｛算数のお時間｝ 1日4000人死亡→うち突然死は1割程度（添付pdf参照）→うち接種者はピーク(100万人/日)で1%→うち接種後15分待機中に発症は更に1%（24h*60分/15分）。 なので接種後の待機15分以内に発症し死亡する人 　4000人/10/100/100=0.04人/日。 一人でも十分不思議。 https://t.co/Xib3wPNm45 https://t.co/D8U0i9C4xX

@ziYbkpttw27UdnU @Uematsu1987 4000人/日は全死亡者数ですね。突然死はそのうちせいぜい1割程度（定義による、しかも定義が難しい）。添付が参考になるかと。 1日の接種数が100万程度なら、4000*10%/(1.2億/100万）=3~4人。1日1人でも出たら無視できるレベルではない。 https://t.co/Xib3wQ4p65

医療詐欺グループこびナビによる厚顔無恥な詐欺実践の記録（だと私は思います） https://t.co/KaJHsBlqJa https://t.co/abUMkFIso6

@keikaikou @cr_cidp お知らせ： 社人研の複合死因分析の2020-2021版が出ました、軽く計算しましたが、簡単死亡分類22200のII欄率は5.6%から9.17%に上昇しているようです https://t.co/T2gMVAvvjG

@kyo_twit @donkey13992730 ありがとうございます。ちょうど一年分、新たにデータは蓄積されているので、続報にも期待したいですが、その気になれば、私でも書けそうです（笑） 同じ研究所の石井氏による少し新しい資料も見つけました。 https://t.co/LnWyFEStry

@0kh0tska @donkey13992730 複合死因分析について書いている国立社会保障・人口問題研究所の別府氏が、年齢調整後の死者数について検証している資料を見つけましたのでシェアしておきます https://t.co/g6bdoxaGen

@dadandandadan9 @s0ftqbEJBEzhK2S @keikaikou @Logo_Wo @cr_cidp @daidondengaesou @donkey13992730 @SPpaD4O1nWIcFJt @Z8ZLQj8YJEfwai8 @naniwadengin @HKhash1 @0kh0tska @coken111 @xjR1BqbrppuegLj @WfrtqlEI71tDvc5 置いてるのここですね 国立社会保障・人口問題研究所リポジトリ 人口の健康・疾病構造の変化にともなう複合死因の分析手法の開発とその妥当性の評価のための研究 令和３年度 総括・分担研究報告書 https://t.co/8FS7FENo5t

@Logo_Wo @s0ftqbEJBEzhK2S @cr_cidp @keikaikou @daidondengaesou @donkey13992730 @SPpaD4O1nWIcFJt @Z8ZLQj8YJEfwai8 @naniwadengin @HKhash1 @0kh0tska @coken111 @xjR1BqbrppuegLj @WfrtqlEI71tDvc5 @kyo_twit 新資料です。 「人口の健康・疾病構造の変化にともなう複合死因の分析手法の開発とその妥当性の評価のための研究」 https://t.co/KdZ4LkHybt 掲載元ページが見つからないんでPDF直リンクですみません。簡単に言うとコロナ死の死亡票の調査研究です。

田辺和俊・鈴木孝弘 (2021)「Support Vector Machineを用いた国内の新型コロナウイルス(COVID-19)死亡率の分析」 https://t.co/pgXHVdwcZh >コロナ死亡率を上げる要因として生活保護、都市化、貧困率、サービス業、性比、死亡率を下げる要因として単独世帯、食事、睡眠、併せ て8種の要因が得られた