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https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1609710933/

1: 一般国民 ★ 2021/01/04(月) 06:55:33.89 ID:CAP_USER
我が国におけるすべての死因を含む超過死亡の推定、2020年12月

※結果をご覧いただく際の注意事項
本報告(2020年9月までのデータ分析)は、すべての死因を含む超過死亡数を提供します。すべての死因を含むため、観察された超過死亡数は新型コロナウイルス感染症を直接の原因とする死亡の総和ではなく、生活習慣の変化等に伴う持病の悪化による死亡といった間接的な影響による死亡も含まれています。これら死因を考慮し、直接と間接を明確にした分析結果は、別途公表いたします。

本報告は、日本国内での新型コロナウイルスの影響に関しての「データに基づく開かれた議論」に貢献することを主眼としています。開かれた議論の担保のため、データおよび解析用のプログラムコードは全て公開されています(補足資料)。超過死亡数は、「過去のデータをもとに統計モデルから予測された死亡数」と「実際に観測された死亡数」の差として計算されています。統計モデルとデータ解析の説明については、これまでのすべての死因を含む超過死亡数の報告における解説 およびQ&A もご参照ください。加えて、超過死亡は新型コロナウイルス問題が顕在化した 2020 年1月下旬以降だけではなく、過去の時点でも確認されています。過去との比較目的で、本分析では最近2017年以降の毎年毎月の超過死亡数も報告いたします。

要約
2012年-2020年の人口動態統計データを用いて、日本における新型コロナウイルス感染症流行期における2020年1月から9月27日における超過死亡数を、週別、都道府県別に推定しました。前回報告同様、米国疾病予防管理センター(CDC)の用いるFarringtonアルゴリズム、および欧州死亡率モニター(EuroMOMO)の用いるEuroMOMOアルゴリズムを用いて推定しています。期間中、予測死亡数の95%片側予測区間(上限)を超える観測死亡数が認められた週は、両アルゴリズムで24都府県、片方で4県において検出されました。各県の期間中の毎週の超過死亡数の積算値は次の通りです。

Farringtonアルゴリズム:青森(7-84), 秋田(17-150), 山形(4-98), 栃木(14-212), 群馬(37-258), 埼玉(79-606), 千葉(100-454), 東京(287-921), 神奈川(94-348), 富山(17-159), 山梨(6-137), 静岡(42-291), 愛知(91-689), 三重(34-244), 滋賀(18-183), 大阪(224-860), 兵庫(54-467), 奈良(16-183), 和歌山(7-140), 岡山(9-171), 山口(5-103), 徳島(4-113), 香川(16-207), 佐賀(5-92), 宮崎(22-291)
EuroMOMOアルゴリズム:青森(14-181), 秋田(14-234), 茨城(11-285), 栃木(23-295), 群馬(45-402), 埼玉(106-1019), 千葉(106-730), 東京(342-1499), 神奈川(107-684), 富山(10-204), 山梨(3-207), 静岡(73-614), 愛知(135-1068), 三重(24-336), 滋賀(19-262), 大阪(254-1237), 兵庫(68-676), 奈良(15-272), 和歌山(1-222), 岡山(5-215), 山口(9-191), 徳島(4-167), 香川(4-242), 愛媛(4-169), 福岡(4-323), 佐賀(4-152), 宮崎(4-303)
47都道府県(全国)の超過死亡数の積算は、Farringtonアルゴリズムで1209-9744、EuroMOMOアルゴリズムで1408-15538でした。1月から9月時点で、最も多くの超過死亡数が確認された月は8月でした(Farringtonアルゴリズムで943-3809、 EuroMOMOアルゴリズムで1066-5500)。

過去2017-2019年の1-9月の超過死亡数は、Farringtonアルゴリズム・EuroMOMOアルゴリズムそれぞれで、2127-22343・1812-31207(2019年)、4400-31065・1821-30863(2018年)、3173-33479・297-22248(2017年)でした。なお、Farringtonアルゴリズムでは過去5年間の同期間のデータが推定に用いられています。例えば2017年の超過死亡数は2012年からのデータから、2018年は2013年からのデータが使用されています。一方でEuroMOMOアルゴリズムは、年にかかわらず2012年から2020年までのデータが使用されています。

報告の遅れや、介入、社会人口学的・経済的な状況が異なるため必ずしも直接の比較はできないですが、日本のすべての死因を含む超過死亡数は、おおよそ同時期の米国およびヨーロッパにおけるそれよりも相対的に小さい(絶対数や対人口比)可能性があります(参考)。

※■以下略(ソースをご覧ください)

https://www.niid.go.jp/niid/ja/from-flu/493-departments/idsc/guidelines/10070-excess-mortality-20dec.html
2020年12月23日
国立感染症研究所

2: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 07:00:04.27 ID:YlU79a2z
コロナのせいで
コロナ以外で死ぬ人が増えた

3: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 07:04:22.40 ID:fx31A8Up
コロナの影響で、減った死亡も多いから
数値の解釈が難しいところ。

5: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 07:11:52.34 ID:kvm57S6h
インフルエンザで増える分は減ってるはずだわな

14: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 07:27:09.97 ID:AeGYjZz+
速報値によると、9月までだと、8月が高い。
pm1

19: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 07:50:24.86 ID:OUXKub03
1月から3月加算すんなや
インフルエンザが暖冬で少なくて減ってる分で隠蔽されるやないか

24: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 11:13:11.91 ID:hFGifgVA
11月12月の北海道大阪の死者は多そうだな

25: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 12:36:16.40 ID:/8FZDDuL
冬期の死者数が減って夏期の死者数が増えてる感じか

27: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 13:51:21.85 ID:JYgQR2GR
まあ統計はだせいわれたからだしてるんだろうが
自殺も多い国で必要性あんのかね?

32: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 18:49:51.15 ID:6ok22wdT
例年のインフルエンザによる超過死亡が新型コロナによる超過死亡に変わったが、
今年の新型コロナによる超過死亡は、
去年までのインフルエンザによる超過死亡より少ないということだな。

33: 名無しのひみつ 2021/01/04(月) 20:12:31.94 ID:OUXKub03
>>32
2020年の1月から3月は暖冬でインフルエンザが少なかった
これを超過死亡の計算に入れると過小評価になる

34: 名無しのひみつ 2021/01/05(火) 01:50:03.86 ID:6leL8Ygu
医療機関が正常に稼働し続けてることを前提にしている過去ベースの推定などもはやあてにはならんな。

36: 名無しのひみつ 2021/01/05(火) 11:13:25.89 ID:KSv/YR9y
超過死亡のデータだぞ。
例年と比較して大きく変化したのは、経済活動の低下とコロナウイルスの蔓延。
しかし超過している事実は、コロナの影響はインフルエンザより犠牲者が大きい事を意味している。

41: 名無しのひみつ 2021/01/06(水) 10:45:20.84 ID:tHRgjtRB
そのぶんインフルで死亡している人が激減しているんでしょう?
比較になるの?

46: 名無しのひみつ 2021/01/07(木) 00:27:58.19 ID:5jVNO8Cv
>>41
考慮されてます

また、各年と前年までのモデルから導かれた予測値との比較(2種類)もされていて
一桁内の数字が公表されています。

44: 名無しのひみつ 2021/01/06(水) 19:22:56.55 ID:QEd59zQg
日本の国家機関がこういう数字出すのは珍しいかも?

49: 名無しのひみつ 2021/01/10(日) 18:12:20.63 ID:mGcD+Meb
11月の速報は一月末か