よむ、つかう、まなぶ。
資料3-2 鈴木先生提出資料 (89 ページ)
出典
公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00348.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81回 4/20)《厚生労働省》 |
ページ画像
ダウンロードした画像を利用する際は「出典情報」を明記してください。
低解像度画像をダウンロード
プレーンテキスト
資料テキストはコンピュータによる自動処理で生成されており、完全に資料と一致しない場合があります。
テキストをコピーしてご利用いただく際は資料と付け合わせてご確認ください。
我が国の全ての死因を含む超過死亡数(2017–2022年の1月比較)【暫定値】
都道府県
○ 超過死亡数:何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度増加した
かを示す指標*。
*(算出方法) 超過死亡数 = 実際の死亡数 –
予測死亡数の点推定値、もしくは予測死亡数の
予測区間の上限値
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年1月の超過死亡数*が、過
去5年間の同月よりも多い場合を
示す。
* 観測死亡数が95%片側予測区間(上限値)を
超えた数。
詳細および最新情報については「日本の
超過および過少死亡数ダッシュボード」を
参照のこと
https://exdeaths-japan.org/
「新型コロナウイルス感染症等の感染症
サーベイランス体制の抜本的拡充に向け
た人材育成と感染症疫学的手法の開発研
究」(厚生労働科学研究令和4年度)分担研
究「COVID-19等の影響による超過死亡の
評価」
2022
2021
2020
2019
2018
都道府県
2017
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
0–149
59–290
0–49
239–517
0–32
0–104
25
滋賀県
0–53
0–29
0–10
0–32
0–23
22–90
2
青森県
4–61
0–8
0–17
3–64
0–33
22–102
26
京都府
19–152
3–83
0–22
0–62
0–25
5–127
3
岩手県
21–82
0–23
0–49
0–54
0–0
16–77
27
大阪府
0–229
42–266
0–0
0–26
52–485
95–487
4
宮城県
0–67
8–101
0–12
0–78
0–38
0–31
28
兵庫県
0–51
88–328
0–0
0–174
38–282
0–190
5
秋田県
0–39
16–91
0–21
0–9
0–16
12–126
29
奈良県
11–68
0–68
0–0
7–68
27–89
5–39
6
山形県
6–40
0–30
0–12
0–36
0–21
1–63
30
和歌山県
1–70
0–11
0–6
0–34
12–53
0–20
7
福島県
66–207
0–67
0–0
0–51
0–48
14–95
31
鳥取県
8–46
0–42
0–0
2–29
0–20
16–41
8
茨城県
0–17
0–27
0–0
0–130
0–111
49–191
32
島根県
0–15
0–24
0–1
0–28
8–99
0–27
9
栃木県
29–132
29–104
9–52
0–52
0–0
49–166
33
岡山県
15–124
6–90
0–0
0–0
0–115
13–144
10
群馬県
0–52
0–91
0–15
21–132
0–88
0–95
34
広島県
1–189
10–105
0–0
0–75
21–156
5–141
11
埼玉県
0–99
35–258
0–88
0–209
34–310
0–111
35
山口県
0–92
0–24
0–27
0–17
0–65
50–124
12
千葉県
0–173
0–98
0–3
126–364
7–131
0–242
36
徳島県
0–60
0–0
0–0
0–37
0–49
15–73
13
東京都
0–259
59–561
0–0
55–487
0–467
65–521
37
香川県
7–52
0–18
0–0
0–3
9–89
0–13
14
神奈川県
24–230
5–313
0–0
93–309
12–265
0–195
38
愛媛県
0–52
0–50
0–16
0–17
20–105
0–68
15
新潟県
8–77
0–30
0–0
0–68
36–154
0–60
39
高知県
0–0
0–33
0–9
0–41
21–109
2–30
16
富山県
3–72
24–144
0–2
0–20
0–31
12–53
40
福岡県
0–35
0–61
0–12
0–87
8–221
50–233
17
石川県
3–67
0–21
0–8
13–65
0–44
26–99
41
佐賀県
0–36
8–34
0–14
0–6
9–38
8–58
18
福井県
4–36
0–37
0–6
0–46
0–64
7–45
42
長崎県
5–82
41–140
0–0
0–36
23–149
11–57
19
山梨県
0–73
0–24
0–9
23–104
39–113
0–29
43
熊本県
31–138
29–109
0–0
24–83
0–34
0–108
20
長野県
59–213
0–28
0–0
17–140
0–34
0–131
44
大分県
0–6
0–54
0–10
0–33
13–111
2–76
21
岐阜県
27–168
12–102
0–2
13–159
17–98
0–52
45
宮崎県
9–66
9–88
0–0
0–0
0–69
0–33
22
静岡県
35–244
0–55
0–33
0–0
67–284
82–282
46
鹿児島県
0–4
3–68
0–0
0–8
23–160
31–136
23
愛知県
0–153
12–258
0–0
0–219
31–289
105–386
47
沖縄県
0–17
12–69
0–7
0–0
3–70
0–0
24
三重県
0–23
0–22
0–0
0–49
38–153
2–82
48
日本
0–2912
357–3313
0–0
0–3399
256–4492
1400–5376
**
日本
396–4370
510–4577
9–512
636–4258
568–5440
792–5653
* 疫学週に基づき、各年1月の第4週までを比較。
2022年1月3日~1月30日
2021年1月4日~1月31日
2019年12月30日~2020年1月26日
2018年12月31日~2019年1月27日
2018年1月1日~1月28日
2017年1月2日~1月29日
** 従来の方法(全国の超過死亡数を、都道府県ごとの超過
死亡数の積算として算出)。
89
都道府県
○ 超過死亡数:何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度増加した
かを示す指標*。
*(算出方法) 超過死亡数 = 実際の死亡数 –
予測死亡数の点推定値、もしくは予測死亡数の
予測区間の上限値
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年1月の超過死亡数*が、過
去5年間の同月よりも多い場合を
示す。
* 観測死亡数が95%片側予測区間(上限値)を
超えた数。
詳細および最新情報については「日本の
超過および過少死亡数ダッシュボード」を
参照のこと
https://exdeaths-japan.org/
「新型コロナウイルス感染症等の感染症
サーベイランス体制の抜本的拡充に向け
た人材育成と感染症疫学的手法の開発研
究」(厚生労働科学研究令和4年度)分担研
究「COVID-19等の影響による超過死亡の
評価」
2022
2021
2020
2019
2018
都道府県
2017
2022
2021
2020
2019
2018
2017
1
北海道
0–149
59–290
0–49
239–517
0–32
0–104
25
滋賀県
0–53
0–29
0–10
0–32
0–23
22–90
2
青森県
4–61
0–8
0–17
3–64
0–33
22–102
26
京都府
19–152
3–83
0–22
0–62
0–25
5–127
3
岩手県
21–82
0–23
0–49
0–54
0–0
16–77
27
大阪府
0–229
42–266
0–0
0–26
52–485
95–487
4
宮城県
0–67
8–101
0–12
0–78
0–38
0–31
28
兵庫県
0–51
88–328
0–0
0–174
38–282
0–190
5
秋田県
0–39
16–91
0–21
0–9
0–16
12–126
29
奈良県
11–68
0–68
0–0
7–68
27–89
5–39
6
山形県
6–40
0–30
0–12
0–36
0–21
1–63
30
和歌山県
1–70
0–11
0–6
0–34
12–53
0–20
7
福島県
66–207
0–67
0–0
0–51
0–48
14–95
31
鳥取県
8–46
0–42
0–0
2–29
0–20
16–41
8
茨城県
0–17
0–27
0–0
0–130
0–111
49–191
32
島根県
0–15
0–24
0–1
0–28
8–99
0–27
9
栃木県
29–132
29–104
9–52
0–52
0–0
49–166
33
岡山県
15–124
6–90
0–0
0–0
0–115
13–144
10
群馬県
0–52
0–91
0–15
21–132
0–88
0–95
34
広島県
1–189
10–105
0–0
0–75
21–156
5–141
11
埼玉県
0–99
35–258
0–88
0–209
34–310
0–111
35
山口県
0–92
0–24
0–27
0–17
0–65
50–124
12
千葉県
0–173
0–98
0–3
126–364
7–131
0–242
36
徳島県
0–60
0–0
0–0
0–37
0–49
15–73
13
東京都
0–259
59–561
0–0
55–487
0–467
65–521
37
香川県
7–52
0–18
0–0
0–3
9–89
0–13
14
神奈川県
24–230
5–313
0–0
93–309
12–265
0–195
38
愛媛県
0–52
0–50
0–16
0–17
20–105
0–68
15
新潟県
8–77
0–30
0–0
0–68
36–154
0–60
39
高知県
0–0
0–33
0–9
0–41
21–109
2–30
16
富山県
3–72
24–144
0–2
0–20
0–31
12–53
40
福岡県
0–35
0–61
0–12
0–87
8–221
50–233
17
石川県
3–67
0–21
0–8
13–65
0–44
26–99
41
佐賀県
0–36
8–34
0–14
0–6
9–38
8–58
18
福井県
4–36
0–37
0–6
0–46
0–64
7–45
42
長崎県
5–82
41–140
0–0
0–36
23–149
11–57
19
山梨県
0–73
0–24
0–9
23–104
39–113
0–29
43
熊本県
31–138
29–109
0–0
24–83
0–34
0–108
20
長野県
59–213
0–28
0–0
17–140
0–34
0–131
44
大分県
0–6
0–54
0–10
0–33
13–111
2–76
21
岐阜県
27–168
12–102
0–2
13–159
17–98
0–52
45
宮崎県
9–66
9–88
0–0
0–0
0–69
0–33
22
静岡県
35–244
0–55
0–33
0–0
67–284
82–282
46
鹿児島県
0–4
3–68
0–0
0–8
23–160
31–136
23
愛知県
0–153
12–258
0–0
0–219
31–289
105–386
47
沖縄県
0–17
12–69
0–7
0–0
3–70
0–0
24
三重県
0–23
0–22
0–0
0–49
38–153
2–82
48
日本
0–2912
357–3313
0–0
0–3399
256–4492
1400–5376
**
日本
396–4370
510–4577
9–512
636–4258
568–5440
792–5653
* 疫学週に基づき、各年1月の第4週までを比較。
2022年1月3日~1月30日
2021年1月4日~1月31日
2019年12月30日~2020年1月26日
2018年12月31日~2019年1月27日
2018年1月1日~1月28日
2017年1月2日~1月29日
** 従来の方法(全国の超過死亡数を、都道府県ごとの超過
死亡数の積算として算出)。
89