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事実に誠意を

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これから書くことはほとんど、これまでも繰り返し申し上げてきたことと変わりない。が、同じ質問は繰り返し受けているので、再度申し上げる次第である。

なお、海外からも同様の問い合わせが多いので本来であれば英語でも同じ内容の文章を容易すべきだが、時間の関係で割愛させてください。Chromeかなにかでそれぞれ母国語に訳してお読みいただけると幸いです。なお、本稿は特に感染症学の基礎知識やジャーゴンを知らなくても読めるように工夫はしているが、それなりに難解な内容だ。その点はご容赦いただきたい。

日本のCOVID-19報告数が諸外国に比べて非常に少ないことに内外から注目が集まっている。あれは本当なのか。検査数が少なすぎて、実際の感染者数を見誤っているのではないか、という指摘がある。

 しかし、この指摘はいろいろなレイヤーにおいて間違っている。そもそも、日本はCOVID-19の全数把握を目指していない。行政検査であれ、保険診療であれ、国は基本的に入院が必要な重症患者を診断、入院、隔離させることを念頭において検査戦略を練っている。「把握できていない」のは当然で、把握するつもりはないのである。それは悪いことではない。というか、事情は大なり小なりどこの国でも同じで、米国であれ欧州各国であれ、アジアであれ、「全数把握」を目指している国はどこにもない。

WHOもそんなことは求めていない。もっとも、そのわりに日本は帰国者無症状者にPCRをやってみたり、無症状な検査陽性者を入院隔離させてみたり(軽症者は自宅じゃなかったの?)、プリンリプルにおいて首尾一貫していない。だから、「なにがやりたいかよくわからない」わけで、人々は不安になる。リスコミにおける失敗と言えよう。

 韓国と日本の違いは、「結果」であって「目的」ではない。感染者が一所で急増した韓国ではその地域と周辺の検査を重点的に行わねばならなかった。日本でも万の単位でそういう現象(オーバーシュートと呼んで良い)。が起きれば検査数は増えるだろう。

状況が違うときに、その状況を観察せずに検査数だけで是非を議論するのは、サッカーの試合をみずに「あのチームはスライディングタックルを50回もやっていたのに、このチームは1回しかやっていない」と難じるようなものである。スライディングしなくてよい試合(例えば、ずっとボールを握っているとき)には、0回だって「間違い」ではないし、もちろん50回だって間違いではない。

 全数把握ができていない疾患など山のようにある。日本ではインフルエンザの「全数」把握はしておらず、定点観測である。それで疫学上、感染対策上、十分な情報が得られているからそれでよいからだ。日本で毎年風邪が何例発生しているか、正確に把握したデータはない。

レセプトデータを見ればわかるじゃないか、というのも間違いで、多くの風邪患者は(ぼくのように)受診せずに自然に治るまで待っている。医療に限らず、経済学でも政治学でもデータはサンプリングから母数を推定するのがほとんどで、「全数」は非効率的な状態把握法なのだ。

 日本においてイタリアやスペイン、ニューヨーク市のような惨状は起きていない。重症患者で医療崩壊、手術室をICUとして使ったり、死体の山の置き場に困ってスケートリンクに死体を積み上げるという現象は起きていない。「感染者数」が把握できていなくても、日本の現状が(東京を含め)、諸外国よりもずっとよくコントロールされているのは事実である。

 さて、それでも「じゃ、実際のところどうなのよ」という関心もあろう。推計はある。例えば、西浦博先生らのグループが行った推計では、日本の軽症患者は報告されている数の倍くらいではないか、と見積もっている。捕捉率は0.44, 95%信頼区間0.37-0.50というものだ。

 この推計は中国のデータを基盤にして行われた研究だが、そもそも中国のCOVID-19のデモグラフィックと日本のそれが同じであるという必然性は必ずしもない。

また、もととなる研究は無症状者や入院不要の軽症者が含まれていないので、それを基盤に推計した感染者数は必然的に過小評価となる。もっと猜疑的になれば、「そもそも突然変異で日本と中国のウイルスは別物なんだ」という説だって存在していけないことはない(ぼくはそうは思わないが)。

 このことは、当該論文自体の価値そのものを貶めるものではない。モデルでは、常に既存のパラメーターを援用せねばならず、そのパラメーターが外的に妥当であるかはしばしば証明できない。前提となるパラメーターが妥当でなければ、予測も当たらない。モデルはモデルである限り、シンプルにされた世界を前提とする。簡略化のないモデル、というのは形容矛盾である。

数理モデルのこうした「前提」にイチャモンを付けるのは、例えばAという疾患を対象にランダム化比較試験をしたときに、「Bという疾患については分からないじゃないか」と文句を言うようなもので、業界の仁義に反する意味のない揚げ足取りである。

 しかし、論文の読み手は別である。ある種の仮説を前提にした数理モデルは、学問的に内的に妥当性を担保していればよいが、それを現実世界でどうアプライするかは現実世界の住人たる読み手の責任だ。Aという疾患を対象にしたRCTの知見をBという疾患に使ってはならないように、数理モデルの制限や限界を理解し、現実世界にアプライするときに十分注意するのは当然だ。

例えば、当該論文を読んで、3月26日時点の「東京の感染者は累計だいたい500人だ」と断定するのは間違っている。

 人は間違う。モデルも間違う。間違うことはさしたる問題ではない。問題は、間違いに気づき、修正を加えることだ。すでにロンドンのインペリアル・カレッジのグループは、感染のピークを緩やかにすればいい、という当初の見積もりが「間違っていた」と認め、かなりアグレッシブにこのウイルス感染と戦わないと早晩ICUが破綻すると予測を改めている。

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