死亡原因別統計の超過死亡の多い項目（2023年1月～10月）
2024年3月8日〔金〕付けで、厚生労働省の人口動態統計月報（概数）の2022年10月分が公表されました。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/81-1a.html
このURLの令和5年10月をクリックすると、人口動態統計月報（概数）（2023年10月分）のページが開きます。
統計表の欄の青文字「統計表一覧」をクリックすると「政府統計の総合窓口 e-Stat」が開きます。
開いた「政府統計の総合窓口 e-Stat」の表一覧から表番号10－13「（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
この統計の死亡数を2016年1月～2023年10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年以降を過去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年から2023年は過去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。
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。
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3.6％増加、2023年は3.5％増加で、2023年は前年より0.1％減少しています。
2022年まで、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、死者数が増加していても、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～2023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は「09207 心不全（65歳以上）」の死者数とグラフです。
図の左側（Ａ表）は毎月の死者数の表と折線グラフです。
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）」（Ｂ表）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」（Ｃ表）
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」（2016年～2023年）の棒グラフになります。
図２のＣ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。
Ｃ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17.5％の大幅な増加になっています。
また、推計値になりますが、2023年も16.5％と大幅な増加になっています。
「('16～'20年平均)に対する増加割合」は過去5年（2016年～2020年）間で－6.9％から＋3.8％の間ですので、2021年の＋7.6％、2022年の＋17.5％、2023年の＋16.5％は大幅な増加ということがわかります。
なお、2023年は公表された月数が10ヶ月ですので、1年分に換算した「100万人当たりの年間死者数」の推計値で記載しました。
2023年1月～10月の死者数の合計値を10で除して12を掛けて1年分に換算しています。
また、Ｃ表の「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）死亡数及び死亡率（人口10万対）、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～2023年10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～2023年9月分のデータは、この表題と同様の過去のnote投稿に貼り付けてあります。
2023年10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。
図3～図7は、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2023年までの増加割合を計算しました。
なお、2023年の数値は発表月分までを1年に換算した推計値です。
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2023年までの増加割合で求めています。
この図3～図7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。
以下の図3～図7の表は前出のEXCEL「死因別年間比較表（グラフ）10月（2016年～2023年）」の次の見出しのシート「各死因の5年平均に対する増加割合（2023年10月まで）」に表を作成しています。
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年から過去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。
下の図８～図10は「各死因別の100万人あたりの死者数の過去5年（2014年～2018年）平均に対するその年（2019年～2023年）の 増減率」を示し、2019年から2023年（2023年は予測値）がどのような増減になったか示したものです。
更に各死因毎に、2019年の増減率と2023年の増減率を比較し、この期間にどのくらい増加、または減少したか比較しています。
更に増減率だけでは、実際の死者数の数値が判らないので、各死因別の2019年と2022年の死者数実数を示しました。
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．全体の死者数推移から読み取れること
人口動態統計の速報値は令和５年12月分まで出ています。
この速報値の死者数推移から読み取れることがいくつかあります。
なお、2ヶ月前に「死亡原因別統計の超過死亡の多い項目（2023年1月～8月）」において同じ内容の投稿をしていますので、既読されている方は読み飛ばしてください。
① 死者数の増加割合の比較
図11のグラフから判るとおり、コロナワクチン接種が本格的に始まった2021年4月から死者数が異常に増加し始めたのが判ります。
前年に対する死者数の増加を見ると、2016年～2020年の死者数増加割合の平均は16,544人／年なのに対し、ワクチン接種が始まった2021年～2023年の死者数増加割合の平均は68,653人／年と異常な増加を示しています。
② 100万人あたりの死者数による比較
この人口動態統計（速報値）の死者数は過去年と比較するとき、毎年の人口の変動があるので、死亡率で見た方がより過去年と比較できやすくなります。
死亡率が急激に上昇すれば、何か異常な事が起こっている事になります。
人口動態統計の各月の死者数速報値をその年1月の総人口（図１参照）で除して100万掛けることによって、各月の人口100万人あたりの死者数（死亡率）を求めました。
100万人あたりの死者数もワクチン接種が始まった2021年から増加していることが判ります。
人口動態統計（概数）では速報値から3ヶ月遅れで年齢別、死因別の死者数も報告されています。
人口の3割は65歳以上の高齢者で全死者数の9割が65歳以上の高齢者です。
したがって、全死者数の9割を占める65歳以上の高齢者で人口100万人あたりの死者数（死亡率）を集計した方がより傾向がハッキリしてきます。
2016年から2020年の100万人あたりの死者数（死亡率）は冬期の１月・2月を除いて各月ともほぼ一定範囲の死亡率ですが、ワクチン接種が開始された2021年4月から、その死亡率は逸脱し大幅に上昇しています。
この100万人あたりの死者数を基にワクチン接種前の過去5年（2016年～2020年）の平均死者数（100万人あたり）に対してワクチン接種後の2021年～2023年までの死者数（100万人あたり）の増加率を求めました。
年間平均で2021年は7%の増加、2022年は17％の増加、2023年は19％の増加と異常な増加を示しています。
それに対して、比較対象とした過去5年（2016年～2020年）の変動幅は
－4％～＋2％と5年間で6％の変動幅に収まっています。
日本は2022年まで65歳以上の高齢者人口割合が増加し続けていたので、全死者の9割を占める65歳以上の人口増加は、全人口に対する死亡率（100万人あたりの死者数）を押し上げます。
したがって、65歳以上の高齢者に絞って、過去5年（2016年～2020年）の平均死者数（100万人あたり）に対して2021年～2023年10月までの死者数（100万人あたり）の増加率を求めました。
65歳以上の高齢者では、年間平均で2021年は4%の増加、2022年は14％の増加、2023年は13％の増加と全人口に対する死亡率より低くなりますが、異常な増加を示しているのには変わりありません。
それに対して、比較対象とした過去5年（2016年～2020年）の変動幅は－1％～＋1％と5年間で2％の変動幅に収まっていて、ほとんど変化がありません。
この死亡率がほとんど変化のない状態で推移するのが、本来の姿ではないでしょうか。
死亡率がプラスマイナス１パーセントの範囲で収まっていたものが、１４パーセントも上昇するのは明らかに異常です。
③ 100万人あたりの死者数推移とワクチン接種者数推移の比較
この全人口の過去5年（2016年～2020年）平均死者数（100万人あたり）に対する増加率（2021年1月～2023年12月）と毎月のワクチン接種者数を表とグラフに表しました。
過去5年平均に対する死者数増加率（赤色の折線グラフ）は65歳以上の高齢者ワクチン接種者数（青い棒グラフ）が増加する度に跳ね上がっているのが判ります。
全死者数の9割が65歳以上の高齢者で占めますので、65歳以上のワクチン接種者が増える毎にワクチンの影響を受けて死者が増加しているとみることが出来ます。
ここで、気温の影響が死者数増加に拍車をかけているように見えます。 4回目接種はワクチン接種による毒によって体力の衰えた高齢者が7月～8月の猛暑で死者数が増加し、5回目は12月、1月の寒さで死者数が増加したため、27～28％まで死亡率が増加しています。
今年2023年の夏もワクチン接種が少ない時期なので死亡率が14％程度まで下がるはずが、猛暑によりワクチンにより体力の衰えた高齢者の死者が多くなったと考えられます。
2022年2月・3月の３回目の接種時から死亡率が14％を下回らない状況は、複数回のワクチン接種が原因とみることが出来ると思います。
なお、65歳以上の高齢者について同じように作成した「過去5年間の毎月の100万人あたりの平均死者数（65歳以上）に対する2021年～2023年12月までの増加率とワクチン接種者数の推移」グラフを下図の図18に載せますが全死者数の９割以上が65歳以上の高齢者ですので、図17と似たグラフになります。
65歳以上の高齢者でみると、死亡する割合が高いので、図17の全年齢でみた死亡率の上昇より低くなりますが、2022年2月・3月の３回目の接種時から死亡率が10％を下回らない状況は変わりません。
④ 超過死亡は隠れコロナ感染死やコロナ関連死か？
図19は人口動態統計の死者数速報値を各年1月の総人口を用いて人口100万人あたりの死者数を求めました。
この毎月（1月～12月）の人口100万人あたりの死者数を用いて、2016年～2020年の過去5年平均死者数（100万人あたり）に対してワクチン接種が始まった2022年～2023年の各月の超過死亡（100万人あたり）を求めました。
また、2022年～2023年10月（発表分まで）の各月の人口100万人あたりのコロナ感染死者数を求めました。
過去5年平均に比べて、100万人あたり100人～300人弱の超過死亡が発生し平均161人／月である事がわかります。
それと比較して、コロナ感染死の人口100万人あたりの死者数は5人から101人で平均30人／月です。
超過死亡はコロナ関連死だと主張する人がいます。
PCR検査でコロナ感染死と確定された死者の5倍のコロナ関連死が発生することが普通の常識で考えられるでしょうか。
図20からわかるとおり、コロナ感染死はPCR陽性者と連動して増減しています。
しかし、コロナ感染死が減少しても超過死亡は一定数（100人／100万人前後）から減少していません。
コロナ感染死はPCR検査で陽性になった死者で、陽性になった死者はすべてコロナ死に分類されますので、直接のコロナ死とコロナ関連死を含みます。
超過死亡はコロナ感染死も含みますが、超過死亡からコロナ感染死を引いたその差はPCR検査でほとんどが陰性のはずです（PCR検査で陽性ならばコロナ感染死に分類されるため）。
超過死亡がコロナ関連死だとするならば、コロナ蔓延時の「超過死亡／コロナ感染死」が３倍前後である（コロナ死に対する超過死亡の倍率～赤の折線グラフ）から、コロナが下火になってもこの3倍前後の比を維持していないと超過死亡がコロナ関連死と言えないでしょう。
コロナ蔓延時であろうと、コロナが下火になっていようと、超過死亡がコロナ関連死だと主張するならば、赤の折線グラフ「超過死亡／コロナ感染死」の倍率はほぼ一定になってないとおかしいでしょう。
コロナが下火の時は、「超過死亡／コロナ感染死」の倍率は10倍以上になっています。
超過死亡がコロナ関連死だとするならば、コロナが下火の時も「超過死亡／コロナ感染死」の比率が蔓延時と同じでないとおかしいでしょう。
むしろ、3回目～5回目のワクチン接種により後発のワクチンの害による死亡が一定数発生しているとみる方が合っているでしょう。
コロナ関連死で超過死亡が増えたと主張するならば、「コロナに感染して体力の衰えた高齢者が亡くなる」か、「コロナ蔓延によって医療逼迫によって受診が遅れた、診て貰えなかった」などが主な原因となるでしょう。
「コロナ蔓延によって医療逼迫によって受診が遅れた、診て貰えなかった」のが超過死亡の原因とするならば、コロナが下火の時に「超過死亡／コロナ感染死」の倍率が10倍以上になっているのであるから、コロナ蔓延時には「超過死亡／コロナ感染死」は数十倍になっていないとおかしいでしょう。
実際、コロナ蔓延時の「超過死亡／コロナ感染死」は3倍程度です。
前出の各死因の死者数推移を見ると、医療逼迫でなくなるならば、同じ診療科の死因は超過死亡の死亡率はほぼ同じになり、死亡率にあまり差が出ないはずです。
しかし、図９の表の循環器系の疾患や消化器系の疾患の死因別の死者数の増減を見ると、明らかに死亡率に差があり医療逼迫が起きていたとは言いがたい。
2019年と2022年の比較では「09202 急性心筋梗塞」はほぼ変化が無いのに、「09207 心不全」は18.1％の大幅な増加になっています。
同じ診療科で医療逼迫を理由に死亡が増加したとするには、あまりにも差がありすぎます。
他の要因（コロナワクチンによる薬害）によって心不全が増えたとしか説明が付かないでしょう。
さらに、「コロナに感染して体力の衰えた高齢者が亡くなる」にしても、コロナが下火になっているときに、コロナ感染死の10倍以上の死者がこれが原因（「コロナに感染して体力の衰えた高齢者が亡くなる」）で亡くなるとは到底考えられない。
過去のnoteにこのことに関してまとめたものがありますので、参考にしてください。
５ 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。
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、ネット上のワクチンの危険性を訴えている記事や超過死亡や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次々と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。
政府、厚生労働省の言うことを、政府が言ったことだから、権威のある役人や医者が言ったことだからと鵜呑みにしないで、自分で調べて、自分の頭で考えて判断しないといけない時代に私たちは生きています。
インターネットで調べれば、いくらでも正しい情報は出て来ます。
このnoteにも正しい情報が溢れています。
テレビを消して、少しでも正しい情報を集めて、自分で判断する力をつけていく必要があります。
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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