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資料３－９ 新潟県提出資料（新潟大学菖蒲川特任教授ほか） (7 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95回 8／18）《厚生労働省》 |
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追加解析
追加解析1
対象
解析⽅法
2022年1〜6⽉(6波)と2022年7⽉(7波)に新潟県内でCOVID-19と診断届出された100,937件
(1-6⽉︓64,000件 7⽉︓36,937件)。中等症Ⅱの確認は最終が8⽉10⽇
※抗原検査後、PCR陰性が確認された症例は除外
〇フィッシャーの正確確率検定(単変量解析)
〇ロジスティック回帰分析(多変量解析)
従属変数︓中等症Ⅱ以上 説明変数︓時期(第6波か第7波)
※主解析と同様に患者基礎情報と基礎疾患情報を同時投⼊して調整
追加解析2
対象
解析⽅法
追加解析1の対象のうち中等症Ⅱ以上となった411件(1-6⽉︓308件 7⽉︓103件)
記述統計(単変量解析)
平均値の差はt検定 割合の差はカイ⼆乗検定
※統計解析はSTATA17を使⽤
7
追加解析1
対象
解析⽅法
2022年1〜6⽉(6波)と2022年7⽉(7波)に新潟県内でCOVID-19と診断届出された100,937件
(1-6⽉︓64,000件 7⽉︓36,937件)。中等症Ⅱの確認は最終が8⽉10⽇
※抗原検査後、PCR陰性が確認された症例は除外
〇フィッシャーの正確確率検定(単変量解析)
〇ロジスティック回帰分析(多変量解析)
従属変数︓中等症Ⅱ以上 説明変数︓時期(第6波か第7波)
※主解析と同様に患者基礎情報と基礎疾患情報を同時投⼊して調整
追加解析2
対象
解析⽅法
追加解析1の対象のうち中等症Ⅱ以上となった411件(1-6⽉︓308件 7⽉︓103件)
記述統計(単変量解析)
平均値の差はt検定 割合の差はカイ⼆乗検定
※統計解析はSTATA17を使⽤
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