Archive for the ‘身の回り・時事・雑感他’ Category



リンパ腫が再発

Thursday, June 11th, 2020

15年前に治療を終えたリンパ腫が再発した。

難しい病気であり、再発の可能性はゼロではないと思っていたが、さすがに完全寛解から15年間なにもなく過ごしたので、それなりにショックである。

2週間前に脚付け根あたりに「しこり」があることに気づき、近所の行きつけの病院で受診した。この「しこり」の正体を見極めるためにCT撮影を撮ったところ、リンパ腫であるこことが濃厚との判断になった。

それを受け、半年ごとの経過観察をしていただくことにしている血液内科のお医者さんに診断をしていただいたところ、「しこり」はほぼ確実にリンパ腫であるとの診断を受けた次第。

今後、患部の生検、PETなどの検査を行い、抗がん剤治療を開始する。

15年前の治療は、60歳前の治療ということで、かなり強力な抗がん剤治療を行なったが、今回の治療は70歳を超える年齢、そして以前に受けた強力な治療の影響もあり、そうは強い治療を行うことはできないようだ。ただ、この15年という月日の経過で治療方法もそれなりに進歩しているようだ。期待したい。

15年前の治療では、「病気になっても病人にならない」なんてスローガンで頑張った。今回も、同じスローガンで病に立ち向かおうと思っているところだ。
 



特別定額給付金で4Kテレビ(SHARP AQUOS)を購入

Monday, June 8th, 2020

新型コロナウィルス対策で配られた「特別定額給付金」でテレビを購入した。

家族みんなで給付金を出し合って、以前から欲しかった「大型」画面のテレビを購入することができた。今回購入したのは、SHARP社製の4T-C50BN1というモデル。

今回驚いたのは、ここ数年でテレビというものがすっかり変わってしまっていたこと。高解像度の大型液晶画面が登場しているのは知っていたが、想像以上にディジタル化が進んでいることには驚いた。テレビというより、テレビチューナと大型画面を付けたパソコンといったほうがしっくりくるものに変化している。

今回購入したSHARP製のテレビにはANDROID TVが搭載されている。アプリにより、NETFLIXのようなオンデマンドのテレビ番組を楽しむことができる。さらには、Googleアシスタントにより音声で指示することによりテレビを制御することもできる。感心してしまった。

アマゾン経由で税込み、配送料込みの112,768円で購入したのであるが、購入からわずか1週間しかたっていないのに、同じアマゾンで108,273円販売しているのを見かけた。家電製品の価格の変化の大きいのにも驚ろく。

とまれ、世の中の変化の速さを再確認させられたところだ。



東京都新規感染者日変化と7日移動平均 -コロナウィルスとの闘い

Saturday, June 6th, 2020

昨日(6月5日)までの東京都の公開データから新規感染者数の日変化と7日移動平均を上掲した。

上掲図では、3月1日から昨日までの日変化をプロットしている。図の作成は、東京都の公開データ(CSVデータ)からPythonを用いて作成している。Pythonスクリプトのソースを以下に添付している。

なお、図上部に、累積感染者数(Cumulative Number of Infected)として 5,3472人としているが、これは1月24日以降の累積。

Python Script source:

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

df = pd.read_csv('https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/data/130001_tokyo_covid19_patients.csv')

tokyo_df = df[['公表_年月日', '患者_年代', '患者_性別','退院済フラグ']]
tokyo_df.columns = ['date', 'age', 'sex','recv']
tokyo_df_count = tokyo_df['date'].value_counts().sort_index(ascending=True)
df_t = pd.DataFrame(tokyo_df_count)
df_t.columns = ['infected']

dates = pd.date_range('20200124', 'today', freq='D')
df = pd.DataFrame(pd.Series(range(len(dates)), index=dates))
df.columns = ['infected']
for dates in df.index:
    str_date = dates.strftime("%Y-%m-%d") 
    try:
        df.infected[str_date] = df_t.infected[str_date]
    except:
        df.infected[str_date] = 0
#str_date='2020-05-28'
#df.infected[str_date] = 15
list_infected = df.infected.to_list()

date_index = [df.index[0].strftime('%Y-%m-%d')]
for i in range(1, len(list_infected)):
    date_index.append(df.index[i].strftime('%Y-%m-%d'))

x = pd.date_range(date_index[0], periods=len(date_index),freq='d')
y = np.array(list_infected)
y_cum = np.cumsum(y)
print('Cumulative Number of Infected= ' + str(y_cum[len(y_cum)-1]))

start_date = '2020-03-01'
i_start = df.index.get_loc(start_date)

num = 7
b = np.ones(num)/num
y2 = np.convolve(y, b, mode='same')

fig = plt.figure(figsize=(10,10))

x_d = x[i_start:]
y_o = y[i_start:]
y2_o= y2[i_start:]

ax = fig.add_subplot(2,1,1)
#ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.bar(x_d, y_o,label='raw data')
#ax.bar(x, y_cum,label='raw data')
ax.legend()
ax.grid()

ax = fig.add_subplot(2,1,2)
#ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.bar(x_d, y2_o, label='convolved')
ax.legend()
ax.grid()

plt.ylim(0, 205)
plt.show()


今シーズンの超過死亡数はほぼ閾値!-コロナウィルスとの闘い

Tuesday, May 26th, 2020

日経電子版(5・2422:00 5/25 2:55更新)の「コロナ感染死、把握遅れも 「超過死亡」200人以上か -東京23区2~3月 必要な統計公表遅く、対策左右も」とタイトルされた記事、国立感染研の公表データについて更新されたものでなく速報値を使っている。 5月24日改訂版のデータの超過死亡は、ほぼ閾値上にある。インフル流行と同様なものと考えてもよさそう。日経の勇み足かな(?)
(続きを読む)



特別定額給付金が振り込まれた! – コロナウィルスとの闘い

Tuesday, May 19th, 2020

5月8日に申請手続きをした特別定額給付金が銀行口座に振り込まれた。

申請から10日間(休日を除くと1週間)で振込みが行われたことになる。確定申告の還付金振込みは大体10日間程度で行われるから、ほぼ同じ。今回の申請から振込みまでの期間、お役所としては、最速だったのではと想像する。

年金生活者の私にとっては、貴重で有難い「臨時収入」だ。

先送りにしていたPCサーバのリニューアルに使わせていただくことにする。

新型コロナに負けないで頑張ろう