All rights reserved. 【関連記事】 文大統領「成長率4%以上達成へ」 第2次補正予算の早期推進指示 文大統領が補正予算の編成促す 「二極化解消や雇用回復が最優先」 小規模事業者など690万人に最大50万円 雇用27万人創出へ=韓国 韓国国会が補正予算案可決 4度目のコロナ対策支援金盛り込む 21年の成長率見通し 4.0%に上方修正=韓国中銀
新型コロナウイルス対策の第二次補正予算案が閣議決定されました。 その内容のほとんどは、私たち野党が第一次補正予算案審議の際から「これが足りない」と主張してきたものばかり。遅きに失したものですが、それはそれで良しとします。 ただ各支援策が、十分迅速に支給されているか、この点は今後の予算案審議の中でもしっかり確認してして行きたいと思います。予算が作られても、それがなかなか国民の皆さんの手には届かない、では役に立たないからです。 また、この予算案の中には、10兆円の予備費の積み増しが含まれています。これは私は大問題だと思います。 予備費とは、内閣が国会に相談せずに自由に使える資金。「予算は国会に諮って使う」という憲法の原則に沿わない面があることから、毎年度の予算でも全体額100兆円の中で5, 000億円、という規模が普通です。 ところが今回これがいきなり10兆円。安倍総理がこれだけの資金を自由に使えるわけです。 アベノマスクに466億円も使い、それをいまだに適正な予算だったと言い続ける安倍総理。そんな安倍総理に、10兆円もの資金を勝手に使ってよい、と白紙委任して良いわけがありません。予算は安倍総理のものではありません。国民のものです。 こんな予算案を平気で組めるなんて、安倍総理には「予算は国民のもの」という当たり前の感覚が、全く無いのではないでしょうか。
第二次補正予算案_歳入 (2020年5月27日(水)) 図2. から 国債100% であることがわかります。 これは妥当ではないでしょうか。 日本政府の歳入は 主に税金と 国債発行 による収入源 しかありません。 すぐに増税はできないため、 国債発行 により財源を確保するしかできないからです。 国債 から財政出動されることはわかっていましたので、この数字をみて 「借金が増える!! !」などの驚きはありません 。 そういった驚きがない理由として、この発行された 国債の買い手が 日本銀行 であるから です。 そもそも日本政府と 日本銀行 は親子関係で成り立っています。 日本が破綻しない1つの理由とは?政府と日本銀行の貸借対照表データで解説 どうも、あおりんごです。 2019年10月に日本政府は消費税の増税を行いました。 正直、ぼくは「本当に消費増税はする必要があるのか?... 予算・決算｜内閣官房ホームページ. 貸借対照表 では、日本政府が負債として発行した 国債 を、 日本銀行 が資産として 国債 を買うため、 連結会計を行えばキャンセルされる ものだからです。 さらに、 日本銀行 に 国債 を買ってもらえれば日本銀行は 通貨発行益(シニョリッジ) が発生するため、日本政府にとっては 日本銀行 に買ってもらうほうがいいということになります。 日本政府と日本銀行の通貨発行益 については以下の記事で詳しく解説しておりますので、合わせてご覧下さい。 日銀の通貨発行益(シニョリッジ)と国債の利子とは?わかりやすく図解 どうも、あおりんご(@aoringo2016)です。 あなたは通貨発行益(シニョリッジ)ということばを知っていますか? その名前の通り... まとめ 今回は2020年5月27日に内閣で閣議決定された第二次補正予算案その内訳をご紹介しました。 引き続き、どういう結果となるのか見ていきましょう。 あおりんご
政府は26日、新型コロナウイルスに対応する第2次補正予算案に、文化芸術・スポーツ関係者や団体に対して、活動の継続や再開などを支援するために、総額で560億円規模の新たな支援策を盛り込む方針を固めた。個人に対しては、最大で150万円を支援する方針。2月末に政府が大規模イベント開催の自粛を呼びかけてから、演劇や音楽会などが相次いで中止や延期に追い込まれており、関係者や与野党内からより踏み込んだ公的支援を求める声が高まっていた。 関係者によると、活動の継続や稽古、公演準備、感染防止対策などに対し、個人や小規模事業者に最大で150万円を支援する。中・大規模事業者については文化芸術分野に限り、さらに増額した支援メニューを用意する。第1次補正で盛り込んだ収益力強化に取り組む団体への支援事業も拡充し、総額で約560億円とする見通しだ。 これまで政府は、イベントのチケット代金の払い戻しを受けない人への税優遇制度の創設や、文化施設の感染症対策(21億円)、活動機会を失った文化団体や芸術家らの公演・展覧会の実施(13億円)などを講じてきた。コロナ問題の収束後を視野に入れた内容が目立ち、イベントの損失補償については具体的な支援策を示してこなかった。 芸能や音楽、映画など21団体…
00001 0. 3) log) xlabel(0. 00001 "0. 001%" 0. 0001 "0. 01%" 0. 001 "0. 1%" 0. 01 "1%" 0. 05 "5%" 0. 1 "10%" 0. 感度や尤度比、検査後確率などについて - 看護職のEBM. 3 "30%") legend(order(1 "PCR(+) 感度70%の場合" 2 "PCR(-) 感度70%の場合" 3 "PCR(+) 感度50%の場合" 4 "PCR(-) 感度50%の場合" 5 "PCR(+) 感度30%の場合" 6 "PCR(-) 感度30%の場合") pos(10) ring(0) col(1)) xtitle(Pretest probability) ytitle(Posttest Probability); delimit cr 線やマーカーの色は、"色の名前%数値"とすれば濃淡をつけることができます. 4.まとめ 検査の特性(感度・特異度)と疫学情報(有病割合)から事前事後の確率推移をグラフ化しました. 冒頭の話のかみ合わなさは、どの事前確率の人たちを対象にした話なのかが明確にならないままに議論されていることから生じているのではないか、と思うわけです. 事前確率は時間が経ては変化していきますので、そういった状況を予測しつつ対策を立てていく必要がある、ということを疫学的な側面から述べてみました. 何とか早く収束してほしいですね.
感度: 病気にかかっていることを、検査が正しく陽性と判定する確率 特異度: 病気にかかっていないことを、検査が正しく陰性と判定する確率 尤度(ゆうど): 疾患を有する患者の中で臨床所見が存在する割合 ÷ 疾患を有さない患者の中で臨床所見が存在する確率 で示されます。= 真陽性と疑陽性の比率 。 尤度比=1だと差がないことになるので、検査や所見が疾患にほとんど影響なしってことです。 これが5程度だと中等度の影響、10以上だとかなり大きい影響をもつと考えます。これが陽性尤度比(LR+)です。 逆に尤度比が1未満の場合、数値が小さくなるにつれ、疾患の可能性が低くなります。0. 2で中程度、0. 1だとかなり低い、となります。これが陰性尤度比(LR-)です。 検査結果 病気 健康 陽性 26 2 陰性 1 99 感度: 26/27 = 0. 963 -> 96. 3% 特異度:99/101 =0. 980 -> 98. 0% 陽性的中率(陽性予測値): 26/28 = 0. 928 -> 92. 8% 陰性的中率(陰性予測値): 99/100 = 0. 尤度比 とは. 99 -> 99. 0% 感度 = 1 - 偽陰性 特異度= 1 - 偽陽性 1- 特異度 = 偽陽性 1- 感度 = 偽陰性 陽性尤度比:感度特異度が高いほど大きくなる値。偽陽性率に対する真陽性率の比率。 何倍もっともらしいか。 陽性尤度比=感度/(1-特異度) 陰性尤度比:感度特異度が高いほど小さくなる値。 陰性尤度比=(1-感度)/特異度 * オッズ = 起こる確率/起こらない確率 オッズ 1 = 1/1 -> 確率 0. 5 (50%) オッズ 9 = 9/1 -> 確率 90% オッズ 無限大 = 1/0 -> 確率 100% * 検査後のオッズ=検査前のオッズ x 陽性尤度比 尤度比とオッズを用いると、 所見が陽性の場合の疾患であるオッズ、 すなわち 「検査後オッズ」 を簡単に求めることが出来る。 検査結果が 陽性 の場合: 検査後オッズ = 検査前オッズ× 陽性尤度比 検査結果が 陰性 の場合: 検査後オッズ = 検査前オッズ× 陰性尤度比 例1) 感度0. 9 (90%)、特異度0. 95 (95%)の検査の場合、事前確率が0. 2で、検査結果が陽性に出たとすると: 陽性尤度比 = 0. 9/(1 - 0.
2. いろいろな事前確率において事後確率がどう推移するかグラフ化 コロナウイルスのPCRの感度や特異度は報告によってまちまちです. だいたいいろいろなところの情報源を漁ってみると、感度30~70%、特異度は99%というところに収まりそうですので、感度を30%、50%、70%の場合に分け、特異度は99%で固定して検討してみることにします. 事前確率ですが、3/4の夕刊に「国内症例1000例超える」の文字が躍っていましたので、現時点で全国民を症状の有無や背景に関係なくランダムに検査した場合を一番下の事前確率とします. 日本では3/1の時点の 厚生労働省の発表 で1688件PCRを実施し、そのうち224件が陽性であり、13. 3%の陽性率でした. 事前確率から尤度比を使って事後確率を求める | 医療統計とStataプログラミングの部屋. これから爆発的に患者が増えていき、有病割合が30%くらいまでの想定をしながらグラフ化してみることにしましょう. 特異度は99%で固定、 感度を30%、50%、70%の場合に分け てグラフ化してみます. 未だに流行が確認されていないような地域(グラフの左寄り)で、ランダムに検査してしまうと、仮に陽性とでてもその結果は信頼できない(10%も行かない)ものになりますし、逆に流行期においては検査が陰性であっても誤って疾患がないものとして分類されてしまう患者の割合が多くなってしまいます(グラフの右寄り). ということで、まとめると 事前確率の低いときにはPCR陽性結果を鵜呑みにできない こと、 流行期に入るとPCR陰性でも結構な割合で患者がいる ということになります. ここで、 非流行地での孤発的な陽性例 にどう対応するかが非常に問題になることが想像できると思います. 渡航歴や濃厚接触歴、呼吸器症状など、周辺的な情報をかき集めて事前確率を設定するしかないと思います. 濃厚接触歴がなく、呼吸器症状も乏しい、非流行地の患者さんが、職場からの求めでやってきた、という状況を想像していただくと、かなり左端に近い集団になりますので、PCRの結果が陽性でも陰性でも全くあてになりません. 逆に、入院患者や重症度の高い患者ではグラフの右寄りになっていくわけですが、たとえ事後確率がそれほど高くなくてもやはりPCR陽性例に対しては診断が正しい前提で進めるしかないでしょう. また、流行期や、患者の状態によってはPCR陰性であっても陽性例と同じ対応をする、という判断が必要になる場合があります.
陽性尤度比とは? 陽性尤度比とは、ある検査で有病者が無病者より何倍陽性になりやすいかを示す値 。 真陽性/偽陽性ともいえる。 ちなみに、尤度とは、尤もらしさ(もっともらしさ)のこと。 ここでは、検査における感度や特異度などと考えればいい。 なので、言葉の意味は、陽性になるもっともらしさの比となる。 陽性尤度比の求め方の覚え方 陽性尤度比=真陽性/偽陽性 と覚える。 後は、方程式を変化させる。 陽性尤度比 =真陽性/偽陽性 =疾患をもつ人が陽性となる確率/疾患でない人が陽性となる確率 =感度/1ー特異度 ここまで変形できれば問題は回答可能。
用語の簡単な内容に関しては、 8. 検査の指標とスクリーニング を参照。 突然ですが、検査で「陽性」となった時、本当に「疾患あり」と言えるのでしょうか?