Taiwan Diary

感染症疫学センター



新型コロナウイルス感染症サーベイランス週報:発生動向の状況把握
https://www.niid.go.jp/niid/ja/2019-ncov/2484-idsc/10754-2021-41-10-11-10-17-10-19.html

更新日：2022年1月24日



本週報は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行状況を、時・人・場所の項目を用いて記述し、複数の指標を精査し、全国的な観点からまとめています。 「トレンド（傾向）」と「レベル（水準）」を明記し、疫学的な概念を用いて、状況把握の解釈を週ごとに行っています。 解釈については、注意事項にも記載していますが、特に直近の情報については、過小評価となりうる場合などがあるので十分にご注意下さい。 国や地方自治体のCOVID-19対策に従事する皆様とともに、広く国民の皆様にCOVID-19に関する情報を提供し、還元する事を目的としております。 COVID-19対策・対応の参考資料として活用していただければ幸いです。



PDF：2022年第2週（1月10日～1月16日； 1月18日現在）掲載日：2022年1月24日
（最新抜粋）

上記報告の中から抜粋。そもそも検査法自体の曖昧さが無視されているように感じます。（私見）

HER-SYS に関する注意点
◆ HER-SYS データでは保健所受理の有無、自治体確認の有無を確認できないため、解釈には注意が必要である。
◆ 報告日から HER-SYS 入力日までの遅れの頻度は自治体や地域の流行状況によって異なることに注意が必要である。

解釈に関する考え
サーベイランスアーチファクト（バイアス）も考慮し、トレンドとレベルの解釈をより可能にするために以下を評価する
◆ 検査数・陽性率
 検査実施状況を考慮した上での陽性数の解釈が可能である。
◆ 限定法：新規の有症状、中等症・重症に限定
 有症状：無症候に対する積極的な検査やスクリーニングによるバイアスを受けない。
 中等症・重症：遅れの時間差はあるが、軽症例・無症候例と比較して、受診行動、検査対象の変化によるサーベイランスバイアスをより受けにくい。
◆ HER-SYS、自治体公表、ともに過小・過大評価の可能性があるため、両者を用いた評価が有用である。

参考サイト
国内の発生状況など

データからわかる－新型コロナウイルス感染症情報

新型コロナウイルス感染症(COVID-19) 関連情報ページ

NPO 法人日本 ECMOnet

自治体・医療機関向けの情報一覧（事務連絡等）（新型コロナウイルス感染症）

厚労省



◆◆人口動態統計年報　主要統計表(最新データ、年次推移)










（死亡）
第８表　死因順位1)（第５位まで）別にみた年齢階級・性別死亡数・死亡率（人口１０万対）・構成割合2)
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth8.html










死亡
第１表
性別にみた死因順位(第10位まで)別死亡数・死亡率(人口10万対)・構成割合
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth1.html

第２表
死因順位(第10位まで)別にみた年齢階級別死亡数・死亡率(人口10万対)
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth2.html

第３表
死因簡単分類別にみた性別死亡数・死亡率(人口10万対)
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth3.html

第４表
性・年齢階級別にみた死亡数・死亡率(人口10万対)の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth4.html

第５表
死亡の場所別にみた死亡数・構成割合の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth5.html

第６表
死亡の場所別にみた都道府県(19大都市再掲)別死亡数・構成割合
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth6.html

第７表
死因順位(第5位まで)別にみた死亡数・死亡率(人口10万対)の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth7.html

第８表
死因順位(第5位まで)別にみた年齢階級・性別死亡数・死亡率(人口10万対)・構成割合
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth8.html

第９表
年齢階級別にみた選択死因分類・性別死亡数
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth9.html

第１０表
年齢階級別にみた選択死因分類・性別死亡率(人口10万対)
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth10.html

第１１表
死因年次推移分類別にみた性別死亡数の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth11.html

第１２表
死因年次推移分類別にみた性別死亡率(人口10万対)の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth12.html

第１３表
死因年次推移分類別にみた性別年齢調整死亡率(人口10万対)の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth13.html

第１４表
主な死因別にみた都道府県(19大都市再掲)別死亡数・死亡率(人口10万対)
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth14.html

第１５表
悪性新生物の主な部位別にみた性別死亡数の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth15.html

第１６表
悪性新生物の主な部位別にみた性別死亡率(人口10万対)の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth16.html

第１７表
悪性新生物の主な部位別にみた性別年齢調整死亡率(人口10万対)の年次推移
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth17.html

第１８表
家庭内における主な不慮の事故の種類別にみた年齢別死亡数・構成割合
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/suii09/deth18.html


※クチコミテーマ：「厚労省などいらない」しか、ありませんでした。新作するのも面倒なので、選択。(笑)ごめんなさい。

でも、すごく面白いデータを作成してくれていて、いいですね。
みんなで、折角なデータなので、読み解いてみましょうよ。

毎晩、２０時から、YouTubeライブで、一緒に読み解きましょう。

はーい！というひとは、是非、参加してくださいネ。

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