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資料3-2 鈴木先生提出資料 (7 ページ)
出典
公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00333.html |
出典情報 | 新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード(第76回 3/15)《厚生労働省》 |
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人口10万人あたりの7日間累積新規症例報告数の推移:年齢群別(3月14日時点)
まとめ
北海道:全年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規症例報告数が最も多いの
は0-19歳代である。
宮城県: 0-19歳代で増加傾向、その他の年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの
新規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
首都圏:東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県において全ての年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなって
おり、人口当たりの新規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
東海圏:愛知県、岐阜県において全年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規
症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
関西圏:京都府、奈良県、兵庫県、大阪府において全年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、
人口当たりの新規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
中国圏:岡山県において全ての年代で減少傾向である。広島県においては0-19歳代で増加傾向、その他の年代では
横ばいまたは減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規症例報告数が最も多いのは019歳代である。
福岡県:全ての年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規症例報告数が最も多
いのは0-19歳代である。
沖縄県:高齢者で減少傾向、その他の年代で増加傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新
規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
(*はHER-SYSまたは自治体公開情報のどちらかのみでのレベルを示す。)
解釈時の注意点
•
HER-SYSに基づく値は、特に直近1週間については報告遅れのために過小評価となっている可能性があり、その程度は自治体によって差がある(図の灰色部分)
•
自治体公開情報データに基づく年代別の値は、年代を非公表としている症例が多い自治体については過小評価となる
•
どちらのデータも完全ではないため、両者を用いた評価が必要である
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まとめ
北海道:全年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規症例報告数が最も多いの
は0-19歳代である。
宮城県: 0-19歳代で増加傾向、その他の年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの
新規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
首都圏:東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県において全ての年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなって
おり、人口当たりの新規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
東海圏:愛知県、岐阜県において全年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規
症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
関西圏:京都府、奈良県、兵庫県、大阪府において全年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、
人口当たりの新規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
中国圏:岡山県において全ての年代で減少傾向である。広島県においては0-19歳代で増加傾向、その他の年代では
横ばいまたは減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規症例報告数が最も多いのは019歳代である。
福岡県:全ての年代で減少傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新規症例報告数が最も多
いのは0-19歳代である。
沖縄県:高齢者で減少傾向、その他の年代で増加傾向である。全年代で高いレベルとなっており、人口当たりの新
規症例報告数が最も多いのは0-19歳代である。
(*はHER-SYSまたは自治体公開情報のどちらかのみでのレベルを示す。)
解釈時の注意点
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HER-SYSに基づく値は、特に直近1週間については報告遅れのために過小評価となっている可能性があり、その程度は自治体によって差がある(図の灰色部分)
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自治体公開情報データに基づく年代別の値は、年代を非公表としている症例が多い自治体については過小評価となる
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どちらのデータも完全ではないため、両者を用いた評価が必要である
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