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資料2-2 新規陽性者数の推移(HER-SYSデータ) (4 ページ)
出典
公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00395.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117回 2/22)《厚生労働省》 |
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【月次】年代別新規陽性者の割合(報告日別、HER-SYSデータ)
〇 新規陽性者に占める各年代の割合を時系列で整理したもの。(全国、月次化)
30.0%
25.0%
20.0%
10代未満
10代
20代
30代
40代
50代
60代以上
2022年3月
19.2%
16.4%
14.2%
15.7%
15.4%
8.6%
10.5%
2022年4月
17.6%
17.2%
16.4%
16.5%
15.3%
8.3%
8.7%
2022年5月
17.0%
17.7%
16.8%
16.2%
14.4%
7.8%
10.1%
2022年6月
18.6%
15.9%
13.9%
16.5%
14.8%
8.3%
12.1%
2022年7月
13.6%
15.8%
15.7%
15.3%
15.6%
10.6%
13.4%
2022年8月
12.0%
11.7%
15.0%
15.3%
16.0%
12.2%
17.8%
2022年9月
15.4%
13.7%
12.1%
15.4%
15.7%
11.1%
16.6%
2022年10月
13.1%
17.2%
12.5%
14.5%
16.3%
11.6%
14.9%
2022年11月
12.0%
16.6%
12.7%
14.2%
16.2%
11.6%
16.8%
2022年12月
12.4%
14.7%
13.0%
14.8%
16.0%
11.7%
17.3%
2023年1月
10.7%
10.9%
15.4%
14.8%
15.3%
12.9%
19.9%
2023年2月
15.4%
12.9%
10.1%
14.4%
15.2%
11.2%
20.6%
15.0%
10.0%
5.0%
10代未満
0.0%
2022年3月
2022年4月
2022年5月
10代
2022年6月
2022年7月
20代
2022年8月
30代
2022年9月
40代
2022年10月
50代
2022年11月
60代以上
2022年12月
*2/21 9:00時点の入力データを基に算出。年齢不詳は除いている。 ※2月は2/20までの数字を計上
*各月の割合は、7日間移動平均の値を用いて各月の陽性者数を累積化した上で、各年代別の割合を算出している。
2023年1月
2023年2月
4
〇 新規陽性者に占める各年代の割合を時系列で整理したもの。(全国、月次化)
30.0%
25.0%
20.0%
10代未満
10代
20代
30代
40代
50代
60代以上
2022年3月
19.2%
16.4%
14.2%
15.7%
15.4%
8.6%
10.5%
2022年4月
17.6%
17.2%
16.4%
16.5%
15.3%
8.3%
8.7%
2022年5月
17.0%
17.7%
16.8%
16.2%
14.4%
7.8%
10.1%
2022年6月
18.6%
15.9%
13.9%
16.5%
14.8%
8.3%
12.1%
2022年7月
13.6%
15.8%
15.7%
15.3%
15.6%
10.6%
13.4%
2022年8月
12.0%
11.7%
15.0%
15.3%
16.0%
12.2%
17.8%
2022年9月
15.4%
13.7%
12.1%
15.4%
15.7%
11.1%
16.6%
2022年10月
13.1%
17.2%
12.5%
14.5%
16.3%
11.6%
14.9%
2022年11月
12.0%
16.6%
12.7%
14.2%
16.2%
11.6%
16.8%
2022年12月
12.4%
14.7%
13.0%
14.8%
16.0%
11.7%
17.3%
2023年1月
10.7%
10.9%
15.4%
14.8%
15.3%
12.9%
19.9%
2023年2月
15.4%
12.9%
10.1%
14.4%
15.2%
11.2%
20.6%
15.0%
10.0%
5.0%
10代未満
0.0%
2022年3月
2022年4月
2022年5月
10代
2022年6月
2022年7月
20代
2022年8月
30代
2022年9月
40代
2022年10月
50代
2022年11月
60代以上
2022年12月
*2/21 9:00時点の入力データを基に算出。年齢不詳は除いている。 ※2月は2/20までの数字を計上
*各月の割合は、7日間移動平均の値を用いて各月の陽性者数を累積化した上で、各年代別の割合を算出している。
2023年1月
2023年2月
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