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参考資料 2 (4 ページ)

公開元URL https://www.mof.go.jp/about_mof/councils/fiscal_system_council/sub-of_fiscal_system/report/zaiseia20221129/index.html
出典情報 財政制度等審議会 令和5年度予算の編成等に関する建議(11/29)《財務省》
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資料Ⅱ-1-4

新型コロナの重症化率等の推移
○ オミクロン株への変異により、感染者数は大きく増加したものの、重症者数は減少している。

○ 直近の新型コロナの重症化率等については、季節性インフルエンザの比較も含め様々なデータが示されており、これらを踏まえて今後の政策を検討していく
べきである。
◆新型コロナウイルスの重症化率、致死率の変化(大阪府)
第18回新型コロナウイルス感染症対策分科会提出資料(R4.9.16)

◆新型コロナウイルスの新規感染者数・重症者数・死亡者数の推移
(人)

デルタ株

オミクロン株

300,000
1,507

1,600
261,004

1,400

新規感染者数(左軸)

1,200

200,000

1,000

死亡者数(右軸)

104,336

(R4.6.25~8.21)

致死率

640

277

347

25,975

0.02% 0.01%

0.01%

0.004%

60歳以上

4.72%

3.71%

0.73% 2.09%

0.14%

0.475%

◆第7波における新型コロナウイルスの致死率(東京都)
東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議資料(R4.10.27)
✓ 過去の波と比較して、死亡率は低い。
✓ 第7波では、約3割が新型コロナ以外の原因で亡くなっている。
第7波
(BA4.5)
(R4.7.1~9.30)

60歳未満

致死率
0.01%

60歳以上

0.64%

◆新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード事務局提出資料
(R4.7.13)
第5波(デルタ株)

第6波(BA1.2)

季節性インフルエンザ

(R3.7~10)

(R4.1~2)

(H29.9~R2.8)

重症化率

(出所)厚生労働省HPオープンデータより作成
https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

2022/10/1

2022/9/1

2022/8/1

2022/7/1

2022/6/1

2022/5/1

2022/4/1

2022/3/1

2022/2/1

2022/1/1

2021/12/1

2021/11/1

2021/9/1

2021/10/1

2021/8/1

2021/7/1

2021/6/1

2021/5/1

2021/4/1

0
2021/3/1

致死率

0.07%

200

89
2021/2/1

重症化率

0.70%

(出所)東京都新型コロナウイルス感染症モニタリング会議(R4.10.27)資料を基に作成。

400

2021/1/1

重症化率 致死率

60歳未満

800
600

100,000

50,000

第7波(BA4.5)

(R3.12.17~R4.6.24)

(出所)第18回新型コロナウイルス感染症対策分科会(R4.9.16)に提出された大阪府健康医療部の資料のデータを基に作成。

(右軸)
重症者数

150,000

第6波(BA1.2)

(R3.6.21~12.16)

重症化率

1,507

250,000

第5波(デルタ株)

0

60歳未満

60歳以上

致死率 重症化率 致死率

0.56% 0.08%

5.0%

2.5%

重症化率

致死率

0.03% 0.01%

0.03%

0.01%

2.49% 1.99%

0.79%

0.55%

(出所)新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード事務局提出資料(R4.7.13)を加工
※季節性インフルエンザはNDBにおける2017年9月から2020年8月までに診断または抗インフル薬を処方された患者のうち、28日以
内に死亡または重症化(死亡)した割合である。新型コロナは協力の得られた3自治体のデータを使用し、デルタ株流行期の場合は
2021年7月から10月、オミクロン株流行期の場合は2022年1月から2月までに診断された陽性者のうち、死亡または重症化(死
亡)した割合であり、感染者が療養解除した時点、入院期間が終了した時点、デルタ株流行期の場合は届出から2ヶ月以上経過し
た時点又はオミクロン株流行期の場合は令和4年3月31日時点でのステータスに基づき算出している。年齢階級別の重症化率におい
ても概ね同様の傾向が見られるが、比較する際にはデータソースの違いや背景因子が調整されていない点等に留意が必要。