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河北新報,宮澤大輔氏の触れた"小児や4回目の接種が少ない地域が最近流行が弱い"という反ワクミーム
媒介分析で解析をすると
低接種率は非常に強固に既感染率の高さと相関し,既感染率の高さが直近の流行の弱さと相関しておりそれを考慮すると高接種率は直近の流行の高さとは関連してない結果になります
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前に触れた奴の拡張版です
くどいようですが小児や4回目の高接種率と2022年の既感染の少なさの相関が因果関係を示すとは限りません
人口密度や高齢化や高接種地域は他の感染対策も頑張る傾向があるとか未感染の人が多いほど接種を頑張るとか無数の要因が関連すると思われます
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wakuwaku3
@covidacc
低接種率の大阪の小児と高接種率の秋田の小児が感染数で逆転というミームが流行してますが
この2県の全年代の感染者数推移は図2の通りで単に大阪が先に感染しまくっている
実際12-19歳の都道府県別接種率は今年の全年代の累積感染者数と綺麗に負相関します(去年のとも20年のとも負相関します)
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何を言おうと
50%近く打った秋田の子供が
7％しか打ってない大阪の子供より３倍感染しやすいなんて、
ワクチンに感染予防効果が無い証拠だろ？
双方死者０なんだから、
もし大阪の子供が感染が多かったとしても、
ワクチンより感染の方が良いって事
19歳や全年齢データ使うな
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wakuwaku3
@covidacc
河北新報,宮澤大輔氏の触れた"小児や4回目の接種が少ない地域が最近流行が弱い"という反ワクミーム
媒介分析で解析をすると
低接種率は非常に強固に既感染率の高さと相関し,既感染率の高さが直近の流行の弱さと相関しておりそれを考慮すると高接種率は直近の流行の高さとは関連してない結果になります
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本来COVID casesもvaccination rateもtime-varyingなのでMSMないしg-methodsが必要なのと、この解析はそもそもcausal mediation analysisとは言わないと思います。結論には基本的に同意します。
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さんから批判(図1)あったので反論しますと
何故河北と同じ土壌に立たず22年の累積陽性数を使い7月からの累積陽性数を使わないのか→理由は簡単でomicronの感染歴は別の変異にも相当程度有効だからです(図2
同じ土表に立たないのはそのomicron感染歴を無視した比較が不適説だからです
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解析結果の前に、この解析の仕方で大丈夫です？
子供の接種率（子供が少ない県ほど、数字の増減が激しい）、〇万人あたりの陽性者（人口が少ないほど、増減が激しい）とか割り算したデータは当然相関しやすいですよ。
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