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ドイツと日本の年間全死亡率

新型コロナウイルス感染症パンデミックに焦点を当てたドイツと日本の年間全死亡率(2005年から2022年):仮説と傾向分析

以下、自動翻訳

受理日: 2023 年 3 月 5 日
受理日: 2023 年 3 月 10 日
発行日: 2023 年 3 月 14 日

Hagen Scherb
ヘルムホルツ ツェントルム ミュンヘン、ドイツ環境衛生研究センター、計算生物学研究所
Keiji Hayashi
Hayashi Children’s Clinic

はじめに
ドイツと日本は高度に工業化された国であり、人口が多く高齢化しているという共通点があります。
2022 年の総人口はドイツで 8,430 万人、日本で 1 億 2,500 万人でした。
2005 年から 2019 年にかけて、両国とも基本的に全死因死亡率のベースラインが直線的に増加する傾向を示しており、日本での増加はドイツの 2 倍となっています。
ドイツでは、年間全体の死亡率オッズ比は 95% 信頼区間 (1.009、1.012) で 1.010 でしたが、日本では 1.019 (1.018、1.020) でした。
したがって、新型コロナウイルス感染症のパンデミックに関して言えば、ドイツと日本における2020年から2022年の年間全死亡率が、前年の2005年から2019年までに推定された傾向からどの程度乖離しているかが興味深い。
2020 年の死亡者数は、基本的にそれまでの死亡率の上昇傾向と一致していました 。
日本のデータはまだ詳しく研究されていません。
37 か国 と 29 か国 を対象とした 2 つの平均余命分析では、日本は含まれていませんでした。
また、この記事の執筆時点では、多くの国では 2022 年の統計がまだ編集または公表されていません (例:https://www.mortality.org/) 
あるいは、超過死亡率は 2020 年と 2021 年の合計でのみ評価されていたため、2020 年と 2021 年の超過死亡率の違いが曖昧になっています。
Schöley et al.(?ドイツ語?名前? スコーリーらによると)
「2021年になっても、登録された新型コロナウイルス感染症による死亡者数が平均余命損失の大半を占め続けている」と結論付けている。

備考 Jonas Schöleyらによる論文

新型コロナウイルス感染症以降、平均寿命が変化
..2021年になっても、登録された新型コロナウイルス感染症による死亡者数が平均余命損失の大半を占め続けた。..

しかし、死因としての新型コロナウイルス感染症はかなりの人為的影響と不可解性を伴うため、この主張は時期尚早である。
2020 年から 2022 年にかけての死亡率の増加と平均余命の減少は、他の多数の原因による可能性があります。
人口統計データと疫学データの傾向分析は、科学的問題を運用および調査するための明らかな統計的アプローチです。
特に環境リスク研究においては、生態学的変数と人口動態変数の時空間的経過と、それらの変化する決定要因と相互作用に関する仮説が、対応するデータと傾向を精査する動機となります。
傾向と変化点に関する仮説は自然に視覚化でき、さまざまな方法を使用して点推定および区間推定によって考えられる影響をテストおよび定量化できます 。
1945 年の日本の原爆投下前後の出生性比の時系列における仮説検定の例は、[13,14] にあります。
したがって、自然現象、環境汚染、パンデミック、または社会変化が死亡率に及ぼす影響は、時空間傾向モデリングを使用して調査できます 。
平均余命、生存年数、早期死亡率などのより抽象的で仮説的な概念とは対照的に、年間死亡率のグラフ表示と対応する傾向分析は直接的かつ鮮明です。

モーフェルドとエレン およびモーフェルドらは、
2020年のSARS-CoV-2またはCovid-19による可能性のある超過死亡率を、これまでの公平な状況の中で考慮する必要性を強調した。
ジャッティーノらは、
死亡率傾向が低下または上昇しているときに余剰を過小評価または過大評価しないように警告した。
※たとえば、ドイツ、日本、米国、韓国など、高齢化が進み死亡率が増加している国では、5年間の平均が超過死亡を過大評価することになります。
一方、ロシアのような衰退傾向にある国は過小評価されるだろう。

※高齢化が進めば、死亡する人が増えるのは当然てことかな?

独り言

残念なことに、ドイツの DESTATIS(独連邦統計局) は、長期的な増加傾向を考慮せずに、2020 年の死亡者数を過去 4 年間の中央値と比較しています。
https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/sterbefallzahlen.html を参照してください。

それにもかかわらず、「2020 年のドイツの総死亡者数は、2005 年から 2019 年までの以前の増加傾向に対応している」 ことに注意する必要があります。
より具体的には、「1990 年から 2019 年までのドイツの住民 1000 人当たりの年間死亡者数は三次ロジスティック傾向に従い、2020 年にはこの傾向を 1.3% 上回りました。
これは算術的に 12,667 (-20,886, 45,115) 人の超過死亡、※p 値0.4543に相当します」

Kowallらは、EUROSTAT(欧州連合の統計局)データベースの死亡者数と人口統計を使用して、2 つのアプローチを使用して、ドイツ、スウェーデン、スペインの 2020 年の週次および累積標準化死亡率 (SMR) を推定しました 。
一方では、2016年から2019年までの週平均死亡率が2020年の予想死亡率として使用されました。
もう一つは、平均余命の増加が平坦化していることを考慮すると (Klenk et al. および Weiland et al.  により詳細に説明されているように)、2020 年の予想死亡率は、2016 年から 2019 年の死亡率を外挿(※extrapolating)して計算されました。

※すでに知られている情報を使用して何が起こるかを推測したり考えたりすること

独り言

Klenk et al.ドイツでは、どちらのアプローチでも 2020 年の超過死亡はほとんどなかったと結論付けています 。
別の論文では、Klenk et al.
「特定の国における平均余命の推移は、政治的、社会的、公衆衛生環境の変化に非常に敏感である」と強調した。

この観点からすると、環境や社会の変化に関する超過死亡率を決定するための平均余命の分析は、より間接的であるように見えます。
いずれにせよ、この記事で例として広めて計算する全死因死亡率の直接的な傾向分析よりも複雑です。
したがって、このノートの目的は、2005 年から 2022 年までの日本とドイツの全体的な死亡率を単純かつ確実に総括的に考察することである。

2020年春以降のコロナパンデミックと、2020年12月以降のワクチン接種を含む対応する当面の対策が死亡率に(マイナスまたはプラスの)顕著な影響を与えたかどうか、そしてどの程度の変化が起こり得るかは2023年の初めにはすでに判断できるかが焦点となっている。

日本とドイツでは高齢化が進んでおり、超過死亡の可能性を評価するには、全死因死亡率の増加傾向を適切に考慮することが重要です。
めったに発表されていないものの、この単純なアプローチの利点は、年齢や性別の分布などの交絡因子だけでなく、死亡率傾向の他のすべての既知または未知の (本質的な) 決定要因も暗黙的または明示的に考慮に入れていることです。日本では2011年の地震と津波。

日本の死亡率

表 1 の日本人の年間人口と年間死亡率を使用すると、

図1

2011年の地震/津波と2020/2021/2022年のコロナウイルスのパンデミックが最終的に、影響を受けなかった年から導き出された予想死亡率からの逸脱を引き起こしたかどうか、そしてどの程度の逸脱を引き起こしたかを検証し、推定することができる。
では、特定の年の個別の出来事に関連して、マイナスまたはプラスの超過死亡率は存在するのでしょうか?
図 1 は、表 1 のデータを住民 1000 人当たりの死亡者数の形で示し、また、2011 年から 2013 年の地震/津波の年の長期的傾向からの逸脱を考慮して閏年補正した傾向分析を示しています。
そして2020年から2022年のパンデミックの年に。
2008 年、2012 年、2016 年、および 2020 年の閏年については、各閏年の 2 月 29 日のおおよその比例カウント 3121、3433、3574、および 3751 を減算することで修正カウントが取得されました。
時間標識変数 dx は、x 年には値 1、その他のすべての年には値 0 を持つダミー変数を意味します。
個々の年または期間のダミー変数は、効果を定量化し、テストするために使用されます。
トレンドのピークやジャンプはダミー変数の主な影響です。
曲線のねじれや滑らかな変化点は、ダミー変数にわたる時間または時間関数 (t) の相互作用効果に対応します。
表 2 は、日本では地震と津波後の 2011 年から 2013 年に大幅な (p<0.05) 超過死亡が発生したことを示しています。
超過オッズ比は、2011 年から 2013 年にかけて、それぞれ 1.041、1.025、1.018 に減少しました。
日本の復興当局によると、2021年12月に確認された死者数は1万9747人。2500人以上が今も行方不明となっている。
参照:https://www.livescience.com/39110-japan-2011-earthquake-tsunami-facts.html
表 3 は、対応する絶対超過死亡を 95% 信頼限界でまとめたものです。
約 30,000 人から 67,000 人が超過死亡する可能性があるという推定精度の観点から、2011 年の超過死亡数 49,000 人は、公式の犠牲者数約 20,000 人と全く一致しません。
私たちの傾向分析に基づく約 49,000 件という大幅に高い推定値は、2011 年には、公式に地震と津波が明確に原因とされているよりも多くの人が、間接的な災害ストレスによって死亡した可能性があることを示しています。
2012 年と 2013 年に死亡率がさらに大幅に増加したことは、2011 年の地震と津波の余波に関連している可能性もあります。

日本国内でのコロナパンデミックに関して、
2020 年にはオッズ比 0.971 (0.956, 0.987) で有意な死亡率が低いことがわかります (表 2 を参照)。
したがって、以前にドイツで発表された調査結果 と同様に、2020 年の日本では有意な超過死亡はありません。
ただし、2021 年には、オッズ比 1.008 (0.992, 1.025)、p 値 0.3325 で、有意ではない死亡率のわずかな増加が見られます (図 1 および表 2 を参照)。
この 0.80% の超過率は、11,547 (-11,902、34,625) 件の追加症例に相当します (表 3 を参照)。

したがって、パンデミックの古典的な特徴である大量の超過死亡は、2020年にも2021年にも日本では観察されません。
しかし、2022 年には、予想を 8.37 (6.74、9.97) パーセント上回る ※122,158 (98,438、145,504) 人の絶対超過死亡という死亡率の上昇が観察されます (表 3 を参照)。

※Wow(Vax)!!12万人。大震災の公式犠牲者の約6倍てこと?

独り言

ドイツの死亡率

表 4 は、2005 年から 2022 年までのドイツの年間人口と年間死亡者数を示しています。
図 2 は、2005 年から 2022 年までの閏年補正後の年間死亡率と、2020 年から 2022 年の長期傾向からの逸脱を考慮した傾向分析を示しています。

図2

2008 年、2012 年、2016 年、および 2020 年の閏年では、各閏年の 2 月 29 日の正確な日次カウント 2452、2625、2627、および 2829 を年間合計から差し引くことで、修正された年間カウントが得られました。
2020年のドイツでは、死亡率は、2005 年から 2019 年までの推定傾向と比較してオッズ比 1.019 (0.990, 1.049) で増加しています。
p 値 0.2007、絶対超過死亡数 18,274 (-9,855、45,615) および超過パーセンテージ 1.89 (-1.02、4.73) に相当します。表 5 と表 6 を参照してください。
Islam et al.
2020年のドイツの超過死亡者数が「25,900人(24,000人から27,800人)」であると報告した。
これらの著者は 2016 年以降のデータのみを考慮しているため、これは (非現実的で、ちなみに過度の) 過大評価を反映している可能性があります。
そのため、彼らはドイツにおける死亡率の長期的な上昇傾向を過小評価していました。図2を参照してください。
2021年と2022年にパーセンテージとして提供された死亡率の超過は、それぞれ4.99 (2.04、7.85)と6.67 (3.69、9.57)であることが判明しました。
これらの超過パーセンテージは、2021 年には 48,617 人 (19,895、76,526) 人の死亡者が発生し、2022 年には 66,528 人 (36,743 人、95,459 人) の死亡者が予想を上回ったことになります (表 6 を参照)。

私たちのアプローチと調査結果を Levitt らの視点から考えるのは興味深いことです。
採用された方法に応じて公表される超過数が大きく変動することを正確に指摘しました。
「ドイツは典型的な例です。私たちの年齢調整済み推定値は超過死亡数 55,000 人ですが、年齢調整なしでは超過死亡数は 129,000 人、ランセットでは 203,000 人と計算されています。これに対し、新型コロナウイルス感染症で報告された死亡者数は 111,000 人です。ボーム氏は年齢調整後の超過死亡数をわずか22,000人と計算したが、年齢調整を行わなかったケーニヒ氏は記録された新型コロナウイルス感染症による死亡者数よりも多くの超過死亡者を発見した。」
文献で見つかった超過死亡率の推定値は広範囲にわたっており、その信頼性が損なわれており、イスラムらによって報告された非常に狭い信頼限界とも顕著に対照的であることに注意してください。
この大きなばらつきは、基礎となる高度に集計された年間全国数の自然な固有または「ランダム」なばらつき、そしてある意味では不可解さによって簡単に説明できます。
私たちの傾向分析手法を使用すると、死亡率の超過推定値の乗り越えられない大きなばらつきをうまく解きほぐすことができます。
たとえば、ドイツでは、2020 年と 2021 年の合計で、予想値 3.45 (1.13, 5.72)、p 値 0.0037 のパーセントで大幅な超過死亡が見られます。
2022 年はこの検討から除外しました。
この超過は 66,922 (21,919、110,915) の絶対ケースに相当します。
ここでは大幅な超過が見られますが、それでも、90,000 人の死亡者幅の信頼区間は約 20,000 人から 110,000 人までということに直面しています。
これは、全死因死亡率の長期傾向と、過分散を考慮したデータの自然な年ごとの (ランダムな) 変動に基づいた、確率論的な観点に基づくデータと一致します。
また、2020/2021 年の超過死亡率のかなり広い区間推定値(約 20,000、110,000)は、これまでの文献にある多くの点推定値をカバーしていることにも注意してください。
これらの点推定値は、信頼限界なしで公開されることがよくあります。
したがって、私たちの傾向分析方法は、年齢だけでなく、時間の経過とともに死亡率に体系的または偶発的に影響を与える他のすべての要因についても分析を自動的または本質的に調整することを再度強調します。
特に、2020年と2021年のドイツにおける全死因死亡率の3.45%という大幅な超過は、2020年と2021年に均等に分布していない。
2020年は新型コロナウイルス感染症の集団ワクチン接種がなかった年で、超過死亡率は予想の1.89(-1.02、4.73)パーセント、p値は0.2007となった。
※2020年のこの超過は、2021年の新型コロナウイルスワクチン接種キャンペーン下での超過死亡率4.99(2.04、7.85)パーセント、p値0.0010の半分未満である。

※Wow(Vax)!!パンデミックの倍以上て事?

独り言

ドイツのデータの傾向分析に関連する相対点および絶対点および区間推定値については、表 6 を参照してください。

議論

日本では、2011年から2013年にかけて地震と津波の時代に死亡率が大幅に上昇しましたが、2021年以前および2021年を含めて、その他の重大な死亡率のオーバーシュートは見られません。
2020 年の全死因死亡率は以下にあり、2021 年には、2005 年から 2019 年までの死亡率傾向の年間ランダム変動の予想限度内に収まります (図 1 を参照)。
これは、異常に高い死亡率を特徴とする古典的なパンデミックを示すものではなく、2020年と2021年の日本のコロナ対策による人的大量負傷を意味するものでもありません。
しかし、2022 年の死亡率は 8.37% (6.74、9.97) と極端に上昇しており、これは日本の地震と津波の年の平均超過の 2 倍以上です。
※2022 年の日本におけるこの影響については、徹底的な調査と解明が必要です。

※復興庁が必要なぐらいかな?こども家庭庁がやるのかな?

独り言

ドイツでは少し異なる状況が浮かび上がってきます。
日本とは対照的に、2005年から2020年までの全期間を通じて、長期死亡率の傾向に大きな乖離はありません。
しかし、2021年と2022年には5%を超える非常に有意な超過死亡率が観察されています。
したがって、この超過死亡率は、使用される傾向分析法の検出限界を大きく超えています。
この方法により、各年の過少死亡率または過死亡率の推定精度は約 ±2% (日本) ~ ±3% (ドイツ) になります。
表 3 および表 6 の信頼区間の幅を参照してください。
したがって、この精度は、予想を超える±2% ~ ±3% の過剰または過小死亡を検出または除外するのに十分です。
これは、人口が 1 億人規模で、日本やドイツのように「平穏な」年間データ変動がある国にも当てはまります。
対応する性別と年齢の層別データが利用可能な場合、提案された方法は性別、年齢に特化した方法で適用することもできます。
これは、2021 年と 2022 年にドイツで見つかった大幅な超過死亡がさまざまな性別と年齢グループにどのように分布しているかを調べるために行うことができ、行う必要があります。

結論として、恐怖を煽る公式の予測と、高所得国における2020年の新型コロナウイルス感染症による高い死亡者数が確認されたとされるものは、日本でもドイツでも現実にはならなかった。
2020 年と 2021 年の初期調査に基づいて、しかし、大きな被害は予想されませんでした。
したがって、2021年と2022年のドイツと日本における死亡率の約5~10パーセントの大幅な増加がどの程度パンデミック対策によるものである可能性があるかを調査する必要がある。
これには、過小評価されている可能性のある即時的または長期的な副作用を伴うワクチン接種も含まれます。
マルタのマーテル・デイ病院の研究では、国民のワクチン接種率は長期にわたる緊急入院の頻度と正の相関関係があった。

新型コロナウイルス感染症とワクチン接種によるマルタの病院活動の変化、2020年第1四半期から2021年第1四半期:人口ベースの研究
..マルタにおけるワクチン接種の展開は、他の欧州連合諸国と同様、2020年12月末に開始された 。図5は、A&E(救急)と人口 100 人あたりの累積ワクチン接種量との比較分析を示しています。図1Aに示すように、累積ワクチン接種と A&E 入院全体との間に、また A&E の月次調整傾向モデルと比較した場合にも、有意な関係が観察されました ( p = 0.02 ) 。= 0.0003)。実際、ワクチン接種が 1% 増加するごとに、A&E 出席者の絶対数は 0.9% 増加しました。2 回目のワクチン接種後の 2 週間の遅れについて、おそらく多少強いワクチン接種の効果または副作用を評価したところ、より強い統計的に有意な関係が確立されました ( p = < 0.0001)。補足図1および2 は、2 週間のラグがある場合とない場合の、ワクチン接種動態およびポアソン回帰傾向による A&E 出席率を示しています。累積ワクチン接種の専門分野ごとに A&E 出席者を層別化した場合、有意な関係は存在しませんでした ( p = 0.41)。

この観点から見ると、一部の国では高いワクチン接種率が全死因死亡率の増加に寄与している可能性があるようです。
したがって、今後数年間にわたって各国の長期死亡率の傾向を注意深く監視し、重大な超過死亡の考えられる原因を調査することが重要である。了

感想に代えて

皆さんの多くと同じように、私も何が原因でこのようなことが起こっているのか知りたいと思っています。
まず、多くの医師は、体内に放出されるワクチンには「致死性のペイロード」が含まれていると信じている。
第二に、ヘビ毒理論は、その物質が一種の毒である可能性を示唆しています。
たとえば、ライオンが毒ヘビに噛まれるとどうなるか考えてみましょう。
ライオンは幻覚を見て回転し、最終的には発作を起こして死にます。
これらのクリップで見てきたものとよく似ています。

SARS-CoV-2 スパイク外部ドメインはα7 ニコチン性アセチルコリン受容体を標的とする

動物細胞へのウイルスの侵入は、宿主細胞上に存在する標的巨大分子への付着によって開始されます。
重症急性呼吸器症候群コロナウイルス 2 (SARS-CoV-2) の三量体スパイク糖タンパク質は、宿主のアンジオテンシン変換酵素 2 を標的にして細胞へのアクセスを獲得します。
SARS-CoV-2 糖タンパク質には、狂犬病ウイルスや HIV 糖タンパク質、さらにはヘビ神経毒と配列類似性を持つ神経毒様領域が含まれており、これらはニコチン性アセチルコリン受容体 (nAChR) サブタイプと相互作用します。SARS-CoV-2 の神経毒様領域のペプチド (SARS-CoV-2 糖タンパク質ペプチド [SCoV2P]) を使用して、この領域が α3β2、α3β4、および α4β2 サブタイプを中程度に阻害する一方、α7 nAChR を増強および阻害することを確認しました。これらの nAChR サブタイプは、鼻、肺、中枢神経系、免疫細胞などの標的組織に存在します。
重要なことに、SCoV2P はアロステリック機構によって ACh 誘導性 α7 nAChR 応答を増強および阻害し、ニコチンはこれらの効果を増強します。
生細胞共焦点顕微鏡を使用して、SCoV2Pが、トランスフェクトされたニューロン様N2a細胞およびヒト胎児腎臓293細胞内のα7 nAChRと相互作用することを確認した。
SARS-CoV-2 外部ドメインは、ナノモルの効力でα7 サブタイプを機能的に増強し、阻害します。
私たちの機能的発見により、α7 nAChR が SARS-CoV-2 糖タンパク質の標的であることが特定されました。…..

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