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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~5月)

 2024年10月8日〔火〕付けで、厚生労働省の人口動態統計月報(概数)の2024年5月分が公表されました。

 このURLの令和6年5月をクリックすると、人口動態統計月報(概数)(2024年5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。

 開いた「政府統計の総合窓口 e-Stat」の表一覧から表番号5-13「(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5月分)を求めることが出来ます。


1.140死因別の表とグラフ

 この統計の死亡数を2016年1月~2024年5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5月分までの死者数しか公表されていませんので、実際の数値と大幅に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、5月~6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遠ざかり、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を求めました。
 上記の2024年の推計値が、発表月までの増加割合と比較して、また過去年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「('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5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4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5月~2024年5月の各年の3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。

 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5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2023年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)5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5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5ヶ月分しかないため、実際の数値と大幅に乖離しますので、現段階では、あまり参考になりません。

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、またワクチン接種直前の2020年と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、これを足すと増加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.なぜ「その他の~」死因分類で死亡率が異常な増加を示すのか?

 人間の疾病には肺炎、糖尿病、心不全など一般的なものから、聞いた事も無いような病名の難病まで様々な疾病があります。
 ここで集計している人口動態統計月報(概数)の死因(死因簡単分類)も疾病毎に分類して集計しています。
 死因の分類は厚生労働省のホームページに「疾病、傷害及び死因の統計分類」として公表されています。

 大項目は千番台、中項目は百番台、小項目は1桁から十番台で集計されています。
 例えば心不全は、大項目「09000 循環器系の疾患」の中の中項目「09200 心疾患」に含まれる小項目「09207 心不全」で分類されます。

図11 死因分類表 1ページ
図12 死因分類表 2ページ
図13 死因分類表 3ページ
図14 死因分類表 4ページ

「09207 心不全」の項目の横に基本分類コードとして疾病の種類が別の表で表示されています。
 厚生労働省のホームページの「疾病、傷害及び死因の統計分類」にある「イ.ICD-10(2013年版)準拠 内容例示表」で各章の疾病毎のPDFで確認できます。

「09207 心不全」の項目の基本分類コードは「I50」ですので、「イ.ICD-10(2013年版)準拠 内容例示表」の「第9章 循環器系の疾患(I00~I99)」のPDFで、心不全の疾患の種類が確認出来ます。

図15 心不全の疾病の種類

 図3~図10の一覧表を見てわかるとおり、各大項目の死因分類の中に中項目、小項目の死因分類がありますが、「その他の~」死因の項目は珍しい病気や自己免疫疾患の病名が多く含まれますが、「その他の~」死因の死亡率が異常に高くなっています。
 
イ.ICD-10(2013年版)準拠 内容例示表」で各々の「その他の~死因の疾病の種類を確認すると、素人には聞いた事も、見たこともないような疾病がたくさん出てきます。
 ワクチンを打ち始めた2021年から「その他の~」で始まる死因項目が他の死因と比べても異常に多くなっています。
 これは全人類に始めて遺伝子性剤であるmRNAコロナワクチンが打たれたのが原因でしょう。
 
 

 小さな病院などで死亡診断書を書くとき,施設でなくなった高齢者などは解剖されることなく、「18100 老衰」や「18300 その他の症状、徴候及び異常臨床所見・異常検査所見で他に分類されないもの」として死亡診断書が書かれるでしょう。
 このことが、「18100 老衰」や「18300 その他の症状、徴候及び異常臨床所見・異常検査所見で他に分類されないもの」が異常な増加を示しているのでしょう。

 これらの死因別の死者数増加は遺伝子製剤であるmRNAコロナワクチンによる薬害でしか説明がつかないでしょう。

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16 危険予知訓練

  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にも正しい情報が溢れています。
 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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