「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文の（HER-SYS データ以外の）データファイルとプログラムが、2025-04-19 に zenodo https://zenodo.org/records/15244462 に開示されました。本稿はこの…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文は、市中にあるデルタ株の比率として 補足情報 Figure S5 を示し、白丸で実測値を、赤線で白丸のモデル化を示しています。赤線は最大値1のロジスティッ…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文は、「ワクチンなし」シナリオでの感染者数などを計算しています。この論文の年齢層別の実効再生産数の計算手順には不明な点があります。検討の結果、…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Sci Rep 2023 論文は、「ワクチンなし」シナリオでの感染者数などを計算しています。この論文が使うワクチンの効果は、論文の論理上、感染予防効果である必要があります。この…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文は、「ワクチンなし」シナリオでの感染者数などを計算しています。しかしこれは不自然で非現実的で特殊なシナリオにおける計算です。本稿は、このシナ…

「主な発言のリスト」の他、「接触8割減」政策の根拠の問題点、「42万死亡推計」の問題点を指摘しています。 「SIR モデルを計算できるスクリプト」、「SIR モデルを計算できるスプレッドシート」などもあります。 西浦氏が発信した各種計算やグラフを再現・…

2020年の春、西浦氏は「「接触8割減」が科学的に必要だ」と主張していました。根拠として示されたのは、2020-04-22 専門家会議の「提言」の図2です。西浦氏は、このグラフを描くのに用いた数理モデルを示していません。これは明確に不適切です。

「接触8割減」政策には「科学的に必要だ」との説明が多数あります。しかし「なぜ科学的に必要なのか」のまとまった分かりやすい説明はありません。 西浦氏ら専門家が示していないからです。これは非常に深刻な問題です。 しかし、「どういう説明があればいい…

pdf にまとめた論考のα版からの修正点です。

「接触8割減」政策の科学的根拠とされていたグラフは、科学的に間違ったものでした。グラフが発表された時点で既に科学的に間違っていました。結果論として適合しなかったから間違っていたという話ではありません。これを論証しました。

西浦氏が 2020-04-15 に非公開の記者会見で発表した「42万死亡推計」の計算は、約一ヵ月前の 2020-03-19 専門家会議の資料に西浦氏が示した計算と同じものです。このことは、「42万死亡推計」について説明した、2020-06-11 公開の Newsweek 記事などで、西浦…

「42万死亡推計」の計算方法では、「死亡者数」は「感染者総数（感染したことのある人の数）」にほぼ比例します。（意外なことではありませんが。） この点を、SIR モデルの中身には触れずに説明します。

西浦氏は、「42万死亡推計」の計算の詳細をネット記事や github などで示しています。 西浦氏による説明には、「重症者数が出てくる計算」「重症者数が出て来ない計算」の2つがあります。 この2つは同じ計算であるはすですが、同じ計算だと考えると、西浦氏…

西浦氏は、「42万死亡推計」の計算の詳細をネット記事や github などで示しています。 西浦氏が示しているパラメータには約2％の誤りがあり、計算結果の死亡者数は「42万」や「41.8万」から約2％異なった値になります。 私は、これらパラメータを、「西浦氏…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文の、実効再生産数（図2B）は、論文 式(4) の活動度と一部期間で一致します。本稿は、この他の期間も含め、実効再生産数と活動度の関係を考察しました。

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文の、Figure 1 は、多くのパラメータから計算されています。本稿は、主なパラメータに著者の裁量が入る余地があるかを検討しました。

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文の、補足情報 Table S1 には、パラメータ p, ω_h, ω_w, r, e が報告率毎に示されています。このパラメータは再計算されるべきだとの考えを、そう考える…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文の式(4)は、活動度です。この論文の活動度は、報告率によって変化します。本稿は、活動度が報告率によって変化すべきではないことを示します。また、論…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文の重要な式である、式(3)と式(8)には、無駄なパラメータがあります。 1つのパラメータで表現してそれを最尤推定すれば足りるのに、2つのパラメータの掛…

「コロナワクチンで死者9割以上減 京都大チームが推計」と報じられた、西浦氏の Scientific Reports 論文は、非現実的な状況を想定した、特殊な論文です。 ところが西浦氏は、その特殊な論文の不備のある報道を、「ぜひ多くの方に読んでいただきたいニュース…

東洋経済の実効再生産数の簡易計算は、一般的な定義の実効再生産数とは異なる数値を計算しています。 この簡易計算は、京都大学大学院の西浦博教授の監修によるものです。 両者の関係式を導出し、両者が異なる数値であることを示します。 また、この関係式が…

基本再生産数 R0 が小さくなると、集団免疫閾値も小さくなります。 このことは集団免疫閾値の公式から言えます。 この公式は、簡単に導くことができますので、説明します。 四則演算しか使いません。

免疫や感染症対策が、最終的な感染者数（最終規模）や集団免疫閾値に与える影響を検討しました。 「免疫での実効再生産数の低下」と「感染症対策での実効再生産数の低下」の違いを検討しました。

コロナ関連で重要と考える資料と、関連するコメントを書いておきます。

SIR モデルを計算して、 西浦氏のグラフを再現する、 スプレッドシートを公開しています。 gmail のアカウントがあれば、パラメータを変更できます。

BuzzFeed が、33項目のコロナ対策のそれぞれに対し、必要性、科学的根拠の有無を5人の専門家に聞きました。 2023-02-15～2023-02-22に掲載された、8本の連続記事です。 そのリストです。 連続記事の内容の一部を表にしました。 連続記事にこうした表がない件…

2020-04-24 の西浦氏の説明から、「接触8割減」に必要な人流削減は、ほぼ55％だと計算できます。

［接触削減の評価方法の大混乱］として書いている twitter 連ツイやブログエントリが参照している資料を置いておきます。

「流行初期における感染者数 I(t) と感染者数の増分 ⊿I(t) の関係」を考えます。

流行初期の「感染者数」の倍加時間と、R0、T との関係を考えます。