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資料3-2 鈴木先生提出資料 (91 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》 |
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我が国の全ての死因を含む過少死亡数(2017–2022年の1月比較)【暫定値】
都道府県
○ 過少死亡数:何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度減少した
かを示す指標*。
*(算出方法) 過少死亡数 = 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下限
値 – 実際の死亡数
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年1月の過少死亡数*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(下限値)を
下回った数。
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
0–13
0–13
20–178
0–0
0–104
0–8
25
滋賀県
0–0
0–35
35–116
0–19
0–35
0–4
2
青森県
0–40
0–38
22–82
0–15
0–40
0–0
26
京都府
0–1
0–10
0–85
0–0
0–26
0–1
3
岩手県
0–15
0–24
0–34
13–48
2–118
0–0
27
大阪府
0–73
0–36
26–334
0–54
0–0
0–0
4
宮城県
0–24
10–54
17–102
0–0
0–46
0–0
28
兵庫県
0–120
0–0
9–319
0–2
0–0
0–0
5
秋田県
0–33
0–0
0–38
0–14
0–36
0–0
29
奈良県
0–0
0–0
0–82
0–19
0–10
10–48
6
山形県
0–28
0–25
0–66
0–36
0–20
0–21
30
和歌山県
0–23
6–50
25–64
0–8
0–3
0–32
7
福島県
0–0
0–10
9–132
0–28
0–49
0–38
31
鳥取県
0–10
0–3
0–39
0–19
19–40
0–5
8
茨城県
0–44
8–147
100–261
0–2
0–10
0–0
32
島根県
0–38
1–50
0–48
0–6
0–0
0–5
9
栃木県
0–0
18–64
53–177
0–22
0–68
0–0
33
岡山県
0–2
0–51
40–148
0–89
0–0
0–0
10
群馬県
0–1
0–0
0–79
0–6
0–15
0–3
34
広島県
0–0
0–77
50–260
0–72
0–19
0–0
11
埼玉県
0–28
0–7
99–356
0–0
0–0
0–12
35
山口県
0–11
0–57
0–58
0–47
0–13
0–21
12
千葉県
0–0
0–13
27–197
0–0
0–58
0–0
36
徳島県
0–6
0–45
4–54
0–29
0–9
0–19
13
東京都
0–0
0–0
195–653
0–0
0–0
0–0
37
香川県
0–23
0–34
11–112
0–42
0–0
0–27
14
神奈川県
0–62
0–0
66–459
0–0
0–0
0–80
38
愛媛県
0–14
7–45
0–31
0–22
0–10
0–7
15
新潟県
0–14
0–36
110–291
0–11
0–21
9–68
39
高知県
0–59
26–60
0–43
0–0
0–0
0–21
16
富山県
0–5
0–0
2–55
0–55
0–4
0–2
40
福岡県
0–69
0–65
10–213
0–32
0–0
0–0
17
石川県
0–0
0–5
1–47
0–16
0–12
0–0
41
佐賀県
0–20
7–81
0–39
0–16
0–20
0–17
18
福井県
0–19
0–8
17–70
0–0
0–12
0–15
42
長崎県
0–9
0–22
1–119
0–13
0–0
0–24
19
山梨県
0–0
0–25
9–66
0–0
0–0
9–50
43
熊本県
0–29
0–23
0–51
0–22
0–45
0–15
20
長野県
0–0
0–57
25–181
0–3
0–42
0–0
44
大分県
10–52
5–44
0–35
0–33
0–0
0–10
21
岐阜県
0–0
0–23
35–129
0–0
0–7
0–0
45
宮崎県
0–11
0–4
0–36
0–68
0–15
0–10
22
静岡県
0–0
34–125
47–146
0–57
0–0
0–0
46
鹿児島県
0–53
5–47
0–124
0–68
0–0
0–36
23
愛知県
0–0
14–114
43–360
0–0
0–29
0–0
47
沖縄県
0–30
0–26
0–39
3–56
0–1
0–49
24
三重県
0–0
0–60
5–81
0–9
0–18
0–34
48
日本
0–0
0–584
1999–6324
0–0
0–0
0–0
**
日本
10–979
141–1713
1113–6689
16–1058
21–955
28–682
* 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(全国の過小死亡数を、都道府県ごとの過小
死亡数の積算として算出)。
91
都道府県
○ 過少死亡数:何らかの原因によ
り、総死亡数がどの程度減少した
かを示す指標*。
*(算出方法) 過少死亡数 = 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下限
値 – 実際の死亡数
○ 右表のハイライトの都道府県は、
2022年1月の過少死亡数*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(下限値)を
下回った数。
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
0–13
0–13
20–178
0–0
0–104
0–8
25
滋賀県
0–0
0–35
35–116
0–19
0–35
0–4
2
青森県
0–40
0–38
22–82
0–15
0–40
0–0
26
京都府
0–1
0–10
0–85
0–0
0–26
0–1
3
岩手県
0–15
0–24
0–34
13–48
2–118
0–0
27
大阪府
0–73
0–36
26–334
0–54
0–0
0–0
4
宮城県
0–24
10–54
17–102
0–0
0–46
0–0
28
兵庫県
0–120
0–0
9–319
0–2
0–0
0–0
5
秋田県
0–33
0–0
0–38
0–14
0–36
0–0
29
奈良県
0–0
0–0
0–82
0–19
0–10
10–48
6
山形県
0–28
0–25
0–66
0–36
0–20
0–21
30
和歌山県
0–23
6–50
25–64
0–8
0–3
0–32
7
福島県
0–0
0–10
9–132
0–28
0–49
0–38
31
鳥取県
0–10
0–3
0–39
0–19
19–40
0–5
8
茨城県
0–44
8–147
100–261
0–2
0–10
0–0
32
島根県
0–38
1–50
0–48
0–6
0–0
0–5
9
栃木県
0–0
18–64
53–177
0–22
0–68
0–0
33
岡山県
0–2
0–51
40–148
0–89
0–0
0–0
10
群馬県
0–1
0–0
0–79
0–6
0–15
0–3
34
広島県
0–0
0–77
50–260
0–72
0–19
0–0
11
埼玉県
0–28
0–7
99–356
0–0
0–0
0–12
35
山口県
0–11
0–57
0–58
0–47
0–13
0–21
12
千葉県
0–0
0–13
27–197
0–0
0–58
0–0
36
徳島県
0–6
0–45
4–54
0–29
0–9
0–19
13
東京都
0–0
0–0
195–653
0–0
0–0
0–0
37
香川県
0–23
0–34
11–112
0–42
0–0
0–27
14
神奈川県
0–62
0–0
66–459
0–0
0–0
0–80
38
愛媛県
0–14
7–45
0–31
0–22
0–10
0–7
15
新潟県
0–14
0–36
110–291
0–11
0–21
9–68
39
高知県
0–59
26–60
0–43
0–0
0–0
0–21
16
富山県
0–5
0–0
2–55
0–55
0–4
0–2
40
福岡県
0–69
0–65
10–213
0–32
0–0
0–0
17
石川県
0–0
0–5
1–47
0–16
0–12
0–0
41
佐賀県
0–20
7–81
0–39
0–16
0–20
0–17
18
福井県
0–19
0–8
17–70
0–0
0–12
0–15
42
長崎県
0–9
0–22
1–119
0–13
0–0
0–24
19
山梨県
0–0
0–25
9–66
0–0
0–0
9–50
43
熊本県
0–29
0–23
0–51
0–22
0–45
0–15
20
長野県
0–0
0–57
25–181
0–3
0–42
0–0
44
大分県
10–52
5–44
0–35
0–33
0–0
0–10
21
岐阜県
0–0
0–23
35–129
0–0
0–7
0–0
45
宮崎県
0–11
0–4
0–36
0–68
0–15
0–10
22
静岡県
0–0
34–125
47–146
0–57
0–0
0–0
46
鹿児島県
0–53
5–47
0–124
0–68
0–0
0–36
23
愛知県
0–0
14–114
43–360
0–0
0–29
0–0
47
沖縄県
0–30
0–26
0–39
3–56
0–1
0–49
24
三重県
0–0
0–60
5–81
0–9
0–18
0–34
48
日本
0–0
0–584
1999–6324
0–0
0–0
0–0
**
日本
10–979
141–1713
1113–6689
16–1058
21–955
28–682
* 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(全国の過小死亡数を、都道府県ごとの過小
死亡数の積算として算出)。
91