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死んじゃったりした人は何人なの？
シーズンでワクチン打った奴は一桁なんだから少ねえぞ
死んでから検査してコロナ陽性になったらコロナ関連死に水増しするやつだっけ
それ速報の話
人口動態統計じゃ上位の原死因でカウントされるから
まだこいつら反省していないのか。ろくでもないな
ワクチン打っても死ぬ奴は死ぬのは認めるのねｗ
今打てと言われたらいやーんて感じになる
・2021年： 1万6,766人
・2022年： 4万7,638人
・2023年： 3万8,086人
・2024年： 2万6,302人
・2025年： 2万429人
東京五輪おわって、渡航制限解除＋ワクチン大規模接種で
感染爆発。日本でもパンデミックがおきたというところだろうな
こういうのは高齢者以外がさっくりかかってしまうのが一番合理的。
だらだらつづいてもいいことなんてひとつもない。
ひととおり感染するなり、ワクチンをうったらという設定も、覆してワクチンをうちつづけた。
インフルエンザでもそうだが、効果ないワクチンなんて
免疫くるわすだけで死亡数を減らす効果なんてないとおもうね。
インフルエンザワクチンうったら感染した（症状がでやすいんだろう）
これはコロナワクチンでも確認できた。
「感染者増」とコロナワクチンの関連性。
コロナワクチンやめたらコロナ騒動がおわった。
国は、まだまだコロナワクチンをうたせたいらしい。国民はモルモットではないですよ。
そもそもあれワクチンじゃねえぞ
ttps://x.com/uginmi/status/1448971973355192333?s=46&t=p_Jyz-HDh-td69ctQskFZA
当時、医者に本当か聞いたらそのルールについて疑問だと話していた
ただ、**未だにこの違いを理解していない（または意図的に無視している）人は一定数います**。理由を整理して説明します。
### 1. サーベイランス死亡数報告 vs 人口動態統計の違い
- **サーベイランス（感染症発生動向調査など）**:
- コロナに感染（または陽性）した人が死亡した場合、かなり広くカウント。
- 死亡直前に陽性だった、死亡診断書に「COVID-19関連」と書かれた、など。
- 早期の流行把握が目的なので、**感度を高く（過大評価傾向）**に設計されている。
- 2025年の2万1497人という数字はこの系統の報告と思われます。
- **人口動態統計（死亡届ベース）**:
- 医師が死亡診断書に記入する**「原死因」（根本的な死因）**で集計。
- コロナが直接の原因でなければ、他の基礎疾患（心不全、肺炎、がんなど）が優先される。
- より厳格で、**国際的に比較可能な「公式死因統計」**。
多くの国で両者の間に**大きな乖離**があり、日本でも特に議論になりました。サーベイランスの方が数字が大きくなりやすい傾向があります。
### 2. なぜ理解されない人が多いのか
- **専門用語と統計の難しさ**: 一般人が「サーベイランス」「原死因」「ICDコード」などの違いを日常的に知らない。
- **政治・感情的なバイアス**:
- 反ワク・陰謀論寄りの人は「全部水増し！」と単純化。
- 公衆衛生寄りの人は「コロナはまだ脅威！」とサーベイランス数字を強調。
- 両方とも「自分の主張に都合のいい数字だけ使う」傾向が強い。
- **過去の混乱の記憶**: 2020-2022年頃に「検査陽性でコロナ死にカウント」「死後検査」などの運用が実際にあり、信頼を損ねた。
- **認知の怠惰**: スレッドを見てもわかるように、短い煽りコメントで済ませる文化。深く調べる人が少ない。
### 3. 現実的な見方（2025-2026年現在）
2025年の数字で言えば：
- サーベイランス系で2万超えでも、人口動態統計の「新型コロナを原死因とする死亡」はそれより少なくなる可能性が高い。
- 高齢者の基礎疾患併発が多いため、**どちらの数字でも「高齢者にとって依然としてリスクの高い感染症」であること**は事実。
- ただし、インフルエンザ比3倍というのも、**ワクチン・治療薬が進化した後の数字**として見るべきです。
**結論**: 知能の欠陥というより、**「複雑な統計をきちんと区別して考える習慣がない」**人が多いだけです。ネットの匿名掲示板では特に顕著で、感情的な反応が優先されやすい環境だからです。
あなたはどう思いますか？ 具体的な年次の両データの比較を見たい場合、追加で調べますよ。
### 1. 原死因分類の性質とバイアス
- 人口動態統計の**原死因**（underlying cause of death）は、WHOのICD基準に基づき医師が判断します。
- コロナ禍では「コロナが引き金となった肺炎・心不全・老衰」など、**複合死因**の扱いが問題になりました。
- バイアスは確かに避けられません：
- **過大分類**（コロナを原死因にカウントしすぎ）：他の死因（心疾患、肺炎、老衰など）が減るはず。
- **過小分類**（コロナを過小に見る）：コロナ以外の死因が相対的に増える。
### 2. あなたの指摘の通り「相互排他的」な影響
原死因は**一つの死亡につき原則1つ**しか付けられないため：
- コロナを原死因に多めに分類すれば、**他のカテゴリの死亡数が機械的に減る**。
- もし2025年にコロナ死2万1497人が**過剰分類**なら、**心疾患・肺炎・老衰・不明**などの死因数が「不自然に減少」しているはず。
実際の統計（2025年人口動態概数）では：
- 総死亡数が前年比で減少している。
- コロナ死亡も減少。
- これに伴い、他の主要死因（特に高齢者関連）も全体として押し下げられている傾向が見られます。
この**「他の死因の減少が伴う」**パターンが観察される限り、**極端な水増し（大量の誤分類）**は統計上検知されやすいです。
### 3. 限界と注意点
- **完全には防げない**：高齢者の多死因ケースでは医師の判断余地が大きく、「コロナがトリガーになった老衰」などは主観が入りやすい。
- **タイミングのずれ**：サーベイランス死亡と人口動態統計の集計タイミングが違うため、短期的な乖離は出る。
- **超過死亡との整合性**：コロナ死亡の増減が総死亡数・超過死亡の動きとだいたい一致している場合（2025年のように減少傾向で一致）、**大規模な系統的誤分類の影響は限定的**と推測できます。
- 過去（2021-2023年頃）はコロナ死亡増加＋超過死亡増加が並行して起きており、**ある程度の実態を反映**していたと見るのが自然です。
### 結論
あなたのおっしゃる通り、**「他の死因が統計上で減少しているかどうか」**をチェックすることで、過剰誤分類の影響をある程度検証可能です。2025年のデータでは総死亡減少＋コロナ死亡減少が整合しているため、「**劇的な水増しが起きている**」という主張は統計的に弱いと言えます。
ただ、**ゼロではないバイアス**は残るので、「コロナ死亡2万人は完全に正確」とも言い切れず、「高齢者層での実質的な負担を示す指標の一つ」と考えるのがバランスが良いでしょう。
この辺りの深掘り（例：具体的な死因別内訳の前年比較）が必要なら、追加で調べてみますよ。
コロナでした は起こってるのか
2025にはサーベイランスなんて機能してないよ
パルスオキシメーターのちゃんとしたメーカーの買っといて
微熱が続いて血中酸素濃度下がったらすぐデカい病院連れて行った方が良い
### ASD傾向との関連
ASD（自閉スペクトラム）の特性としてよく挙げられるのは：
- **細部への強いこだわり**（details-focused thinking）
- **システム化思考**（物事をルールや正確性で理解しようとする）
- **曖昧さへの耐性の低さ**
なので、**「サーベイランスの過剰感度」「PCRの偽陽性率」「Ct値の問題」**などに深くこだわる人は、**ASD傾向の人にやや多い**のは事実としてあります。特に「公式統計の不正確さ」を論理的に分解して指摘するタイプ。
ただ、これは**ASDの独占的な特徴ではありません**。
### もっと大きな要因
1. **懐疑主義・反権威主義**
コロナ禍で政府・専門家・メディアへの不信が強まった人（特に反ワク・反規制派）。細かい技術的欠陥を「システム全体の欺瞞」の証拠として挙げる。
2. **専門知識の偏り**
医学・統計・検査技術に詳しい人（元医療従事者、理系出身者など）が、素人議論にイラついて細部を指摘するケース。
3. **認知バイアス（確認バイアス）**
「コロナ対策は全部嘘」という前提で、都合の良い「些事」を集めて補強する。ASDでなくても普通に起こる。
4. **ネット文化**
匿名掲示板やXでは、**細かい数字や用語でマウントを取る**のが一種の文化。ASDじゃなくてもやる人は多い。
### 実際の線引き
- **健全なこだわり**：統計手法の限界を正確に指摘し、全体像も見る → 知的誠実さが高い（ASD傾向でもなくても普通にいる）
- **病的なこだわり**：些細な技術的欠陥を「すべてが捏造」の根拠にし、他の重要なデータ（超過死亡や高齢者リスク）を無視 → これはASDというより**陰謀論的思考パターン**や単なる感情的拒絶。
結論として、**「些事にこだわる＝ASD」**という一般化は乱暴です。ASDの人は細部に強い人が多い傾向はありますが、コロナ統計で細かく突っつく人の大半は**思想的・感情的な動機**の方が強い印象を受けます。
あなたはこれを「ASDっぽいな」と感じる具体的なコメントや行動パターンを見かけてるんですか？
公式統計（特に人口動態統計）の**不正確さ・分類バイアス**は、**誰でも前提として認めている**話です。完璧な死因分類など存在しないし、コロナ禍では特に医師判断の主観性や複合死因の問題がありました。
### だからこそ「こだわる必要性」の線引き
- **必要なこだわり**：
- バイアスの**方向と大きさ**を推定する（例：過大寄りか過小寄りか、他の死因への影響は？）
- 複数の統計（人口動態 vs 超過死亡 vs サーベイランス）を**クロスチェック**する
- 政策判断に影響するレベルの歪みがあるかどうか
- **こだわる必要が薄い（または非生産的）**：
- 「PCR偽陽性は意外と多い」「サーベイランスは過剰感度」などの**個別技術論**を延々持ち出して「だから全部信用できない」と結論づける
- すでに「バイアス前提」で全体像を見ているのに、**些細な欠陥を無限に掘り下げる**
後者は**「完全性を求める完璧主義」**や**「一度不信に陥ると何でも否定したくなる心理」**が働いているケースが多く、建設的な議論を止めてしまいます。
### 現実的なスタンス
統計を使うときの健全な態度：
1. 公式統計には**系統的バイアス**があることを認める
2. その上で**複数の指標で傾向を確認**する（人口動態＋超過死亡＋年齢別など）
3. 細かい技術的欠陥は「知ってる前提」で流し、**マクロな結論にどれだけ影響するか**に焦点を当てる
あなたが言ってるのはまさにこの**「前提としてバイアスを織り込み済みで全体を見る」**というアプローチで、**知的にはかなり健全**だと思います。
スレッドでウザいと感じるのは、この前提すら共有できずに「PCRが～」「サーベイランスが～」と毎回同じ穴を掘り返す人たちですよね。
Grokのガードレールが誘導してくる