投稿者：はっちん
新型コロナのエビデンス 元記事URL⇒ https://okada-masahiko.sakura.ne.jp/
岡田正彦 新潟大学名誉教授（医学博士）
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(2023.12.4)
Ｑ 『ワクチンで死者が９割減っていた』との報道は本当か？
Ａ 「もし全員がワクチンを受けていたら」、あるいは「もし接種が２週間早く始まっていたら」と仮定すると、新型コロナの感染者や死者が格段に減っていたはず、と結論する論文が発表され、多くの新聞が表題に記したような記事を掲載しました。
同じテーマを扱った論文は他にも複数あり、どれもコンピュータ・シミュレーションによるものでした（文献１～５）。「死者が大幅に減っていたはず」との主張が正しいのか、検証してみました。
まずコンピュータ・シミュレーションがどのようなものか、復習です。
次の図（GIF動画⇒ https://okada-masahiko.sakura.ne.jp/newinfectionsimulation.gif ）は、私が作った数式をコンピュータにインプットし、計算結果をグラフにしたものです（以前の当ホームページでも紹介）。目的は、もし海外からの感染者が増えると仮定すると、国内で爆発的な流行が起こることを示すためでした。海外からの感染者が１日１人のとき、実測値（棒グラフ）と計算で求めた値（点線）がうまく一致しています。以下、順に５人、10人、・・・と仮定した場合の結果です。このような実験が「コンピュータ・シミュレーション」と呼ばれるものです。
さて、全国紙にも取り上げられた最新の研究論文の結論は、以下のようなものでした（文献５）。
・もしワクチンがなかったと仮定すると、死者は364,000人になっていた。
これは、ワクチンのお陰で死者数が97パーセント減少したことを意味する
（ＮＨＫのホームページによれば、当時の死者数は18,354人）
シミュレーションは、2021年２月17日～同年11月30日の感染とワクチン接種状況に関するデータに基づいて行われたものでした。前者はHER-SYS（ハーシス）、また後者はVRSという厚生労働省の登録システムから取得したものです。HER-SYSから得られる感染情報は「誰が」、「いつ」、「どんな症状」だったかなどです。VRSには年齢、性別、ワクチンの接種日と回数などが登録されています。加えて、人々の行動を示すＧＰＳデータも組み込まれました。
シミュレーションには多くの仮定が設定されましたが、とくに重要なのはワクチンの有効率です。有効率は「ワクチンを接種していた人」と「接種していなかった人」における死亡率の違いから求めていて、（年齢により異なり）38.0～88.6％だったとしています（文献５，６）。
この数値が正しいのかどうか検算する必要がありますが、厚生労働省のデータが非公開のため叶いません（文献７）。幸い、１編の委員会報告書からその一端を垣間見ることができるため、以下(※1)に一部を書き出してみました（文献８より一部改変）。
(※1)HER-SYSデータの集計結果(2021年6月中の国内報告総数)表画像⇒ https://okada-masahiko.sakura.ne.jp/effectiveness.jpg
この時期はワクチン接種が始まったばかりで「２回接種」の人数が極端に少ないため、「ワクチン未接種」と「１回接種」の人数だけを比べてみます。有効率は、一般的に
（１－（接種者のオッズ／未接種者のオッズ））×100
と計算されます（文献９）。ところがこのデータでは、「未接種」よりも「１回接種」のオッズのほうが大きくなっています。つまり、このワクチンは有効どころか、むしろ死亡リスクを高めてしまうというデータになっているのです。
対象期間が、論文のそれと少し異なるため（論文では9ヵ月半、上表は同じ期間の１ヵ月分）、直接的な比較はできません。しかし、同じ日本国民でありながら対象となった人たちが異なるだけで、有効率はまったく別ものになってしまうことがわかります。
コンピュータ・シミュレーションには、本質的に２つの限界があります。ひとつは、実際に観測されたデータ（感染者数の実測値など）を模擬するだけの数式は、いくらでも作れるため、それが真実を表わしているかどうかの保証がないことです。
もうひとつの限界は、「仮定」をいろいろ設定しなければならず、それ次第で結果が大きく変わってしまうことです。
たとえば「有効率」は、「ワクチン接種をたまたま受けた人たち」と「受けなかった人たち」の死亡率から仮定したものでした。その元データは「後ろ向き調査」で得られたものであり、真実を表わしていないことは当ホームページ（2023.9.4付 ※2）でも繰り返し述べたとおりです。
(※2：記事⇒https://rara.jp/royal_chateau_nagaizumi/page4208#4244 )
コンピュータ・シミュレーションで得られた結論は、正しいことの証明も、また間違っていることの証明もできません。新聞に掲載された記事は、重大な誤解を招いたのではないでしょうか。
【参考文献】
1) Sacco C, et al., Estimating averted COVID-19 cases, hospitalizations, intensive care unit admissions and deaths by COVID-19 vaccination, Italy, January-September 2021. Euro Surveill, Nov 25, 2021.
2) Mesle MM, et al., Estimating number of deaths directly averted in people 60 years and older as a result of COVID-19 vaccination in the WHO European Region, Dencember 2020 to Novemnber 2021. Euro Surveill, Nov 25, 2021.
3) Gavish N, et al., Population-level implications of the Israeli booster campaign to curtail COVID-19 resurgence. Sci Transl Med, Apr 12, 2022.
4) Kayano T, et al., Number of averted COVID-19 cases and deaths attributable to reduced risk in vaccinated individuals in Japan. Lancet Reg Health West Pac, Aug 11, 2022.
5) Kayano T, et al., Evaluating the COVID-19 vaccination program in Japan, 2021 using the counterfactorial reproduction number. Sci Rep, Oct 18, 2023.
6) Ko YK, et al., Age-dependent effects of COVID-19 vaccine and healcare burden on COVID-19 deaths, Tokyo, Japan. Emerg Infect Dis, Jul 12, 2022.
7) 林正洋, COVID-19 HER-SYSデータ利活用推進手法の提案及びダミーデータLOD. Linked Open DataチャレンジJapan 2022受賞作品, Nov 28, 2022.
8) 厚生労働省, 資料2-5 HER-SYSデータに基づく報告. 第47回新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード（令和３年８月11日開催）.
9) Jackson M, et al., The test-negative design for estimating influenza vaccine effectiveness. Vaccine, Apr 19, 2013.
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