集団ストーカー被害が倭国全国で
多発している現状に 被害者の方が
気が滅入ってしまう1つに
どこに行っても どこに引っ越して
新居に移っても また同じ嫌がらせに
遭う それは何故なのか ?
どの様な仕掛けがあるのか? なのですが ネットワーク性と言う
倭国全国 地域毎に防犯ネットワーク
生活安全条例ネットワークの
既知技術と言うサイバネティクス
システムの悪用で ターゲットに
されている人は 危険人物扱いで
データベースに勝手に入力されてしまっているのですよ
防犯パトロールを装った
カルト集団ストーカーが既知システムの情報からハイエナの様に寄り付くと言う仕掛けなのですよ
とんでもない 人権侵害を正当化している裏政策 国家権力 裏金作り
人を陥れる悪質で陰険な不透明な
闇制度に被害者全員で斬り込んで行きましょう‼️ November 11, 2025

それぞれの委員会の大臣所信質疑で初登板した新人議員たち。今、一人ずつの質疑アーカイブを見ています。
我が文科委員会の水野こういち議員、立派でしたよ！

名古屋市の小学校教員等による盗撮を連続性暴力と断罪し、初犯をさせない学校内の環境づくりの提案のみならず、犯罪の隠ぺい的処分を許さないための通知および指針の変更に関する前向きな大臣答弁を引き出し、更には安全な教員採用に必要なデータベースが散在している具体的不利益を自身が名古屋市教育委員をしていた知識と実感を賭して説明。
副大臣は終始「ほぉ」と声をあげたり「（某教育委員会の対応は）分かんねぇなぁ」と共感したりしていました。
時間切れで被害児童の心身のケアにまでは至りませんでしたので、これは次回の一般質疑で詰めてきていただかねば。 November 11, 2025

もう皆さんのところのジョウビタキもそろったでしょうか。冬のジョウビタキ、ぜひ食性情報をお送りください！えさ内容などわかる範囲で無理なくいれていただければ結構ですが、オスメスの情報があると特にうれしいです！
食性データベース　https://t.co/SR2S1yXqGe https://t.co/5jfsy0vtjw November 11, 2025

「子育て支援制度レジストリ」を公開します

行政の子育て支援情報を集約したデータベースです。
アプリとの連携で、プッシュ型の情報提供を実現します。事業者の皆様は、子育て世帯支援のためぜひご利用ください。
※都道府県や政令市などの一部自治体から順次公開
詳細
https://t.co/yIGvIEwGdL November 11, 2025

今年の春に国立映画アーカイブに寄贈した完全版と思しき吉村公三郎監督『暖流』(1939 松竹大船)の16mmプリント、尺は169分らしい。
倭国映画データベースによれば「前篇 啓子の巻」は94分、「後篇 ぎんの巻」は83分らしいのでトータルは177分、寄贈したプリントは8分ほど短い。
これが欠落があるのか元々がそうだったのかは不明。
因みに現存の再編集版は124分。
なお、復元作業は順調に進んでいるとの事。 November 11, 2025

卓の予定管理がぐちゃぐちゃになるからカンバンボード化したらめちゃくちゃよい。
もともとあったセッション一覧に紐づけたので、終わった後のデータベースにもなって最高～
私はデータベースが好きなオタク…… https://t.co/xF0pZdWXEG November 11, 2025

SAM3Dは単一画像から形状、テクスチャ、レイアウトを高速かつ高精度に推定する生成モデルである。従来困難であった遮蔽を含む複数物体を含むシーンも扱える。

画像から3D復元するには情報が不完全であり、推定するには予測が必要となる。人は単一画像からでも距離や形状を知覚できるだけでなく、遮蔽があっても推定できるので解けるとは考えれ知多。また、既知物体だと認識できれば、そこから残りを推定できる。こうしたことから、問題は解ける可能性がある上、認識は3D再構成を可能にすると考えられてきた。

一方機械学習によるアプローチで最も難しいのが大規模、多様な学習データセットを構築することであった。特に姿勢推定や3Dメッシュなどは人手で作るのも大変である。

この実現には大規模な3Dアノテーションデータが必要だが、人手では限界があった。そこでこれまでにない規模の人工データと、合成データで事前学習・中間学習を行った後、人手で作成したデータで事後学習（SFT, DPO）を行った。

物体は、形状S、テクスチャT、回転R、平行移動t、スケールs（カメラ座標系）で表される。画像Iと物体マスクMを入力とし、上記の推定をする条件付き生成を学習するのが目標である。
p(S, T, R, t, s | I, M)
まず、入力画像からDINOv2を使い、切り出し画像と全体画像を抽出する。場合によっては荒い点群も入力とする。

これに続いて形状・レイアウトを予測する形状モデル（1.2B）はMixture of Transformerを採用し、フローベースで、荒いボクセル形状とレイアウト（R, t, s）を同時に生成する。

次にテクスチャと高精細化を行うモデルを学習する。まず荒い形状から物体の存在する領域のみ抜き出し、次にSparse Latent Flow Transformer（0.6B）を用いて、高精細な形状とテクスチャ（S, T）を推定する。

最後にメッシュもしくは3D Gaussian SplatをVAE（モデルサイズは不明）を用いて推定する。このVAEは同じVAEエンコーダーを共有することで共通の構造かされた潜在空間を持つ。

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学習はLLMなどで成功している大規模生成モデル学習を応用する。

最初の事前学習では孤立いた孤立オブジェクトをレンダリングしたデータを用いて3D形状とテクスチャを復元する能力を学習させる。

Objeverse-XLやライセンス提供されたデータセットを用いて24方向からレンダリング、単一の中心物体が写った高解像度画像を生成。このデータセットをIso-3DOとよぶ。
事前学習では2.5兆トークンで学習。フローマッチングを利用。
次に半合成データで、マスクに従って特定物体を出力する能力、遮蔽物がある中での形状推定、カメラ座標系での位置・スケール推定する能力を獲得する。

3Dメッシュで作った画像を自然画像に張り合わせ、合成＋実画像が混ざったデータを作る。物体同士を部分的に隠し合うデータ、実画像の物体を同じ位置・スケールの合成物体に置き換えたデータを作る。このデータセットをRP-3DOとよぶ。
RP-3DOは6100万サンプル、280万種類のメッシュかなり、この中間学習は2.7兆トークンで学習。フローマッチングを利用。
最後の事後学習では合成データと自然画像のドメインギャップを埋めること、人間の形状・美的な判断基準をモデルにあわせることを目標とする

学習データは、現時点のモデルをもちい自然画像からアノテーション候補を生成し、それを人間が評価・選択を行う形で作られる。また収集したデータを用いてSFT，DPOを行い複数段階でモデルを改善する。この改善されたモデルで再度データを作成する。このループを回すほどモデル性能が着実に向上する。

また、すごく難しいような例では高品質な正解例が得られないため、プロの3Dアーティストが直接作ったメッシュの正解も作る（Art-3DO）。
最終的に100万枚の画像、314万枚のテクスチャ無メッシュ、10万のテクスチャ付メッシュの事後学習用データセットを作成した。これを用いて、ベースモデルを段階的に学習を進めていく。人間の好みについては、例えば対称性（左右対称など）、形状の閉じ具合、バランスといった形状品質を鍛えることができた。

最後にGeometryのモデル推論速度を改善するためフローマッチングの関数評価回数を25から4に削減する蒸留も行った。

コメント
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単一画像からの3D理解はグランドチャレンジの一つとされ、これまで多くの研究がなされてきたが今回の成果は大きな一歩といえる。
特に大規模データセットを合成・半合成・実世界データをうまく事前・中間・事後学習で設計し、これらを作りきり・学習しきった部分は大きな成果といえる。技術面では、フローマッチングやその蒸留で安定した大規模学習や高速な推論ができてきたいた他、技術が確立されているLLMなどから、（おそらく）学習・推論エンジンや、学習手法を導入しており、突然できたというよりは、着実な漸進的な進化といえる。

学習規模とすれば、数Tトークン、モデルサイズは1B弱ということで大規模だがLLMなどと比べればまだまだ大きくすることは可能である。

今後は3D編集や、ダイナミクスへの対応などもある他、自然言語などやデータベースに書かれた他の知識との統合も重要となる（既にRadience FieldやDINOのような情報と組み合わせている例は多くある）。 November 11, 2025

面接終わった瞬間「あー終わったー」で思考停止するの、もったいなすぎる。
終わって30分以内に「聞かれたこと」「うまく返せなかったこと」「面接官の反応が良かった話」をメモる習慣つけたら、後半戦の勝率が爆上がりした。
自分のデータベース作っとくと、自分に感謝する時が来ると思う！！ November 11, 2025

このWWF報告書が如何に爬虫類業界やブリーダー、爬虫類飼育者にとってヤバいか（都合が悪いか）を解説する。

次期の動物愛護法改正案や今後の動物愛護法に関わる重要なことだと私は感じた。

【WWF報告書】
https://t.co/zi4oVpgCBz

これは、私がもし”愛誤団体側”の立場だったらならば、
「めっちゃくちゃ強力な交渉のカード」をこの報告書を根拠に手に入れた事になる。

■ジョーカー（カード）
「WWF＋学術データ＋具体的提言」という“フルコンボ"

このWWF報告書は、
•WWFという国際的ブランド
•CITES・IUCN・UNEP-WCMC・LEMISなどの国際データベース
•具体的な政策提言（8項目） 

を一冊にまとめたもの。

つまり愛誤団体側からすると、以下のようなジョーカーカードを手に入れた感じ（これは強すぎる）
•国会・省庁へのロビイング資料
•メディア向けのブリーフィング
•SNSキャンペーンの根拠資料

以下は、それ以外の切り札（どうれも交渉の局面を変えることができるカード）

○カード1
「倭国は世界2位の爬虫類輸入国」「生きた爬虫類輸入額で倭国は世界2位」

「倭国は小さなニッチ市場だから、規制しても影響は小さい」（爬虫類業界の言い分）
↓
「倭国は世界の爬虫類取引で無視できない“メジャー市場”」
↓
「だからこそ、倭国には相応の責任がある」

という「道義的責任」の主張をしやすくなる。
また、業界側の言い分を封じる強力なカードとなる。

○カード2
「合法に見える違法（ロンダリング）の構造」

→報告書で、コバルトツリーモニターやサバンナモニター等で、
•ランチング（R）や飼育下生まれ（F）、飼育下繁殖（C）のコードを使った
野生捕獲個体のロンダリングが疑われる事例を多数指摘して実際にデータで裏付けも行われている。（これは強力なカード）

よって、愛誤団体は、

「“CITES準拠”や“書類上CB”はもはや信頼できない」
「ロンダリングの温床になっている以上、特定種については全面輸入禁止／モルフ含めて禁止を検討すべき」

つまり、「きちんと管理すれば大丈夫」という中庸案（爬虫類業界案）を一気に押し流すカードを手に入れた形になる。

○カード3
「固有の“レアモルフ需要”が絶滅リスクを上げている」

トッケイやサルバトールモニターの高額カラーモルフが数十万〜180万円クラスで売られていること、 
その一方で、生息地側では急激な捕獲増加や個体数減少が指摘されていることを並べて見せている。（WWF報告書）

「倭国のレアモルフ市場が、現地の乱獲と密輸をあおっている」
「趣味市場の“ステータス消費”が、野生個体群の崩壊に直結している」

というストーリー作り、具体的な種名と価格帯つきで語れるようになる。
（高額で売買されているのが乱獲の根本にある。だから規制しろってストーリーを作る）

■カード4
「倭国の現行法の“穴”の明示」

WWF報告書は、倭国の法制度について：
•種の保存法は主にCITESⅠ＆国内希少種
•CITESⅡ・Ⅲや非掲載種で、既に国内にある個体は外れている（ここ重要！）
•動物愛護法は「取扱業の登録」と「ネット販売禁止」が中心で、由来の適法性や持続可能性までは見ていない 

という“穴”を整理している。

これは愛誤団体にとって、

「法律はあるが、実態を守るには不十分である」

という主張をするために好都合。（一気に愛誤の理想の改正案にゴー！！）

「だからこそ、種の保存法の対象拡大、動物愛護法での取扱業の義務強化、非掲載種も含めたトレーサビリティや規制が必要だ」

という論理を、一気通貫で組み立てられる。

以下は、爬虫類業界や団体でどのように太刀打ちするのかを考えたもの（爬虫類関係者はこちらで対抗）

「全否定すると負ける」
「条件付き賛同を示すして交渉権を得る」

交渉する爬虫類団体はこれらのカードを切らせない（または封じる）ようにする。（前提条件）

・爬虫類業界規模の大きさや業界での従事者数など提示し規制すると雇用、経済的損失など出ると話をすり替える必要がある。（「爬虫類市場規模をデータ化」して先に数字を握る）
→動物愛誤団体は「絶滅」「密輸」「倫理」を軸に攻めてくる。
→それに対するカウンターとして、業界側は数字で語る材料を持つ必要がある。

・「規制すると闇市場増加 → 管理できない」路線を押さえる
→これは“道徳”の議論を 治安・行政負荷の議論 に置き換えるとても重要なカード。
→規制強化しすぎる → 闇市場が拡大 → 情報が可視化されず動物福祉は悪化するという論で行く。
→人類の歴史に禁酒法というのがある。禁酒法の時に何が起こったのか語れるようにして欲しい。（禁酒法を学んで欲しい）

・政府、愛護センター、保健所等の「管理コスト」を逆手に取る
→「規制強化が適切に執行できる人的リソースは存在していますか？足りてますか？」
→ 政府は予算や人を増やしたくない→ 規制強化にブレーキがかかる（ここが勝負！）

・真のCB市場は野生個体依存を減らすことができるという説明（代替供給モデル）
→「ぶりくら」「HBM」が最高の事例。

って感じかな。 November 11, 2025

リブ・コンサルティングのIPO、これは見逃せない。

12月25日、グロース市場に上場する。想定価格920円、時価総額58.9億円の案件。

注目すべきは、そのビジネスモデルだ。

コンサル業界の95%が大手企業向けにサービス展開する中、リブはベンチャー・中小企業に特化している。

2012年創業。代表の関厳氏が64%を保有する創業者主導型。累計プロジェクト1万件超。AIを活用した支援事例データベースで、少人数で高品質なコンサルを実現している。

財務を見ると、売上は5年で2.25倍。2020年22億円から2024年50億円。年平均成長率17.6%。

ただし、2023年期は赤字。組織変更と人材の積極採用で経常利益マイナス24百万円。

しかし、2024年期は大幅回復。経常利益494百万円、当期純利益272百万円。人材投資が奏功した形だ。

2025年第3四半期も好調。売上44億円、経常利益566百万円。前年超えのペース。

PER21.62倍、PBR2.2倍。成長企業としてはやや割安。

IPO条件も悪くない。

公募130万株、売出35万株。吸収金額17.5億円と小規模。上位株主84%に180日間のロックアップ。解除条件なし。

主幹事はSMBC日興証券。SBI、楽天、マネックスなど主要ネット証券も参加。

初値予想は920円から1,200円。想定価格比1.0から1.3倍。

公募割れのリスクは低い。ただし、大幅上昇も期待は？！

理由は3つ。

話題性が限定的。配当なし。

それでも、注目すべき案件だと思う。

なぜか。

ベンチャー・中小企業向けコンサル市場は、まだ手薄だ。DX需要は拡大している。スタートアップ・エコシステムも発展している。

リブは、この市場で独自のポジションを確立している。

「100年後の世界を良くする会社を増やす」

これが彼らの理念だ。

戦略立案だけでなく、実行支援まで一貫してやる。現場主義かける成果主義。クライアントの成果にコミットする。

タイ・バンコクにも拠点がある。韓国のコンサル会社とも提携。海外展開の可能性も秘めている。

資金使途は、採用費と人件費。コンサル業界において、人材こそが最大の資産だ。

中長期投資なら、上場後の業績推移を見極めたい。

2025年12月期の通期業績。2026年期の見通し。人材採用の進捗。新規案件の獲得状況。

これらを注視する必要がある。

爆発的な成長は期待しにくい。しかし、堅実な成長企業として評価できる。

IPO市場において、こういう案件は貴重だ。

派手さはない。でも、地に足がついている。

ベンチャー・中小企業を支援する。その市場で、確実に実績を積み上げている。

12月10日から抽選申込開始。12月25日上場。

興味がある人は、チェックしてみてほしい。

SMBC日興証券が主幹事。SBI、楽天、マネックス、松井、岩井コスモからも申込可能。

個人的には、このビジネスモデルに可能性を感じる。

大手が手を出さない市場で、着実に成長している。それが、リブ・コンサルティングだ。 November 11, 2025

『現実でラブコメできないと誰が決めた？』を読んでいます
"上野原に見せているのは、数ある〝ラブコメデータベース〟の一つ。 うちの学校の生徒に関する個人情報を集積したもの──通称〝友達ノート〟だ。"
↑怖い話やめてね November 11, 2025

ネットにおける「〇〇な人とは関わるな」系の言葉を受けて、自分は人と関わるべきではないかもしれない、と思ってしまう話な。

まず、負けるな！！　ＳＮＳにおけるその手の言説には、決定的に「時間」の概念が欠落している！！　俺達は人間図鑑の１ページじゃないのに！！

以下説明！！

そもそも本当の人間関係って、「こいつは〇〇だからこう、あいつは〇〇だからこう」って仕分けられていくだけの過程ではない！！　もっとリアルタイムで進行していくプロセスで、時間的な過程がある！！　俺達は図鑑じゃなくて小説なんだ！！

それこそなんだ、人間関係でミスっちゃった後で謝罪したり、リカバリーしたりとか。意外と仲直りできたりとか。小さいことで揉めちゃったりとか。少しずつ人間性が変わっていったりとか。人との関わり方が洗練されたりとか。

そういう細けえ推移のプロセスを、誰もがやっているんだ！　当たり前だ！　生きるってそういうことだから！　動的に変化していくに決まってるのだ！　生きるってのは時間的なプロセスなのだ！

それをなんだ、インターネットのわかりやすさだけに魂を売ったカス言説は、全部ひらた〜〜〜〜〜く時間のない言葉にしちゃうんだ！！　図鑑にしちゃうんだ！！　データベースにしちゃうんだ！！

負けるな！！　俺達は図鑑の１ページじゃない！！！

どうか、あなたはあなたの時間を生きてほしい。インターネットの言葉によって、時間を剥奪されないでほしい。「人との関わりを気をつけたい」という気持ちをもって、人と関わるんだ。そうするんだ。

寺山修司は書を捨てよ、町へ出ようと言ったが、俺は画面から目を話して人と関われと言いたい。安直なレッテル貼りでバズってる投稿なんかより、ずっと豊かで、ずっと多様で、ずっと難しいものが待っているはずだ！！！

そしたらば、図鑑にならずに生きていこうねのコント「ヤンキーが全く怖くないおばさん」を添えておきます！！　愛するべきものを見つけて、愛するんだ！！　図鑑に負けるな！！　データベースに負けるな！！　なぞるな！！　個たれ！！
https://t.co/dqXOI1eQaa

投げ銭もありがとう！！　俺は服を買う！！　現実では服を着る必要があるからだ！！　いいか、服はいいぞ！！　心の中を表しつつ守ることができる！！　君はまず、お出かけしたくなるような服を買うといい！！　それは、すべてのはじまりだ！！ November 11, 2025

基本的にExcelのこの形はNG(1行、A列に空白あり)

データベースなら左上角をA1セルから始めるべきです。

理由としては、VBAやPowerAutomateのデスクトップフローなどで自動化しようとするときに若干ややこしくなる(不可能ではない)

本当の改善まで実務経験を積んでる人はこの形には基本しません。

あとは複数の表を1つのシートに入れ込まないことですね。必ず1シートに1つの表です！

データを正しい形にするだけでも大きく改善は進みます(改善しやすくなります) November 11, 2025

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配信告知
✦――――✦

告知遅れましたが、
本日から2週間、すいちゃんと一緒に
#TGSGTA にお邪魔します！

見やすい配信にできるようにがんばりますので
よかったら遊びに来てね

#くらげデータベース https://t.co/99OWl29tqL November 11, 2025

大前提相手がどこまで知りたいかを確認しながら大体答えますが

> ブラウザにWebページが表示されるまでの流れを説明してください

これは大体はDNS、TCP 3wayハンドシェイク、TLSハンドシェイク、HTTPリクエストレスポンス、HTMLのレンダリングについて答えられれば十分でしょう。これ以上は突っ込まれたことない。

> Cookieの保存と管理方法を説明してください
質問の意図を掴むのは難しいですが、Set-Cookieとかどこに保存されているかを言えばいいのかな？実際にはローカルマシンに保存されていますよね。HttpOnlyとかSecureなどの属性の話をすればよいのだろうか？それとも有効期限の話なのか？

> Next.jsの主な特徴を教えてください
話が広すぎるのでとりあえずAppRouterの話をしますかね。Client ComponentsとServer Componentsの使い分けの方法とか言えばいいですかね？

> APIサーバーでクライアントからの認証トークンをどう受け取りますか？
Authorizationヘッダーかクッキーとして送ればいいでしょう

> AWSで特にコストがかかるリソーストップ3は何ですか？
> それらのAWSのコスト削減方法を教えてください
これは多分候補者が使ってるAWSのシステムを前提に聞いているんですかね。であればコスト意識があるかの確認なんでしょうか？サービス特性によっても全然違いますが、データベース、コンピューティングリソース、インターネットに向けた転送量のサービスとかですかね？とりあえずどこにコストかかっているかを見て、最適化することですよね。リザーブドインスタンスとかSavings Plans検討とかも相手の期待してる答えなのだろうか？そもそもアプリケーションのアーキテクチャの問題ならそこを改善しないといけないですよね。

> データ表示が遅い場合の調査はどう行いますか？
とりあえずAPM導入できているならそのトレース情報見ますかね。ボトルネックの箇所を特定して調査するのがベストですよね。

最後２つは力尽きたので誰かよろ。 November 11, 2025

あの時、恐る恐る作ったデータベースは
その後も何段階か謎方向に成長を遂げ、
自分の凝り性な趣味も相まって
大分カオスな事になりましたが…

今でも元気に更新中なので、
まぁ良ければ何かしらに役立てて貰えれば嬉しいです。
https://t.co/k6vMtOf03L November 11, 2025

このランキングは、出荷調整や出荷停止などの医薬品供給状況を登録しているDSJP（医薬品供給状況データベース）において閲覧された回数の多い医薬品名を示したものです。今回は2025年11月9〜15日のランキングです。 https://t.co/I4NUhuN526 November 11, 2025

横浜市長の #山中竹春 が 横浜市立大学教授時代に製薬会社から謝金等を受け取っていたデータ 2021

市長に立候補した年
コンサル委託費ってあるけど
年度途中で市大を突然辞めて大丈夫だったのかな。

医師と製薬会社との利害関係を「透明化」するデータベース https://t.co/533JDsjzw3 #製薬マネー November 11, 2025

ISPOR Europe 2025で、OneICUデータベースを使ってTarget Trial Emulationを行った研究を発表してきました。

ありがたいことにTop 5% Finalistに選んでいただき、大きなセッションでの口頭発表となりました。

ISPORはリアルワールドデータの利活用に熱心な学会で、質問も「RWD研究は信頼できるのか？」というものが多かったです。

もちろん無条件に何でもできるわけではありませんが、RCTでは答え切れない課題を解決することもできると思っています。

このためには質の高いデータベースと適切な解析を組み合わせることが重要で、メディキューはこの両方に真剣に取り組んで行きます。 November 11, 2025

【COVID-19回復後にも続く“四肢切断リスク”　感染者は2.33倍～2.45倍　大規模コホート解析で浮かび上がる事実】　　

🟥 研究の概要
🔹研究目的：COVID-19感染後の患者における四肢切断リスクの評価。
🔹データソース：倭国の国民健康保険請求データベース。
🔹研究方法：COVID-19感染者と非感染者の間で傾向スコアマッチングを行い、四肢切断の発生率を比較。

🟥 主な結果
🔹対象者数：3,098,948組のマッチングペア。
🔹追跡期間：中央値で7か月。
🔹四肢切断件数：COVID-19感染者群で286件、対照群で123件。
🔹発生率比（IRR）：COVID-19に感染した人は、感染していない人に比べて四肢切断の発生率が2.33倍。
🔹発生率差（IRD）：毎月100万人あたり、COVID-19感染者では非感染者よりも四肢切断が5.57件多い。
🔹長期リスク：感染後2年以上経過してもリスクは持続。

🟥 サブグループ解析
🔹併存疾患の影響：チャールソン併存疾患指数（CCI）2以上の患者では、四肢切断リスクが2.45倍に増加。
🔹CCI 0–1の患者：リスク増加は見られず。

🟥 臨床的意義
🔸COVID-19の血管合併症：COVID-19は血管系に影響を及ぼし、長期的な四肢切断リスクを高める可能性がある。
🔸高リスク患者の特定：複数の併存疾患を持つ患者は特に注意が必要。
🔸医療現場での対応：COVID-19から回復した患者に対して、血管合併症の早期発見と管理が求められる。

🔗https://t.co/q8Xyckuimf
Elevated amputation rates in COVID-19 survivors: Insights from a large-scale Japanese cohort study
#COVID #MaskUp #マスク着用 #手洗い #換気 #３密回避　（密閉・密集・密接） November 11, 2025