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死亡原因別統計の超過死亡の多い項目(2024年1月~7月)

 2024年12月6日〔金〕付けで、厚生労働省の人口動態統計月報(概数)の2024年7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6年7月をクリックすると、人口動態統計月報(概数)(2024年7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。

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00450011&tstat=000001028897&cycle=1&year=20240&month=23070907&tclass1=000001053058&tclass2=000001053060

統計の総合窓口 e-Stat」の表一覧から表番号7-13「(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(2024年7月分)を求めることが出来ます。


1.140の死因別の表とグラフ

 この統計の死亡数を2016年1月~2024年7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140分類の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2024年過去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。

図1 住民基本台帳に基づく人口推移(総人口・65歳未満・65歳以上)および増加率

 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3.6%増加、2023年3.5%増加2024年は3.6%増加で高齢者の人口増加はほぼ止まっています。

 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~2024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2 09207 心不全(65歳以上)による死者数推移


 図の左側(A表)は毎月の死者数折線グラフです。
 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2C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17.5%、2023年18.3%の大幅な増加になっています。

 なお、2024年は公表月までの死者数を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。
 公表月までの死者数合計をその月数で除して12を掛けて1年分に換算しています。
 2024年はこの推計値過去5年(2016年~2020年)平均に対する増加割合を求めていますが、現段階では7月分までの死者数しか公表されていませんので、実際の数値とは乖離しますので留意してください
 これは、死者数は冬期に増加し、夏に減少する傾向にあるため、今回の7月くらいまでの発表で年間数値に近づきますが、夏に死者数が減少しているので、この期間は年間数値から減少気味になり、冬にかけて年間数値に近づく事になります。

 そのため、B表は年間合計の集計ですが、これに1月から発表月分までの死者数を集計過去5年(2016年~2020年)平均に対する増加割合「増加率=〇〇%」と表示して求めました。
 上記C表2024年の公表月までの死者数を1年分に換算した「100万人当たりの年間死者数」推計値が、B表の発表月までの増加割合「増加率=〇〇%」と比較して、またC表の2016年~2023年の過去年の100万人あたりの死者数の増加傾向と比較して、どのくらい乖離しているか予想がつくと思います。

 心不全(65歳以上の高齢者)のC表の「('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(5年間で約11%の増加ですので、年間平均2.2%の増加率)ですので、2021年の+7.6%、2022年+17.5%2023年+18.3%大幅な増加ということがわかります。  

 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、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~2024年7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年から2024年6月分までの各年各月のデータは、この表題と同様の過去のnote投稿に貼り付けてあります。
 上記以外の2016年~2024年の各年の7月分の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。
 その死者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。

 下の図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2024年7月までの増加割合を計算しました。

 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2024年7月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。

ワクチン接種後に各死因で死亡率が上昇


 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)6月(2016年~2024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(2024年7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。
 なお、2024年は前述したとおり、公表月数がまだ7ヶ月分しかないため、実際の数値と乖離しますので、現段階では、参考程度に見てください。

図3 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№1

 

図4 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№2


図5 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№3


図6 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№4


図7 100万人あたりの死者数及びその過去5年(2014年~2018年)平均に対する増減率№5


 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~2024年)の 増減率」を示し、2019年から2024年(2024年は予測値ですが前述のとおり実際の数値と乖離しますので、現段階では、参考程度に見て下さい。)がどのような増減になったかを示したものです。
 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(ワクチン接種前)と2023年の死者数実数を示し、どの程度の増減があったか、また2020年(接種直前)と2023年の死者数実数を示し、どの程度の増減があったか比較しています

図8 100万人あたりの死者数の過去5年(2014年~2018年)平均に対する 2019年~2024年の増減率、及び2019年・2020年・2023年の死者数実数 №1


図9 100万人あたりの死者数の過去5年(2014年~2018年)平均に対する 2019年~2024年の増減率、及び2019年・2020年・2023年の死者数実数 №2 


図10 100万人あたりの死者数の過去5年(2014年~2018年)平均に対する 2019年~2024年の増減率、及び2019年・2020年・22023年の死者数実数 №3

 2019年と2023年の死者数を比較すると(図10参照)、コロナ感染死を除いた死者数では2019年に比べ2023年は156,721人増加しています。
 このうち死因別に集計すると、2019年に比べ2023年に増加した死因の死者数合計は194,462人、減少した死因の死者数合計は37,741人になります。
 コロナ感染死は38,117人ですので、増加した死因の死者数合計にこれを足すと232,579人となり死者数はもっと増えます。
 2019年以前は、死者の9割を占める高齢者の人口増加も相まって年間2~3万人程の死者数増加でしたが、2023年は高齢者人口が減少に転じたにもかかわらず、異常な死者数増加になっています。

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.各死因のうち、増加率の大きい死因

 2021年から始まったコロナワクチン接種の影響が疑われる各死因を見ていきます。
 「01300 敗血症」や「01600 その他の感染症及び寄生虫症」で死亡率が増加しています。

図11 「01300 敗血症」死者数推移

 この表とグラフを見る前に注意しなければならない点があります。
 図11の「100万人あたりの年間死者数」の棒グラフで2016年と2017年を比較すると、2017年は2016年より減少していますが、これは死因の統計分類の見直しによるものです。
 世界保健機関が勧告する「疾病及び関連保健問題の国際統計分類」(ICD)第 10 回改訂(ICD-10)の2013 年版に準拠した「疾病、傷害及び死因の統計分類」が平成28年に施行(平成27年総務省告示第35号)されたことを受け、人口動態統計では、平成29年(2017年)より、改正後の分類を死因統計に適用している。
 このため、敗血症性ショックの分類が、敗血症の分類ではなく他に記載されている病態を選びなおすべき分類の一つに変更されたため、「敗血症」の死亡数が2016年と比較すると2017年は11.3%ほど減少しています。
 


上記のURL「疾病、傷害及び死因の統計分類」の一番最後に「ICD-10(2013年版)適用による死因統計への影響」(下記PDF)に統計分類の変更による影響が一覧表(表3 死因簡単分類による改正前後の死亡数 5p~7P)で掲載されています。

 図12 「01600 その他の感染症及び寄生虫症」も死因の統計分類の影響で2016年に比べ2017年は20.9%ほど多くなっています。

図12 「01600 その他の感染症及び寄生虫症」死者数推移

 それでは、この「01300 敗血症」や「01600 その他の感染症及び寄生虫症」で死亡率が2021年以降増加している要因ですが、免疫の低下が疑われています

 「01300 敗血症」や「01600 その他の感染症及び寄生虫症」も免疫が正常に働いていれば、なりにくい疾病です。
 ワクチンにより、免疫が抑制され、これらの死因の死者数が増加したと考えられます。
 また、これらの死者が増えたということは、これらの疾病に罹患して回復した人もいるわけです。
 つまり、死者数が増加したということは、これらの疾病に新たに罹患した人が通常より増えていると言うことです。
 死者数が増加した各々の死因は、増加した死者数に見合う患者が増加していると言うことです。
 2023年で20万人近い超過死亡(図10参照)が発生していますが、死亡率から考えて100万人単位で新たな患者が発生していると考えて良いのではないでしょうか。

なお、こーじさんが2024/11/29 「新型コロナワクチン接種回数別 免疫低下実態調査プロジェクト」記者会見」の文字起こしをされているので、掲載させて戴きます。

https://note.com/yukiharu2020/n/n76209be15bc5?rt=email&sub_rt=daily_report_followee_notes

「02100  悪性新生物<腫瘍>」は過去5年(2016年~2020年)の増加率と比較すると僅かな増加しか見られませんが、個々の癌を見ていくと死者数が減少している癌もあれば、増加している癌もあります。

 図8に2019年と2023年の死者数の比較があります。
 2019年に比べて2023年が減少している死因は
「02102  食道の悪性新生物<腫瘍>」         (▲   867人)
「02103  胃の悪性新生物<腫瘍」           (▲ 4,164人)
「02105  直腸S状結腸移行部及び直腸の悪性新生物」  (▲   83人)
「02106  肝及び肝内胆管の悪性新生物<腫瘍>」            (▲ 2,357人)
「02107  胆のう及びその他の胆道の悪性新生物<腫瘍>」(▲    685人)
「02109  喉頭の悪性新生物<腫瘍>」         (▲      73人)
「02120 その他のリンパ組織、造血組織及び関連組織の悪性新生物<腫瘍>」                         (▲    105人)
でその減少数の合計は2019年に比べて2023年は8,334人です。

 一方増加している死因は
「02101  口唇、口腔及び咽頭の悪性新生物<腫瘍>」 ( 824人)
「02104  結腸の悪性新生物<腫瘍>」        ( 1,804人)
「02108  膵の悪性新生物<腫瘍>」         ( 3,818人)
「02110  気管、気管支及び肺の悪性新生物<腫瘍>」 (    377人)
「02111  皮膚の悪性新生物<腫瘍>」                             (    158人)
「02112  乳房の悪性新生物<腫瘍>」        (    828人)
「02113  子宮の悪性新生物<腫瘍>」        (    334人)
「02114  卵巣の悪性新生物<腫瘍>」        (    422人)
「02115  前立腺の悪性新生物<腫瘍>」       (    887人)
「02116  膀胱の悪性新生物<腫瘍>」        (    678人)
「02117  中枢神経系の悪性新生物<腫瘍>」     (    303人)
「02118  悪性リンパ腫」              (  1,196人)
「02119  白血病」                 (  1,038人)
「02121  その他の悪性新生物<腫瘍>」       (  1,767人)
で、その増加合計は2019年に比べて2023年は14,434人です。

その差は6,100人で、2019年の「02100  悪性新生物<腫瘍>」でなくなった方の合計は376,392人なので、その増加率は1.62%です。
 しかし、増加している悪性腫瘍の死因の2019年の死者数の合計は257,543人で、2019年に比べて2023年の増加率は5.61%になります。

 悪性腫瘍全体で見ると、死者が大幅に減少している癌があるので、死者の増加率が低いように見えますが、増加している癌に限ってみれば、大幅な増加になっています。

 コロナワクチンの主成分であるmRNA(スパイク蛋白の設計図の遺伝子)を包んで細胞へ運ぶカプセルである脂質ナノ粒子(LNP)は注射部位に留まらず、各臓器に移動します。

図13 各臓器に移動するLNP量№1
図14 各臓器に移動するLNP量№2

 図13、図14のとおり、大腸、皮膚、乳房、子宮、卵巣、前立腺、膀胱、リンパ節にも移動しており、下記の増加している癌に関係があると疑われます。
「02104  結腸の悪性新生物<腫瘍>」
「02111  皮膚の悪性新生物<腫瘍>」
「02112  乳房の悪性新生物<腫瘍>」
「02113  子宮の悪性新生物<腫瘍>」
「02114  卵巣の悪性新生物<腫瘍>」
「02115  前立腺の悪性新生物<腫瘍>」
「02116  膀胱の悪性新生物<腫瘍>」
「02118  悪性リンパ腫」


 死因別の死者数推移は大項目、中項目、小項目の合計で140項目ほどあるので、増加した死因をすべて挙げていくと文章が長くなりすぎます。
 次回8月分が公表されたときに、またこのnoteに集計データを載せますので、「03000  血液及び造血器の疾患並びに免疫機構の障害」の死因から増加した死因についてグラフ等を載せていきます。

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。

図15 危険予知訓練シート

  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超過死亡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にも正しい情報が掲載されています。
 テレビや大手新聞の報道はNHKも含めて、偏向報道に溢れています。
 
 大手製薬メーカーから広告宣伝料を得ている民放は、ワクチンの薬害を訴えるような番組を制作すると、収入が無くなりますので正しい報道が出来ません。
 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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