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死亡原因別統計の超過死亡の多い項目(2022年1月~11月)

 2023年4月  4 日〔火〕付けで、厚生労働省の人口動態統計月報(概数)の2022年11月分が公表されました。

https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/81-1a.html

 このURLの「人口動態統計月報(概数)」の令和4年11月をクリックすると、人口動態統計月報(概数)(令和4年11月分)のページが開き、「統計表」の「統計表一覧」の文字が表示されます。
 これをクリックすると、ここから「政府統計の総合窓口 e-Stat」に移動し、表一覧から表番号11-13「(保管第6表)死亡数,死因(死因簡単分類)・性・年齢(5歳階級・小学生-中学生再掲)別」のCSVファイルを求めることが出来ます。

1.135死因別の表とグラフ

 この統計を2016年1月~2022年11月までをエクセルで集計し、表とグラフで比較して見ました。

 下のEXCEL表をパソコンにダウンロードすると大分類・中分類・小分類毎の135死因別の表とグラフが確認出来ます。

 集計は「全年齢合計」と「65歳未満合計」、「65歳以上合計」の3つの死因別集計を比較しました。

 亡くなる割合は当然、高齢者が多いため、全体の死者うち9割は65歳以上の高齢者です。
 65歳以上の高齢者は65歳未満に比べ死者数が多いことから、前年対比や前年同月対比の比較に於いては変動の幅が65歳未満に比べ少なく、増加または減少の傾向がハッキリみられること、死因別の影響が確認しやすいことから65歳で区切って比較して見ました。

2.年度毎の変動があるため過去5年平均で比較

 過去年との比較において前年度との比較では、前年の変動が大きいと当年と比較した変動幅も大きく影響を受けることになります。
 より傾向を見やすくするため過去5年(2016年~2020年)の平均値と比較する方が、過去5年が平準化されて、当年と比較した変動幅の影響を小さくできます
 2021年を過去5年の平均値に含めないのは、2021年4月からコロナワクチンが高齢者に本格的に接種されていることから、この影響を除いた比較を検討するためです。
 従って、2021年2022年過去5年(2016年~2020年)の平均値と比較して変動の幅や増減を見ました。
 ここで、2022年は11月までの公表なので年間集計と比較するため、1月~11月の集計値を11で割り12ヶ月を掛けて年間集計死者数を出しています。

 日本は少子高齢化社会になっているため、65歳以上で人口増加傾向65歳未満で人口減少傾向にあり、死者数の単純比較では実態より過小評価や過大評価になります。

表1 住民基本台帳に基づく人口推移(総人口・65歳未満・65歳以上)および増加率

 65歳以上の人口の増加率を計算すると、2021年の65歳以上の人口は過去5年(2016年~2020年)平均と比較して3.2%増加しています。
 2022年は過去5年(2016年~2020年)平均と比較して3.6%増加しています。

 毎年、65歳以上の高齢者では人口が増加しているため、死因別の前年同月対比や前年対比などの過去年との比較では人口増加が考慮されないため、死者数が増加しても、人口増加率を考慮すると死亡率は小さくなります。
 
そのため、その死因の死者数を当該年度の65歳以上の高齢者人口(各年の1月現在の住民基本台帳人口)で除してその割合(%)を計算し、それに1,000,000を掛けて100万人当たりの死者数を計算しました。
 100万人当たりの死者数で年度毎の変動の幅や増減率を求め、その死因がワクチン接種後の2021年・2022年でどのように変動したか比較できるようにしました。 

図2 「09207 心不全(65歳以上)」の死者数とグラフ

図2は「09207 心不全(65歳以上)」の死者数とグラフです。
 図の左側は毎月の死者数折線グラフです。
 この表を基に右側に、心不全(65歳以上)の死者数の「年間合計及び5年平均(2016年~2020年)」と「年間合計を65歳以上の高齢者人口で除して100万人当たりの死者数で表示及びその過去5年(2016年~2020年)平均に対する増減割合」の表を求めています。
 右端のグラフは心不全(65歳以上)の「100万人当たりの年間死者数」の棒グラフになります。

図2の表中「100万人当たりの年間死者数」は人口増加率を考慮する必要がないので、そのまま比較することができます

 表の「100万人当たりの年間死者数」の横には「前年対比」と「('16~'20年平均)に対する増加割合」を表示しましたので、過去5年(2016年~2020年)平均に対する増加割合は2021年は7.6%の増加、2022年は11月現在で    14.6%の大幅な増加になっています。
 過去5年(2016年~2020年)の「('16~'20年平均)に対する増加割合」はその5年間で-6.9%から+3.8%の間ですので、2021年の+7.6%、2022年の   +14.6%は大幅な増加ということがわかります。

 また、「100万人当たりの年間死者数」の表の横に「前年対比」の増加率を掲載していますので、何年に死者の増加が大きく始まったのか参考になります。

 個々の死因別の比較は上記のエクセルファイルをダウンロードしていただければ、公表された「(保管第6表)死亡数、死因(死因簡単分類)・性・年齢(5歳階級・小学生ー中学生再掲)別」の全ての項目の「全年齢合計」と「65歳未満合計」、「65歳以上合計」の3つの死因別集計の2016年1月~2022年11月までの死亡数の統計とグラフをみることが出来ます

 集計の元になった2016年1月~2022年10月分のデータは、この表題と同様の過去の投稿に貼り付けてあります。
 2022年11月分はエクセルファイルを以下に貼り付けます。

3.死因別の100万人当たりの死者数を基に増減一覧表の作成

 このnoteのデータは厚生労働省発表の人口動態統計月報(概数)における月ごとの死因別の死者数を集計して、死者数が増加傾向にあるのか、減少傾向にあるのか死因別にまとめたものです。
 その生数字の表とグラフとともに、死因別の年間合計をその年の総人口(住民基本台帳の1月人口)で除した100万人当たりの死者数を計算しています。

 この死因別の100万人当たりの死者数を基に過去5年(2014年~2018年)平均に対する2019年から2022年までの増加割合(2022年は発表月分までを1年に換算)を計算しました。

 なお一部のデータは統計方法の変更などにより、データが無かったり、他に変更したデータが混ざっていたりするため、過去2年2017年~2018年平均に対する2019年から2022年までの増加割合で求めています。

 この一覧表を作成することで、全ての死因の増減傾向がより判りやすくなると思います。
 以下の表は上記のEXCEL「死因別年間比較表(グラフ)11月(2016年~2022年)」のエクセルシートにありますが、2022年は年半ばでもあり、2022年6月分~10月分の集計分も参考に見られるように別のEXCEL「死因別の死亡率比較」に載せました。

 この表を見ることで、2019年は過去5年平均と比べ死亡率が10%以上増加した死因が少ないのに比べ、ワクチン接種が始まった2021年、2022年は過去5年平均と比べ死亡率が10%以上増加した死因が異常なほど多くなったのがわかります。

図3 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№1


図4 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№2


図5 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№3


図6 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№4


図7 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№5


図8 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する 増減率、2019年・2021年死者数実数 №1


図9 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する 増減率、2019年・2021年死者数実数 №2


図10 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する 増減率、2019年・2021年死者数実数 №3

 ワクチン接種後、殆どの死因の死亡率が上昇するのは異常です
 ワクチンが死亡率上昇の原因と考えるのが、常識的な思考の持ち主ではないでしょうか。

4.コロナ(風邪ウィルス)感染死と肺炎死者数から判ること

 2021年以降、国民の健康に影響を与えた事象は何かと考えた時、コロナウィルスの蔓延とコロナワクチン接種が挙げられますが、コロナ感染死は前年対比の超過死亡比較で3分の1程度です。
 また、年代別に全体の死者数とコロナ感染死をグラフに表すと、コロナ感染死が本当に怖れる感染症だったのか、一目瞭然です。

図11 総死者数とCOVIT19死者数の年齢分布
図12 10200肺炎死者数と22200コロナ感染死を合計した場合の過去5年平均との比較


 しかも、コロナが普通の風邪扱いにしたならば、コロナ感染死と肺炎を合計した死者数はどうなるか見たのが、図12の表とグラフです。
 コロナ感染死と肺炎を合計した死者数は2016年~2020年の過去5年平均97,615人と比較すると、2021年は89,961人と過去5年平均以下になっています。
 コロナは風邪ウィルスですので、肺炎で亡くなる方がほとんどでしょうから、肺炎とコロナの死者数が過去5年平均より2倍も3倍も多いならば、コロナは超過死亡を発生させる危険なウィルスとなりますが、2021年はそうはなっていません。

 2022年は1月~11月までの集計になりますが、この肺炎の1月~11月期間の過去5年平均は88,518人に対し2022年の肺炎+コロナ死は104,724人で16,206人多くなっています。
 しかし、2016年の1月~11月までの肺炎死者数は107,873人であり、2022年の肺炎+コロナ死とほぼ同じになります。
 コロナが恐ろしいとマスメディアに煽られましたが、肺炎とコロナ感染死を合わせた死者数は2016年の肺炎死者数とほぼ同じなのです。
 これが、コロナウィルスの恐ろしさ(?)の正体です。

5.コロナ感染死の本当の死因は?

  死因の付け方は死を直接引き起こした事象を「直接死因」と言い、その原因を「原死因」と言うそうです。
 コロナ感染死の速報値から12月で9,000人ほどコロナ感染死が見込まれますが、「原因死」がコロナ感染死でもオミクロン株が主流になった2022年は「直接死因」が「肺炎」以外の死因に移行している点です。
 図13のエクモと人工呼吸器実施ベッド数の推移からも肺炎による死者数が減少していることが読み取れます。

図13 エクモと人工呼吸器実施ベッド数の推移

   このことからPCR検査でコロナ陽性と判定されても「直接死因」が「肺炎」でなく他の死因で亡くなっている方がほとんどだということです。
 風邪ウィルスであるコロナウィルスが「原因死」となるコロナ感染死において、「肺炎」以外の他の死因が「直接死因」の大部分を占めるのは明らかにおかしい現象です。

 コロナワクチンによって肺炎」以外の疾病が発症または悪化した状態で、コロナに感染しその疾病が悪化して死亡した方(または感染していなくてもPCR検査で偽判定で陽性にカウントされた者)が多くなったと考えられます。
 このことからもコロナ感染死が超過死亡を押し上げたというよりは、2022年は3回目・4回目・5回目とワクチンのブースター接種が行われており、時期的にも複数回接種による副作用で超過死亡の要因となったと疑われます。

6.ワクチンのブースター接種と超過死亡者数の連動

 図13の表は人口動態統計(速報値)の死者数を基に集計した表です。
 年ごとのその月の変動が大きいことから、死者数の増加割合を対前年同月対比で見ると、前年のその月の死者数が少なかった場合、死者数の増加が見かけ上多くなったり、また、前年のその月の死者数が多かった場合、死者数の増加が見かけ上少なくなったりします。
 そのため、毎月の総死者数を過去3年(2018年~2020年)平均値に対してどれだけ増加したか、あるいは減少したかを求めたものです。

図14 2021年~2023年の過去3年(2018年~2020年)平均値に対する死者数の増加割合

 過去3年(2018年~2020年)平均値に対する増加数を色分けして、3千人以上増加をベージュ色、5千人以上増加を黄色、1万人以上増加をピンク、2万人以上増加を濃いピンクで示しています。
 本格接種が始まる前の2021年1月~3月は3千人以上増加のベージュか、減少(2月)でしたが、接種が本格化した2021年4月以降は増加の一途をたどっています。
 前述しましたが、65歳以上で人口増加傾向65歳未満で人口減少傾向にあるため、死者数の単純比較では実態より過小評価や過大評価になります。
 このため、この表を人口補正するやり方で2021年であれば、過去3年平均の死者数は2021年の人口であれば何人になるか補正して、実際の2021年の死者数と過去3年平均(補正値)死者数の差を求めて超過死者数を求めました。

図15 各年の1月1日の人口と人口増減率による補正方法

 この補正では大まかに計算しています。
 2021年は65歳未満で過去3年(2018年~2020年)平均より人口が-1.5%減少、65歳以上では過去3年平均より+1.7%増加しています。
 従って、その月の過去3年平均の死者数の1割(65歳未満)に1.5%を掛けた値(A)、過去3年平均の死者数の9割(65歳以上)に1.7%を掛けた値(B)をそれぞれ求め、過去3年平均の死者数から(A)を引き(B)を足して過去3年平均の死者数を2021年の人口にした場合の死者数に補正します。
この補正した過去3年平均の死者数を基に超過死亡を計算しました。

図16 2021年~2023年の過去3年(2018年~2020年)平均値(人口補正した平均値)に対する死者数の増加割合

 その結果、超過死者数は補正前より減少しますが、より実態に近い数字になると思います。
 この表をグラフに表すと、超過死者数はグラフから判るとおり、ブースターが始まる度に多くなり、超過死亡の死者数ベースが増加していっているのが判ります。

図17 月別ワクチン接種回数と過去3年(2018年~2020年)平均値(人口補正した平均値)に対する超過死者数のグラフ

ワクチンを接種すればするほど、死にやすくなっているのが一目瞭然です。

 

7.ワクチン接種回数とコロナ感染死亡率の変動

  図18は2022年1月から2023年3月までの毎月のPCR陽性者数とコロナ感染死者数を求め、その死亡率を計算すると共に、毎月のワクチン接種回数も記入した一覧表になります。

図18 PCR陽性者数とコロナ感染死者数及び死亡率・ワクチン接種回数

 月毎のPCR陽性者に対するコロナ感染死亡者数の割合(死亡率)で見ると、0.04%から0.64%までと変動の幅が大きくなっています。  
 感染してから不幸にも亡くなるまである程度の日数がかかりますから、月毎の計算では感染爆発時の始まりや終わりでは、死亡率が過小に出たり、過大に出たりします。
 しかし、死亡率の計算範囲を2ヶ月や3~4ヶ月に取ると、その死亡率は実態に近づきます

 同じ病原体でPCR陽性者が百万人単位いる中での死亡率は、ほぼ変動がないはずです
 しかし、結果は死亡率に倍以上の差が出ていいます

 PCR陽性者百万人単位の計算結果において、同じオミクロンの病原体で死亡率が2倍以上に変動するのは明らかにおかしいことです。

 ワクチン接種は2021年4月から本格化しています。
 このワクチン接種前の時期のPCR陽性者数と死者数・死亡率の表を示します(図19)

図19 2020年8月26日~2021年1月27日の期間(武漢株+アルファ株)に於ける死亡率

 ワクチン接種前の武漢型+アルファ株蔓延時の死亡率はオミクロン株より数倍高いですが、PCR陽性者は30万人程でオミクロン株より一桁少なくなっています
 2020年8月26日~10月28日の期間(感染拡大前)の60歳以上の死亡率は6.988%、2020年10月28日~2021年1月27日の感染拡大期間の60歳以上の死亡率は4.599%で、感染拡大期間の感染拡大前に対する割合は0.7倍でした。  また全体の死亡率も感染拡大前の死亡率は1.554%、感染拡大期間の死亡率は1.160%で、感染拡大期間の感染拡大前に対する割合も0.7倍でした。
 この比較のPCR陽性者の母数は感染拡大前で3万3千人感染拡大期間で27万3千人であり、オミクロン株の第6波(2022年2月~3月)の時の360万人の10分の1から100分の1にも関わらずその死亡率の差は0.7倍で、死亡率の変動は30%以内に収まっています

 このような死亡率を求める場合、母数の桁が小さくなるほど変動の幅が大きくなるのが普通ですが、オミクロン株の計算では逆の結果になり、母数の桁が大きいオミクロン株で死亡率の変動幅が2倍以上になっています。
 このことは、コロナ感染死以外の死因(外因・別の要素)が加わっているとしか考えられません。
 つまり、コロナ感染死にはワクチンの害によるワクチン死が相当数含まれている可能性があります

 ブースター接種時に死亡率が上昇していることが、表からも読み取れます。
 コロナは風邪ウィルスなので、肺炎で亡くなる方が多いハズですが、オミクロン株になってからアルファ株やデルタ株の時より人工呼吸器の使用率が減っています(図13)。
 つまりオミクロン株になってから死者数が爆上がりしているのに、肺炎以外の死因で亡くなっている方が殆どだということです。

 アルファ株やデルタ株よりオミクロン株は毒性が低くなっています。
 2022年4月~7月の期間は600万人のPCR陽性者で死亡率は0.07%です。
 本来のオミクロン株の死亡率はこの期間の死亡率0.1%程度ではないでしょうか。
 2022年2月~3月、9月~10月、2023年1月~3月のようにワクチン接種時期にコロナ感染死亡率が0.3%~0.6%に上昇するのは、オミクロン株が原因で亡くなっていると言うよりも、ワクチンで害を受けた方が感染して亡くなっている方が多数いるのではないでしょうか。

 超過死亡の原因はワクチン接種以外には考えられず、これ以上のワクチン接種は中止すべきです
 ワクチンを接種された方も、これ以上の追加接種は危険です。

8.このデータから読み取れるものと危険を察知する考え方

 下の絵はKYT(危険予知訓練)の訓練シートです。

図20 危険予知シート

 工場などでは、この絵を見て何が危険か意見を出し合って災害防止に努めます。
 これにより何が危険か、どこが危険か危険を察知し、予知する訓練を行います。
 私たちは政府によってワクチン接種を推奨されていますが、これまでここで述べたとおり、ネット上のワクチンの危険性を訴えている記事超過死亡死因別の死亡推移を分析することによってワクチンの危険性を認識できると思います

 ワクチン自体の作用メカニズムによる害は、内外の研究者により色々な論文が出されて危険性を訴えています
 
 超過死亡は状況証拠でワクチン自体の害を証明するものではありませんが、この危険予知訓練のように危険を予知する上では役立つものと思っています
 医師や研究者海外の情報色々な情報を集め総合的に検証し、危険を予知し、自分や家族の命を守っていこうではありませんか


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