国立感染症研究所

我が国におけるすべての死因を含む超過死亡の推定
2021年1月

 

※結果をご覧いただく際の注意事項

本報告(2020年10月までのデータ分析)は、すべての死因を含む超過死亡数を提供します。すべての死因を含むため、観察された超過死亡数は新型コロナウイルス感染症を直接の原因とする死亡の総和ではなく、生活習慣の変化等に伴う持病の悪化による死亡といった間接的な影響による死亡も含まれています。これら死因を考慮し、直接と間接を明確にした分析結果は、別途公表いたします。

 

本報告は、日本国内での新型コロナウイルスの影響に関しての「データに基づく開かれた議論」に貢献することを主眼としています。開かれた議論の担保のため、データおよび解析用のプログラムコードは全て公開されています(補足資料)。超過死亡数は、「過去のデータをもとに統計モデルから予測された死亡数」と「実際に観測された死亡数」の差として計算されています。統計モデルとデータ解析の説明については、これまでのすべての死因を含む超過死亡数の報告における解説 およびQ&Aもご参照ください。加えて、超過死亡は新型コロナウイルス問題が顕在化した 2020 年1月下旬以降だけではなく、過去の時点でも確認されています。過去との比較目的で、本分析では最近2017年以降の毎年毎月の超過死亡数も報告いたします。

(2021年2月1日更新:補正係数の算出に誤りがありましたので、2020年のデータを更新いたしました(本文及び補足資料4, 5)。また補足資料3(都道府県別の週別の死亡者数)に、速報値の補正なしを加えました。)

 

要約

2012年–2020年の人口動態統計データを用いて、日本における新型コロナウイルス感染症流行期における2020年1月から10月25日における超過死亡数を、週別、都道府県別に推定しました。前回報告同様、米国疾病予防管理センター(CDC)の用いるFarringtonアルゴリズム、および欧州死亡率モニター(EuroMOMO)の用いるEuroMOMOアルゴリズムを用いて推定しています。期間中、予測死亡数の95%片側予測区間(上限)を超える観測死亡数が認められた週は、両アルゴリズムで31都府県、片方で7県において検出されました。各県の期間中の毎週の超過死亡数の積算値は次の通りです。

  • Farringtonアルゴリズム:青森県(6–112); 秋田県(16–150); 山形県(4–164); 栃木県(15–238); 群馬県(38–319); 埼玉県(104–807); 千葉県(100–547); 東京都(326–1095); 神奈川県(93–534); 富山県(23–218); 山梨県(7–131); 静岡県(49–321); 愛知県(97–762); 三重県(28–289); 滋賀県(17–230); 大阪府(237–985); 兵庫県(54–611); 奈良県(16–208); 和歌山県(6–177); 岡山県(10–186); 山口県(4–117); 徳島県(4–139); 香川県(24–250); 佐賀県(5–108); 熊本県(2–124); 宮崎県(20–350); 鹿児島県(14–175)
  • EuroMOMOアルゴリズム:青森県(13–230); 秋田県(12–227); 福島県(5–229); 茨城県(11–376); 栃木県(25–351); 群馬県(47–513); 埼玉県(135–1326); 千葉県(120–942); 東京都(391–1837); 神奈川県(105–954); 富山県(11–279); 山梨県(4–204); 静岡県(78–669); 愛知県(145–1215); 三重県(20–411); 滋賀県(20–328); 大阪府(270–1502); 兵庫県(79–889); 奈良県(15–307); 岡山県(7–252); 山口県(9–230); 徳島県(4–208); 香川県(11–307); 愛媛県(2–202); 福岡県(5–388); 佐賀県(5–179); 宮崎県(4–373); 鹿児島県(7–233)

47都道府県(全国)の超過死亡数の積算は、Farringtonアルゴリズムで1319–11989、 EuroMOMOアルゴリズムで1560–19277でした。1月から10月時点で、最も多くの超過死亡数が確認された月は8月でした(Farringtonアルゴリズムで986–3759、 EuroMOMOアルゴリズムで1152–5481)。

過去2017–2019年の1-10月の超過死亡数は、Farringtonアルゴリズム・EuroMOMOアルゴリズムそれぞれで、2142–23428・1827–33296(2019年)、4413–32655・1827–33983(2018年)、3327–35863・368–24946(2017年)でした。なお、Farringtonアルゴリズムでは過去5年間の同期間のデータが推定に用いられています。例えば2017年の超過死亡数は2012年からのデータから、2018年は2013年からのデータが使用されています。一方でEuroMOMOアルゴリズムは、年にかかわらず2012年から2020年までのデータが使用されています。

報告の遅れや、介入、社会人口学的・経済的な状況が異なるため必ずしも直接の比較はできないですが、日本のすべての死因を含む超過死亡数は、おおよそ同時期の米国およびヨーロッパにおけるそれよりも相対的に小さい(絶対数や対人口比)可能性があります(参考)。

 参考

 

1. 超過死亡推定法

本稿における新型コロナウイルス感染症流行期における超過死亡数は、特定の集団における2020年1月以降(感染研疫学週における2020年第1週[2019年12月30日–2020年1月5日]から第43週[2020年10月1日–25日]まで)に、例年の死亡数をもとに推定される死亡数(予測死亡数の点推定)[閾値1]およびその95%片側予測区間(上限)[閾値2]と実際の死亡数(観測死亡数)との差のレンジで提示しています。ここで、「死亡数」が指すのはすべての死亡であり、新型コロナウイルス感染症を直接の原因とする死亡のみならず、様々な間接的な疾患に起因する死亡の増減分も含まれています。

推定方法は米国疾病予防管理センター(CDC)の用いるFarringtonアルゴリズム、および欧州死亡率モニター(EuroMOMO)の用いるEuroMOMOアルゴリズムを用いました(詳しくは7月報告分を参照)。分析には2012年から2018年の人口動態統計の数値を利用しました。今回の報告では2020年10月分までのデータを利用しています。詳細の方法論及び、速報データの補正に関しては、前回報告を参照下さい。両アルゴリズムのRコードを補足資料1補足資料2として掲載します。本分析に使用された都道府県別の週別の死亡者数、および速報の補正済みデータは、補足資料3を参照下さい。

 

2. 結果

Farringtonアルゴリズム

期間中(2020年1–10月)、予測死亡数の95%片側予測区間(上限)を超える観測死亡数が認められた週は、27都府県において検出されました。各県の期間中の毎週の超過死亡数の積算値は次の通りです:

  • Farringtonアルゴリズム:青森県(6–112); 秋田県(16–150); 山形県(4–164); 栃木県(15–238); 群馬県(38–319); 埼玉県(104–807); 千葉県(100–547); 東京都(326–1095); 神奈川県(93–534); 富山県(23–218); 山梨県(7–131); 静岡県(49–321); 愛知県(97–762); 三重県(28–289); 滋賀県(17–230); 大阪府(237–985); 兵庫県(54–611); 奈良県(16–208); 和歌山県(6–177); 岡山県(10–186); 山口県(4–117); 徳島県(4–139); 香川県(24–250); 佐賀県(5–108); 熊本県(2–124); 宮崎県(20–350); 鹿児島県(14–175)

47都道府県(全国)の超過死亡数の積算は1319–11989で、最も多くの超過死亡数が確認された月は8月でした(1007–3839)。過去2017–2019年の1-10月の超過死亡数は、2142–23428(2019年)、4413–32655(2018年)、3327–35863(2017年)でした。

過去を含む都道府県別の超過死亡数は表1参照下さい。週別の超過死亡数は別添図1(補正あり)、図2(補正なし)を参照下さい。

図1:Farringtonアルゴリズムに基づく週別の超過死亡数、速報の補正あり(2017年から)。オレンジ折線=予測死亡数の点推定;緑折線=その95%片側予測区間(上限);青棒グラフ=観測死亡数。十字は観測死亡数>95%片側予測区間(上限)の値のフラグ

図2:Farringtonアルゴリズムに基づく週別の超過死亡数、速報の補正なし(2017年から)。オレンジ折線=予測死亡数の点推定;緑折線=その95%片側予測区間(上限);青棒グラフ=観測死亡数。十字は観測死亡数>95%片側予測区間(上限)の値のフラグ

EuroMOMOアルゴリズム

期間中(2020年1-10月)、予測死亡数の95%片側予測区間(上限)を超える観測死亡数が認められた週は、28都府県において検出されました。各県の期間中の毎週の超過死亡数の積算値は次の通りです:

  • EuroMOMOアルゴリズム:青森県(13–230); 秋田県(12–227); 福島県(5–229); 茨城県(11–376); 栃木県(25–351); 群馬県(47–513); 埼玉県(135–1326); 千葉県(120–942); 東京都(391–1837); 神奈川県(105–954); 富山県(11–279); 山梨県(4–204); 静岡県(78–669); 愛知県(145–1215); 三重県(20–411); 滋賀県(20–328); 大阪府(270–1502); 兵庫県(79–889); 奈良県(15–307); 岡山県(7–252); 山口県(9–230); 徳島県(4–208); 香川県(11–307); 愛媛県(2–202); 福岡県(5–388); 佐賀県(5–179); 宮崎県(4–373); 鹿児島県(7–233)

47都道府県(全国)の超過死亡数の積算は1560–19277で、最も多くの超過死亡数が確認された月は8月でした(1152–5481)。過去2017–2019年の1-10月の超過死亡数は、1827–33296(2019年)、1827–33983(2018年)、368–24946(2017年)でした。

過去を含む都道府県別の超過死亡数は表1参照下さい。週別の超過死亡数は別添図3(補正あり)、図4(補正なし)を参照下さい。

図3:EuroMOMOアルゴリズムに基づく週別の超過死亡数、速報の補正あり(2017年から)。オレンジ折線=予測死亡数の点推定;緑折線=その95%片側予測区間(上限);青棒グラフ=観測死亡数。十字は観測死亡数>95%片側予測区間(上限)の値のフラグ

図4:EuroMOMOアルゴリズムに基づく週別の超過死亡数、速報の補正なし(2017年から)。オレンジ折線=予測死亡数の点推定;緑折線=その95%片側予測区間(上限);青棒グラフ=観測死亡数。十字は観測死亡数>95%片側予測区間(上限)の値のフラグ

 

図1–4の週別の予測死亡数の点推定値およびその95%片側予測区間(上限)は、補足資料4を参照下さい。表1の期間中の全国の積算超過死亡数と、図1–4の全国の期間中の超過死亡数の積算値は一致しません:前者は47都道府県別の超過死亡数の積算を全国の超過死亡数としているのに対し、後者は47都道府県別の観測死亡数、予測死亡数の点推定、その95%片側予測区間を毎週ごとに積算した上で、超過死亡数の算出をしているためです。過去を含む月別の超過死亡数は補足資料5を参照下さい。

 

表1:2020年1–10月(2019年12月30日から2020年10月25日)のFarringtonアルゴリズムおよびEuroMOMOアルゴリズムに基づく推定超過死亡数。過去についてはそれぞれ2018年12月31日から2019年11月3日(2019年)、2018年1月1日から2018年11月4日(2018年)、2017年1月2日から2017年11月5日(2017年)。

  2020 2019 2018 2017
都道府県 Farring-
ton
Euro-
MOMO
Farring-
ton
Euro-
MOMO
Farring-
ton
Euro-
MOMO
Farring-
ton
Euro-
MOMO
北海道 0-242 0-424 318-1366 222-1568 134-1211 16-1192 28-909 0-753
青森 6-112 13-230 60-553 20-647 36-432 3-404 89-572 10-373
岩手 0-90 0-157 13-387 5-521 10-364 0-465 14-346 2-340
宮城 0-73 0-154 101-662 58-731 33-406 12-430 0-461 0-432
秋田 16-150 12-227 28-306 10-365 20-338 2-388 21-437 3-332
山形 4-164 0-229 13-432 0-462 53-394 19-349 46-387 14-349
福島 0-142 5-229 18-469 19-671 43-493 17-655 27-668 0-562
茨城 0-185 11-376 52-640 53-965 86-710 9-726 120-932 40-741
栃木 15-238 25-351 23-323 40-580 23-303 19-396 157-865 33-629
群馬 38-319 47-513 59-560 36-727 45-561 27-541 76-679 18-442
埼玉 104-807 135-1326 202-1206 187-1625 289-1694 72-1453 123-1697 0-990
千葉 100-547 120-942 225-1300 202-1680 69-786 10-954 133-1539 2-1015
東京 326-1095 391-1837 380-1848 358-2672 590-2862 249-2572 266-2889 0-1302
神奈川 93-534 105-954 96-974 126-1733 153-1524 88-1825 253-2152 1-1277
新潟 0-15 0-129 48-549 50-859 143-911 58-854 35-769 0-482
富山 23-218 11-279 20-250 10-346 19-233 9-318 18-389 0-313
石川 0-58 0-145 39-375 15-419 15-277 5-302 69-410 30-321
福井 0-138 0-161 16-335 11-406 21-240 16-285 31-340 0-273
山梨 7-131 4-204 28-349 15-401 41-380 23-334 24-324 5-269
長野 0-151 0-262 51-572 37-708 42-298 39-433 55-794 7-624
岐阜 0-181 0-284 28-436 28-692 21-407 7-596 12-637 0-605
静岡 49-321 78-669 11-689 0-1065 94-1253 65-1233 164-1342 25-732
愛知 97-762 145-1215 22-751 61-1428 352-1766 202-1804 123-1340 5-985
三重 28-289 20-411 52-354 31-505 87-604 18-683 33-463 3-440
滋賀 17-230 20-328 5-167 4-317 83-416 64-486 54-547 10-401
京都 0-251 0-370 26-577 16-640 138-675 85-645 117-814 20-578
大阪 237-985 270-1502 0-857 22-1642 482-2446 210-2245 268-2270 0-1123
兵庫 54-611 79-889 21-829 30-1151 102-1280 35-1332 30-1244 0-779
奈良 16-208 15-307 9-250 7-346 50-438 18-420 9-534 0-370
和歌山 6-177 0-278 0-155 0-265 61-497 12-477 40-436 4-356
鳥取 0-63 0-71 25-236 20-282 13-165 10-217 22-249 11-270
島根 0-145 0-195 7-179 0-244 10-300 1-319 46-338 12-307
岡山 10-186 7-252 0-223 0-390 110-727 58-798 53-588 23-498
広島 0-122 0-215 5-531 5-778 227-1001 88-1052 104-769 24-595
山口 4-117 9-230 8-294 8-468 61-583 1-535 95-528 8-395
徳島 4-139 4-208 0-273 0-332 12-263 1-305 30-474 1-361
香川 24-250 11-307 8-206 2-261 41-434 22-457 9-237 7-240
愛媛 0-121 2-202 13-377 11-442 113-531 69-564 30-524 4-424
高知 0-84 0-157 10-305 3-415 73-390 22-395 19-305 0-241
福岡 0-146 5-388 42-633 55-1092 103-1019 30-1199 257-1584 18-994
佐賀 5-108 5-179 14-208 10-286 76-422 17-419 38-418 0-272
長崎 0-188 0-314 1-246 0-392 45-604 7-513 39-501 11-297
熊本 2-124 0-168 24-299 32-489 0-259 0-425 35-537 11-487
大分 0-113 0-212 2-190 4-302 38-412 2-472 2-373 0-283
宮崎 20-350 4-373 0-124 0-177 23-283 16-414 0-229 0-293
鹿児島 14-175 7-233 0-204 0-413 92-674 65-743 87-601 6-477
沖縄 0-134 0-191 19-379 4-396 41-389 9-359 26-422 0-324
全国 1319-11989 1560-19277 2142-23428 1827-33296 4413-32655 1827-33983 3327-35863 368-24946

※表のレンジは、「95%片側予測区間(上限)と観測死亡数の差分」〜「予測死亡数の点推定と観測死亡数の差分」を指します。後者については、毎週の死亡者数の偶然の変動(ばらつき)も含まれてしまっていることには注意が必要です。実際、図1–4を見ると、点推定値と観測死亡数の差分がゼロを超える週は、期間中のみならず過去の多くの時点に存在しています。表の値は両アルゴリズムで推定された2020年1月から10月25日までの週別の超過死亡数の積算で、観測値が閾値を超えていない場合はゼロとしてカウントしています。同様に、全国の超過死亡数推定値は、各都道府県の推定値を積算しています。

 

3. 超過死亡の解釈

本報告は、すべての死因を含む超過死亡数を提供します。すべての死因を含むため、観察された超過死亡数は新型コロナウイルス感染症を直接の原因とする死亡の総和ではありません。主に以下の内訳等の死亡の総和と解釈できます。

  • 新型コロナウイルス感染症を直接の死因と診断され、実際に新型コロナウイルス感染症を原因とする死亡。
  • 新型コロナウイルス感染症を直接の死因と診断されたが、実際には新型コロナウイルス感染症を原因としない死亡(例えば、実際の死因はインフルエンザだが、新型コロナウイルス感染症が死因と診断された死亡。ただ新型コロナウイルス感染症の診断がPCR検査に基づく現状では、ほぼ該当例はないと考えられる)。
  • 新型コロナウイルス感染症が直接の死因と診断されなかったが(他の病因を直接の死因と診断された)、実際には新型コロナウイルス感染症を原因とする死亡。
  • 新型コロナウイルス感染症が直接の死因ではないが、感染症流行による間接的な影響を受け、他の疾患を原因とした死亡(例えば、病院不受診や生活習慣の変化に伴う持病の悪化による死亡)。
  • 新型コロナウイルス感染症が直接の死因でなく、また新型コロナウイルス感染症流行による間接的な影響を受けたものでもない死亡(2017-2019年の超過死亡数はこれらの死亡を反映したものである)。

一方で、同時期に新型コロナウイルス感染症以外を原因とする死亡(例えばインフルエンザ等他の感染症による死亡)が過去の同時期より減少した場合、新型コロナウイルス感染症を直接死因とする超過死亡を相殺することがあり得えます。

8月に複数の都府県で観察された超過死亡は、暑熱による死亡者数の増加によるものと考えられます。8月は全国的に平年より気温が高く、多くの都道府県で熱中症による救急搬送数が平年と比べて増加しました(総務省消防庁熱中症情報)。暑熱によるものと思われる超過死亡は、2018年7月、2019年7月にも複数の都府県で認められており、珍しいことではありません。

 

4.  補足資料

補足資料1:FarringtonアルゴリズムのRコード。

補足資料2:EuroMOMOアルゴリズムのRコード。

補足資料3a–b:2010年からの都道府県別の週別の死亡者数(速報値については補正あり(a)・なし(b)両方)。

補足資料4a-d:a-dそれぞれ図1–4の実数値。2017年からの都道府県別と全国の週別の予測死亡数の点推定値およびその95%片側予測区間(上限)。

補足資料5:FarringtonアルゴリズムおよびEuroMOMOアルゴリズムの感度分析結果を含む月別の超過死亡(補正あり):毎月の始まりと終わりの日付は感染研疫学週を参照(https://www.niid.go.jp/niid/ja/calendar.html)

 

5. 研究班構成員

「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2年度)

国立感染症研究所 感染症疫学センター 鈴木 基
国立感染症研究所 感染症疫学センター 砂川 富正
国立感染症研究所 感染症疫学センター 高橋 琢理
国立感染症研究所 感染症疫学センター 土橋 酉紀
国立感染症研究所 感染症疫学センター 小林 祐介
国立感染症研究所 感染症疫学センター 有馬 雄三
国立感染症研究所 感染症疫学センター 加納 和彦
東京大学大学院 医学系研究科国際保健政策学 橋爪 真弘
慶應義塾大学 医学部医療政策・管理学教室 野村 周平
聖路加国際大学大学院 公衆衛生学研究科 米岡 大輔
早稲田大学 ビジネスファイナンス研究センター 田上 悠太
東京工業大学 情報理工学院 川島 孝行
長崎大学 熱帯医学・グローバルヘルス研究科 Chris Fook Sheng Ng
千葉大学 予防医学センター 江口 哲史
国立環境研究所 生物・生態系環境研究センター 瓜生 真也
東京大学大学院 医学系研究科機能生物学専攻 史  蕭逸
理化学研究所 環境資源科学研究センター 河村 優美
株式会社ホクソエム 牧山 幸史
株式会社ホクソエム 松浦 健太郎
慶應義塾大学 医学部医療政策・管理学教室 宮田 裕章
国立循環器病研究センター 予防医学・疫学情報部 小野塚大介
東京大学大学院 医学系研究科国際環境保健学 Yoonhee Kim
国立環境研究所 環境リスク・健康研究センター 林  岳彦

 

6. すべての死因を含む超過死亡数の推定に関するQ&A

すべての死因を含む超過死亡数の推定に関するQ&A(2021年1月29日時点版)

  


過去の報告

Copyright 1998 National Institute of Infectious Diseases, Japan

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