--- # System prepended metadata title: 各国の新型コロナウイルス感染者数と致死率 - 新型コロナ(COVID-19)嫌儲対策本部 tags: [Data] --- --- title: '各国の新型コロナウイルス感染者数と致死率 - 新型コロナ(COVID-19)嫌儲対策本部' lang: ja-jp --- [新型コロナ（COVID-19）嫌儲対策本部](/@covid19-kenmo/SARS-Cov-2/) > [新型コロナウイルスデータセット https://hackmd.io/@covid19-kenmo/dataset](https://hackmd.io/@covid19-kenmo/dataset) # 各国の新型コロナウイルス感染者数と致死率 国名をマウスオーバー、またはタップすると元の数値を確認できます。感染者数の軸は比較のため対数スケールとしました。感染者数上位の国をピックアップしています。流行が早期の段階の国では致死率の変動が大きいことや死者が少ない可能性があり、また、イタリア、ドイツは感染者の集団の年齢中央値が異なっていることが指摘されています。 :::success - 赤い数字は各国の死者数 - 赤い線：WHOの報告による中国の致死率（CFR: Case Fatality Ratio）3.8% - 青い帯：無症状の感染者も含んだ致死率（IFR: Infection Fatality Risk）の推定値0.3%-0.6%（[北大・西浦氏のグループの論文](https://www.mdpi.com/2077-0383/9/2/419)）より ::: ```vega { "title": {"text": "COVID-19感染者数と致死率 2020/3/14", "fontSize": 20}, "width": 600, "height": 650, "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v4.json", "data": { "url": "https://raw.githubusercontent.com/kenmomd/covid19/master/data/death_ratio_top20_jpn.json" }, "transform": [{"calculate": "100*datum.death_rate", "as": "death rate (%)"}], "layer": [ { "mark": "rule", "data": {"values": {"y": 3.8}}, "encoding": { "y": {"field": "y"}, "color": {"value": "red"}, "size": {"value": 2} } }, { "mark": "rect", "data": {"values": {"y": 0.6, "y2": 0.3}}, "encoding": { "y": {"field": "y", "type": "quantitative"}, "y2": {"field": "y2"}, "opacity": {"value": 0.3} } }, { "mark": { "type": "circle", "size": 100, "color": "limegreen", "opacity": 0.6, "tooltip": {"content": "data"} }, "encoding": { "x": {"field": "cases", "type": "quantitative"}, "y": {"field": "death rate (%)", "type": "quantitative"} } }, { "mark": { "type": "text", "fontSize": 26, "angle": 12, "xOffset": 3, "yOffset": -14, "tooltip": {"content": "data"} }, "encoding": { "x": { "field": "cases", "type": "quantitative", "scale": {"type": "log"}, "axis": {"title": "感染者数", "titleFontSize": 18, "labelFontSize": 15} }, "y": { "field": "death rate (%)", "type": "quantitative", "axis": {"title": "致死率（％）", "titleFontSize": 19, "labelFontSize": 15} }, "text": {"field": "country", "type": "nominal"} } }, { "mark": { "type": "text", "fontSize": 17, "fontWeight": "bold", "color": "red", "angle": 0, "xOffset": 15, "yOffset": 14, "tooltip": {"content": "data"} }, "encoding": { "x": { "field": "cases", "type": "quantitative", "scale": {"type": "log"}, "axis": {"title": "感染者数", "titleFontSize": 18, "labelFontSize": 15} }, "y": { "field": "death rate (%)", "type": "quantitative", "axis": {"title": "致死率（％）", "titleFontSize": 19, "labelFontSize": 15} }, "text": {"field": "death", "type": "nominal"} } } ] } ``` ## :information_source: CFRとIFRの2つの致死率の違いについて >確定診断がついた患者数を分母とする通常のCFRを計算するのではなく，感染者総数を分母として感染致命割合（Infection Fatality Risk: IFRという語を提案されている）を計算するべき，として推定された値であって，決して2-3％が過大だったという話ではない。IFRが0.3-0.6％もあったら1957-1958年のアジアかぜパンデミックに匹敵するということも要旨にも明記されている。 > >従来使われてきたのはCFRで，IFRは状況のわかっているCFRから推定しますが，CFRは検査・検出状況に依存するので，IFRを使う方が普遍的議論が可能です > >神戸大・中澤港さんのサイトより　 http://minato.sip21c.org/2019-nCoV-im3r.html https://twitter.com/MinatoNakazawa/status/1236080354877825024 ###### tags: `Data`