337 12. 6 April 27 28 270 298 11,210 13. 4 April 26 35 278 313 10,912 14. 8 April 25 47 270 317 10,599 16. 0 April 24 40 280 320 10,282 17. 0 April 23 75 417 492 9,962 18. 9 April 22 40 221 261 9,470 21. 5 April 21 25 142 167 9,209 22. 2 April 20 59 237 296 9,042 23. 1 April 19 60 244 304 8,746 24. 4 April 18 75 284 359 8,442 24. 7 April 17 84 245 329 8,083 27. 3 April 16 136 374 510 7,754 29. 8 April 15 33 127 160 7,244 30. 1 April 14 26 65 91 7,084 31. 6 April 13 74 176 250 6,993 30. 5 April 12 6 51 57 6,743 29. 3 April 11 159 344 503 6,686 31. 7 April 10 143 219 362 6,183 30. 8 April 9 90 254 344 5,821 24. 7 April 8 125 241 366 5,477 22. 2 April 7 60 211 271 5,111 20. 9 April 6 79 277 356 4,840 21. 6 April 5 61 1 62 4,484 20. 8 April 4 4 61 65 4,422 16. 8 April 3 78 473 551 4,357 17. 6 April 2 69 400 469 3,806 19. 3 April 1 54 110 164 3,337 22. 0 March 31 46 99 145 3,173 20. 9 March 30 0 41 41 3,028 19. 2 March 29 46 285 331 2,987 20. 1 March 28 49 195 244 2,656 23. 0 March 27 32 111 143 2,412 22. 4 March 26 27 60 87 2,269 23. 1 March 25 27 68 95 2,182 19. 2 March 24 14 60 74 2,087 11. 9 March 23 12 44 56 2,013 11. 1 March 22 0 1 1 1,957 8. 6 March 21 0 44 44 1,956 8. 6 March 20 6 9 15 1,912 10. 0 March 19 5 44 49 1,897 7. 8 March 18 4 101 105 1,848 6. 4 March 17 11 60 71 1,743 6. 4 March 16 0 19 19 1,672 4. 6 March 15 0 0 0 1,653 4. 5 March 14 7 64 71 1,653 4. 5 March 13 2 56 58 1,582 4. 1 March 12 2 82 84 1,524 4. 8 March 11 5 114 119 1,440 6. 2 March 10 3 62 65 1,321 6. 5 March 9 0 23 23 1,256 5. 9 March 8 0 0 0 1,233 5. 8 March 7 6 88 94 1,233 6. 1 March 6 6 65 71 1,139 5. 4 March 5 8 71 79 1,068 4. 0 March 4 4 78 82 989 2. 3 March 3 1 73 74 907 2. 2 March 2 0 32 32 833 2. 1 February 29 1 55 56 787 2. 3 March 1 2 12 14 801 2. 6 February 28 0 64 64 731 2. 5 February 27 1 67 68 667 3. 6 February 26 3 48 51 599 4. 1 February 25 0 44 44 548 3. 6 February 24 1 13 14 504 3. 9 February 23 1 6 7 490 4. 9 February 22 1 33 34 483 5. 1 February 21 2 33 35 449 5. 6 February 20 2 58 60 414 6. 1 February 19 3 77 80 354 6. 8 February 18 0 24 24 274 7. 8 February 17 3 4 7 250 8. 7 February 16 5 69 74 243 7. 5 February 15 8 122 130 169 7.

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【都道府県別】人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移

感染 者 数 推移 グラフ

一方、新型コロナウイルスの場合は、300人を超えてから「500人超え」が報告されるまでに4日ほどしか経過していません。 過去のSARSなどとの比較によって評価をするのであれば、死亡者数の増加ペースに注目する必要がありそうです。 なお、グラフの横軸はそれぞれ最初の症例からの経過日数を意味しています。 COVIT-19の場合は、最初の症例から45日後がデイリーのレポートデータの始点になっています。 SARSの場合は、最初の症例が2002年11月と言われていますが、デイリーのレポートが始まったのは、2003年3月からです。 それだけ、感染速度が緩やかだったということでしょうか。 なお、SARSのレポートは週に1回か2回休載のことがありましたが、前日の数字で補完しています。 新型コロナウイルスのデータは、1月22日からのもので、 Johns Hopkins University CSSE のデータです。 新型肺炎による死亡者数がSARSを超えたことがニュースになっていますが、新型コロナウイルスの感染拡大状況をSARSと比較することは、あまり意味がないのかもしれません。 感染速度、感染規模などが かなり異なっています。 とにかく、SARSとの違いが大き過ぎるので、別の感染症の中にもっと参考になるものがあるのかもしれません。 感染拡大は、まだしばらく続きそうです。 グラフを見ていると、長期化する可能性が高いのではないかと思われます。 【仮にインフルエンザの流行拡大パターンが当てはまるとすると・・・】 下の図は、日本のインフルエンザの「2018年-19年シーズン」の週ごとの「定点当たり報告数」の累計のグラフです。 横軸は、「週」で「暦年の第36週」が「シーズンの第1週」になっています。 例えば、「暦年の第1週」時点の累計が44. 13ですが、 「暦年の第12週」にはグラフが 横ばいになる300になっています。 報告数が前週よりも少なくなるといったピークアウトは 「暦年の第6週」頃でした。 「暦年の第6週」には 、ピークを過ぎて、「定点当たり報告数」が10を下回るのが「暦年の第8週」です。 日本のインフルエンザの「2018年-19年シーズン」では、流行の拡大が10週間程度でピークアウトしています。 あくまでも、インフルエンザの流行パターンを前提として推測すると、中国での新型コロナウイルスの場合も2月の中旬までには、感染者の増加数が前日よりも大幅に多くなるといった急速な拡大期(折れ線グラフの点と点の間隔が長い時期)は終了するのではないかと思います。 2月10日の時点では、日々の増加数は前日を上回らなくなっているようです。 もし、日々の「増加数」の伸びが止まってきているとすると、3月上旬までにはかなり落ち着いてくるのではないかと思います。 もしも、 インフルエンザの流行パターンと似ているの であれば、意外と早期に落ち着くのかもしれません。 ただし、検査で確認された数以上の感染者がたくさんいるとすると、確認されている感染者数だけで傾向を判断するのは難しいかもしれません。 地域の拡大も懸念されます。 ただの踊り場になっているだけで、再び感染者数の増加が加速する可能性もあります。 下の図も日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」の推移ですが、累計ではなく、週ごとの報告数です。 治療法の発見、効果的な治療薬やワクチンの開発、簡易検査キットの量産などで早期に終息してほしいと思います。 なお、SARSのデータは、下記のリンクにあった、2003年3月17日から7月11日までのほぼデイリーなWHOのレポートのデータです。 当初は、レポートがなかった日はデータから除いていましたが、アニメーショングラフでの経過日数が正確なものではなくなってしまうので、レポートのない日は前日の値を代入しています。

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