熱中症による救急搬送率の地域性と変動―死亡率との比較―

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学術論文日本ヒートアイランド学会論文集 Vol.15 (2020) Journal of Heat Island Institute International Vol. 15 (2020)

熱中症による救急搬送率の地域性と変動―死亡率との比較―

Regional features and temporal variations of heat-stroke ambulance transport rates in Japan

―Comparison with mortality―

藤部文昭*¹ 松本淳*¹ 鈴木秀人*² Fumiaki Fujibe Jun Matsumoto Hideto Suzuki

*¹ 東京都立大学都市環境学部 Faculty of Urban Environmental Sciences, Tokyo Metropolitan University

*² 東京都監察医務院 Tokyo Medical Examiner's Office Corresponding author: Fumiaki FUJIBE, [email protected]

ABSTRACT

Data on ambulance transport rate of patients with heat stroke from 2008 to 2018 in Japan were used to examine regional features and temporal variations of transport from climatological viewpoints. The transport rate is correlated with summer mean temperature both spatially and in year-to-year variations. Regarding seasonal variations, the transport rate is higher in early summer than in late summer by a factor of two or more. On a daily basis, the transport rate for days with specified maximum temperature levels tends to be higher in prefectures with cooler summer climate. These features are similar to those of heat-stroke mortality, although there are a number of differences in the climatological features of transport rate and mortality.

Keywords: heat stroke, ambulance transport, mortality, temperature, heat acclimatization

1. はじめに

熱中症による被害を表す尺度として，死亡数と救急搬送数がある．死亡数については厚生労働省の人口動態統計が，

救急搬送数は総務省消防庁のデータが使える．当然ながら，

熱中症搬送数が多いときは死亡数も多い．しかし，搬送数と死亡数の空間・時間変動が同じであるとは限らず，データを使うに当たっては両者の違いを認識しておくことが望まれる．

Fujibe et al.⁽¹⁾（以下F18a）は16年間（1999～2014年）

の人口動態統計の個票データを使い，熱中症死亡率の都道府県別の分布や年々・季節変動を調べた．その結果，①熱中症死亡率の分布は年齢層によって異なること，すなわち 60 歳未満の死亡率は各都道府県の夏季の平均気温と正の相関を持つのに対し，80歳以上の死亡率は年間最高気温と正の相関を持ち，夏季平均気温とはむしろ負の相関を持つこと，②年々変動に関しては，気温1℃当たり死亡率は40

～60%変動し，60 歳未満と80歳以上の死亡率の変動パタンは似ているが，80歳以上のほうが変動幅が大きい傾向があること，③季節変動については，7月のほうが8月よりも，月平均気温が同じなら死亡率が3割ほど高いことが見出された．また，Fujibe et al.⁽²⁾（以下F18b）は日々の熱中症死亡率と気温（日最高気温，日平均気温）との関係を調べ，気温が高い日ほど熱中症死亡率が高いこと，ただし当

日の気温が同じなら，夏季平均気温が低い（夏が涼しい）

地域で熱中症死亡率が高い傾向にあることを示した．あとの傾向は暑熱馴化の効果を示唆し，高齢者においてより顕著である．加えて，熱中症死亡率と前日までの気温との関係に関し，当日の気温が同じなら，死亡率は前日～1 週間程度前の気温と正相関を持つ一方，十数日前の気温とは負相関があることが見出された．このことは，短期的には暑熱負荷の持続が死亡率の上昇をもたらし，長期的には暑熱馴化による死亡率の軽減効果が現れることを示唆する．これらの研究により，日本の熱中症死亡率について気候学的特性の概要が示された．

救急搬送数についても，気象要素との関係を統計的に扱った研究はいくつかあり，空間分布 (3, 4, 5, 6, 7, 8) や年々・日々

の変動 (6, 8, 9, 10, 11) における気温との対応が示されている．

また，同じ気温条件下では東～西日本よりも北日本で⁽³⁾，夏の後半よりも前半に^{(12, 13)}，それぞれ搬送数の多い傾向があり，死亡率と同様，高温に対する馴化の効果が示唆される．しかし，救急搬送データが数年前までは入手しにくかったという事情もあって，搬送数の研究は対象期間や対象地域が比較的限られ，全国規模の気候学的特徴は十分に解明されているとは言えない．本研究は，救急搬送数につい

て死亡率^{(1, 2)} と同様の解析を行い，搬送率の空間・時間変

動と気象要素との関係を明らかにするとともに，得られた

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結果を死亡率の特徴と比較し，搬送率と死亡率の気候学的特性の共通点と相違点を見出すことを目的とする．なお，

搬送率とは人口当たりの搬送数を表す言葉として本稿で用いるものであり，その求め方は2.2に示す．

2. 資料と解析方法 2.1 資料

総務省消防庁のホームページ（http://www.fdma.go.jp/

neuter/topics/fieldList9_2.html）に，2008 年以降の都道府県別・日別・年齢層別の救急搬送数が掲載されている．対象月は2009年までは7～9月，2010年からは6～9月であり，

近年は5月や10月の資料も掲載されている．年齢層は生後 28日未満（新生児），生後28日～満6歳（乳幼児），7～

17歳（少年），18～64歳（成人），および65歳以上（高齢者）である．また，傷病程度を軽症・中等症・重症・死亡・その他の5種類に分けたデータも得られる．軽症は「入院加療を必要としないもの」，重症は「3 週間以上の入院加療を必要とするもの」，中等症は「重症または軽症以外のもの」であり，死亡は「初診時において死亡が確認されたもの」である．

本研究では，限られたデータを有効に活用する観点から，

解析対象期間を①2008～2018 年の7, 8 月，②2010～2018 年の6～9月の2パターンとした．①は盛夏季の平均気温と搬送率の関係に関する解析，および年々変動に関する解析に適用した．一方②は，旬～日スケールの解析に適用した．

具体的には，Figure 2～5とTable 5は①，それ以外の図表は②である．ただし，6～9月の搬送数の86%は7, 8月のものであり，年齢層や傷病程度ごとの特徴にも年や月による目立った差はないことから，①と②の違いは結果を大きく左右するものではない．以下，①の6～9月の合計値や②の

7, 8月の合計値を年の値と表記する．年齢層については，

新生児と乳幼児を合わせて0～6歳を「小児」として扱う．

それ以外は上記ホームページの年齢区分に従い，区分名もホームページのものを使う．

搬送数データの死亡数とは搬送された人の中の死亡者数であり，救急搬送されない場合を含めた熱中症の死者数全体を示すものではない．人口動態統計による死者数（後述）

に比べ，搬送数データの死亡数は1桁小さく（後出のTable 3），熱中症死者全体の一部にとどまることがうかがえる．

その数は非常に少ないことから，本研究では統計的な信頼性を確保するため，死亡と重症とを合わせて「重篤」として扱った．

なお，救急搬送データは「消防機関，医療機関及び都道府県の協力」によるものである（上記ホームページ）．年間の救急搬送数は全国で500万件ぐらいであり，そのうち

熱中症は 1%程度であるが，社会の関心が高まるにつれて

熱中症と認知される比率が上がった可能性も考えられ，結果の解釈に当たっては留意すべきであろう．

比較のため，2008～2016年の人口動態統計による“自然の過度の高温への曝露”(コード＝X30）による死亡者の個

票データを，上記と同じ4つの年齢階級にまとめ，搬送データと同様に処理した．X30は暑熱が死亡の主因になったと判断されたものを表し，第 10 回国際疾病分類（Tenth International Classification of Diseases, ICD-10）に準拠する．

熱中症による死亡数としては，“熱及び光線の作用”（T67）

が使われることもあるが，X30とT67の死亡数はほぼ一致する⁽¹⁴⁾．

気象データについてはF18aと同様，アメダス資料と気象官署（旧測候所を含む）の資料を使った．また，搬送率や死亡率を求めるため，総務省統計局による国勢調査と人口推計の資料（https://www.stat.go.jp/data/jinsui/index.html）を使った．

2.2 解析方法

(1) 搬送数・死亡数の年齢調整

人口の年齢構成が年や都道府県によって違う影響を除くため，年齢調整を行った．これは，各年・都道府県の搬送数を，基準になる年齢構成に合わせて換算するものである．

F18bは2015年の全国の年齢構成を使って死亡率を調整した．今回もこの方法を使い，都道府県iにおける年nの調整搬送率H^*inを

Σ h_ink (P_k/p_ink) k

H^*in = −−−−−−−−−−−−−−−− , (1) Σ P_k

^k

で求めた．ここでhink とpinkはそれぞれ都道府県i, 年n, 年齢層kの搬送数と人口，Pkは2015年の全国の年齢層kの人口である．また，全国の年nの調整搬送率H*0nをH^*inの人口重みつき平均，すなわち

Σ H^*in p_i0

i

H*0n = −−−−−−−−−− , Σ p_i0

ⁱ

で求めた．ここでpi0は2015年の都道府県iの人口である．

そして，式(2)の右辺分子を全国の年nの調整搬送数と定義した．

式(1)を使うためには7～17歳と18～64歳の人口データが必要である．しかし，公開されているのは①5 年ごとの国勢調査による都道府県別の1歳階級の人口，②毎年の全国の1歳階級推計人口，③毎年の都道府県ごとの5歳階級推計人口（0～4歳, 5～9歳，･･･）であり，「国勢調査がない年の都道府県ごとの1歳階級人口」は得られない．そこで，7～9歳と18～19歳の毎年の人口pinK（K＝7～9歳，18

～19歳）を①～③から

pinK = p'inG rinK , ( 3 ) によって推定した．p'inGは年齢層Kが属する5歳階級G（G

(2)

(3)

＝5～9歳，15～19歳）の人口であり，rinKはp'inGに占める pinKの比率（以下「K/G比」）の推定値である．rinKには経年変化や地域差があるので，全国の経年変化と都道府県による違いが反映されるよう，

rinK = RnK rik／RK, ( 4 ) で与えた．RnKは年nの全国のK/G比，rikは2000年以降の4回の国勢調査における都道府県iのK/G比の平均値，

RKは同じく全国のK/G比の平均値である．死亡数につい

ても同様の年齢調整を行った．

ただし，傷病程度ごとの搬送数については年齢層ごとのデータがないため，調整を施さない値（非調整値）を使った．しかしながら，本調査は対象期間が短い（11年）ため調整値と非調整値の差は小さい．例えば2010～2018年6～

9月の全国・全年齢の搬送数・搬送率は，調整値が1年当

たり54938人，43.2×10^–5（後出のTable 2）であるのに対

し，非調整値は54437人，42.8×10^–5である．

(2) 都道府県別気温の計算

アメダスによる毎時資料を使った．1日（01～24時）に 4 回以上の欠測がある日を欠測日とし，欠測日が 2008～

2018年の11年間のすべての月に3日以内である地点を選んだ．欠測日以外の日について，日最高気温と日平均気温

（以下総称として「気温」と表記する）を求めた．これらは1日24回（01～24時）の観測値の最高値・平均値とした．

各都道府県の気温を，当該都道府県内のアメダス観測点のうち，“海抜200m未満”，または“海抜が都道府県内の観測点の60パーセンタイル値以下”の，どちらかの条件を満たす地点の空間平均値で定義した．これは，山岳部の地点を除外し，人口の多い低海抜地域を代表する気温を求めるためである．これらの手順はF18a, F18bと同様であるが，

統計期間が違うため地点数は異なり，本研究では全国で 658地点であった．

本研究では，気温を4通りの目的に使った．すなわち，

①日々の気温，②年ごとの季節平均値，③累年平均値，④ 年間高極値である．①においては，日最高気温を Tmax, 日平均気温をTaveと表記した．いずれも前段落の要領で求めた都道府県内の平均値である．②においては，Tmaxと Tave

の7, 8 月の平均値をそれぞれ￣￣Tmax, ￣￣Taveと表記した．また，

③はTmax，Taveと表記した．これは，搬送率・死亡率の空

間分布の解析においては2008～2018年の7, 8月の平均値，

季節変化の解析においては 2010～2018 年の旬ごとの平均値である．④はTMAXと表記し，その2008～2018年の平均

値をTMAXと表記した．TMAXは，地点ごとの年間高極値を

前段落の要領により都道府県内で平均したものである．以上の気温種別の表記をTable 1にまとめた．なお，F18aは

TaveをTave, TMAXをTmaxと表記している．

(3) 相関解析についての補足

搬送率や死亡率と気温等との空間的・時間的な相関を求めたり，回帰分析を行ったりするに当たっては，それらの対数を使った．これは，対数のほうが真数よりも気温や年齢との線形性が高いという経験事実に基づくものであり，

過去の多くの研究でも対数が使われている．

都道府県ごとの値同士の空間的な相関については，F18a, bと同様，北海道と沖縄県を除外し，残る45都府県の値を使った．これは，北海道と沖縄県の気候が他の都府県と大きく異なるため，本州～九州の地域特性を捉える上ではこれら2道県を含めない方が適切であると考えたからである．

ただし，比較のため北海道と沖縄県を含めて求めた相関係数の値を[ ]内に併記した．回帰分析の結果も同様にした．

年ごとの値の時間的な相関を求める際には，各変数の年々の変動における対応関係を把握するため，それぞれのトレンドを除いて計算を行った．

3. 結果

3.1. 搬送数・搬送率の概要

Table 2は年齢層ごとの6～9月の搬送数と搬送率，およ

び2016年までの死亡数と死亡率を示す（いずれも調整値）．搬送数のうち，高齢者の比率は 48.5%，成人は 37.7%である（非調整値はそれぞれ47.6%, 38.3%）．一方，搬送率は

Table 1 Definition of symbols

Symbol Definition

Tmax / Tave Prefecture-averaged daily maximum/mean temperature

￣￣Tmax / ￣￣Tave Average of Tmax / Tave for July to August

Tmax / Tave

Average of Tmax / Tave for July to August from 2008 to 2018, or

Average of Tmax / Tave for each ten-day period from 2010 to 2018

TMAX Prefecture-averaged annual highest temperature

TMAX Average of TMAX from 2008 to 2018

Table 2 Ambulance transport cases of heat stroke patients and transport rate, and mortality cases and rate for each age group. The data period is June through September of 2010–2018 for ambulance transport cases of heat stroke patients, and 2010 – 2016 for mortality.

Age (years old) Total 0–6 7–17 18–64 ≥ 65 Transport cases

(per year) 54938 481 7107 20691 26659 Transport rate

(×10^–5) 43.2 6.8 56.7 28.1 78.7 Mortality cases

(per year) 986 1 2 187 795

Mortality rate

(×10^–5) 0.78 0.02 0.01 0.25 2.35

(4)

少年が高齢者に次いで高く，成人のほぼ倍である．これに対して死亡数は高齢者が全体の80.7%（非調整値なら78.6%）を占め，死亡率も高齢者が圧倒的に高い．このように，搬送数・搬送率と死亡数・死亡率の年齢構成は異なり，特に若年者の多寡には大きな違いがある．死亡率と搬送率の比

（ともに2016年までのデータから計算したもの；以下「死亡／搬送比」）は，高齢者が1:31であるのに対して少年は

1:2533である（全年齢については1:50）．

Table 3は傷病程度ごとの搬送数と搬送率を示す（非調整

値）．軽症が全体の6割強，中等症が3割強である．

3.2. 空間変動

Figure 1 は都道府県ごとの搬送率を示す．全体として搬

送率の分布は南高北低である．Figure 2は横軸にTmax, Tave,

TMAX および緯度を取り，縦軸に7, 8月の搬送率を取って，

都道府県ごとの値をプロットしたものである．Table 4は搬送率・死亡率と各要素との相関係数および1次回帰係数を示したもので，Tmaxに関しては年齢層ごと・傷病程度ごとの値も示す．搬送率（の対数，以下同様）とTmax, Taveの間にはそれぞれ0.68 [0.79]，0.64 [0.73]の正相関があり，これは危険率 1%で有意である．また，搬送率とTmax, Tave の回帰係数は0.10～0.11である．すなわち，Tmaxが1℃高

い都道府県では搬送率が 10%強高い．搬送率とTMAXの間にも正相関があるが，その値は0.42 [0.61]であり，危険率 1%で有意ではあるが前2者より低い．搬送率と緯度の相関

は–0.68 [–0.62]で，これも危険率1%で有意である．

年齢層ごとに見ると，小児・少年・成人・高齢者とも，

搬送率とTmaxの間に0.4～0.7の正相関がある．小児は他の年齢層より相関係数が小さいが，これはデータがばらついているからであり，1 次回帰係数は各年齢層とも 0.10～

0.11K^–1である．

Figure 3は搬送率とTmaxの関係を傷病程度ごとに示した

Table 4 Spatial correlation between the variables in the first and second columns, and corresponding linear regression coefficients.

The correlation is based on prefecture-wise values. Values obtained without Hokkaido and Okinawa are shown, along with those obtained with the two prefectures within brackets included.

Indep. variable Dep. variable Correlation Regression¹⁾

Transport rate: All ages Tmax 0.68** [0.79**] 0.106** [0.122**]

Transport rate: All ages Tave 0.64** [0.73**] 0.100** [0.111**]

Transport rate: All ages TMAX 0.42** [0.61**] 0.095** [0.140**]

Transport rate: All ages Latitude –0.68** [–0.62**] –0.071** [–0.059**]

Transport rate: 0–6 years old Tmax 0.43** [0.47**] 0.108** [0.096**]

Transport rate: ≥ 65 years old Tmax 0.65** [0.75**] 0.100** [0.116**]

Transport rate: Mild Tmax 0.58** [0.69**] 0.112** [0.122**]

Transport rate: Moderate Tmax 0.37* [0.52**] 0.081* [0.111**]

Transport rate: Fatal & serious Tmax –0.06 [0.25°] –0.016 [0.060°]

Mortality: All ages Tmax 0.14 [0.45**] 0.029 [0.095**]

Ratio of fatal & serious cases Tmax –0.45** [–0.28°] –0.115** [–0.057°]

Mortality/Transport rate Tmax –0.35* [–0.16] –0.084* [–0.031]

Symbols “**”, “*”, and “°” indicate statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

1) The unit is deg^–1 for latitude, and K^–1 for others.

Table 3 Ambulance transport cases of heat stroke patients for each severity, and their percentage of the total cases. The data period is June through September of 2010–2018.

Severity Total Fatal Serious Moder-

ate Mild Others Transport cases

(per year) 54437 92 1288 17915 34525 617 Percentage (%) 100.0 0.2 2.4 32.9 63.4 1.1

Figure 1 Distribution of ambulance transport rate of heat-stroke patients of all ages. The data period is June through September of 2010–2018. Dotted brown lines indicate the boundaries of regions for Figures 2–4.

(5)

ものである．併せて，死亡率とTmaxとの関係を示す．傷病程度が上がるにつれて相関は弱まり，重篤者の搬送率は

Tmaxと有意な相関がない．同様に，死亡率とTmaxの相関

もほぼ0である．このことは，搬送数に占める重篤者の比率（以下「重篤率」）や死亡／搬送比が，冷涼な地域ほど高いことを意味する．Figure 4はこれらとTmaxとの関係を示す．重篤率とTmaxは–0.45 [–0.28]，死亡／搬送比とTmax

は–0.35 [–0.16] の負相関があり，北海道と沖縄を除く 45

都府県についての値はそれぞれ危険率 1%, 5%で有意である．

3.3. 年々変動

Figure 5は2008～2018年の年ごとの￣￣Tmaxと搬送率・死亡率（ともに7, 8月），および関連する要素の値を示す．搬送率は期間全体として上昇傾向がある．しかし，重篤者の搬送率や死亡率の増加傾向は弱く，重篤率や死亡／搬送比

は経年的に低下している．年々変動に関しては，￣￣Tmaxが高い年（以下「高温年」）に搬送率の高い傾向が見られ，かつ，重篤率や死亡／搬送比も高い傾向がある．

Table 5は，これら各要素について￣￣Tmaxと年を独立変数と

する1次回帰を行った結果を示す．搬送率の￣￣Tmaxへの回帰

係数は0.3～0.4K^–1であり，7, 8月の気温が1℃高い年は搬

送率が40%程度高い．年への回帰係数すなわち経年変化率

は0.08/年前後であり，搬送率は1年当たり8%，すなわち

10年間では2倍強に増えている．一方，死亡率の￣￣Tmaxへの回帰係数は0.63K^–1であり，F18aによる0.43K^–1という値よりも大きいが，信頼区間を考えれば今回とF18aの結果に差

Figure 4 Relationship between Tmax and (a) the ratio of fatal and serious cases to the total transport cases, and (b) the ratio of deaths to transport cases. A dashed black line indicates a linear regression for the 45 prefectures, excluding Hokkaido and Okinawa.

Figure 5 Year-to-year changes in Tmax and parameters related to ambulance transport rate of heat stroke patients and mortality. The analysis region is the whole of Japan.

Figure 2 Relationship between ambulance transport rate of heat stroke patients and (a) Tmax, (b)

Tave, (c) TMAX, and (d) latitude. Data period is July and August of 2008–2018, and each symbol corresponds to a prefecture.

A dashed black line indicates a linear regression for the 45 prefectures, excluding Hokkaido and Okinawa.

Figure 3 Same as Figure 2a but for (a) mild cases, (b) moderate cases, (c) fatal and serious cases, and (d) mortality. A dashed black line indicates a linear regression for the 45 prefectures, excluding Hokkaido and Okinawa.

(6)

があるとは言えない．

F18aでは，80歳以上の死亡率が60歳未満の死亡率よりも年々の変動幅の大きい傾向があることが指摘された．しかし，今回のデータで搬送数全体に占める高齢者の比率（高齢者率）を求めると，高齢者率と￣￣Tmaxとの年々変動の相関は0.28であり，正ではあるが有意ではない．今回は高齢者の定義が65歳以上であり，F18aとは年齢層が違うので，

単純には比較できない．

3.4. 季節変動

Figure 6は全国の旬ごとの搬送率とTmaxの季節推移を示

す．この解析は，6月の資料が使える2010～2018年を対象にした．搬送率は当然ながら7月中旬～8月上旬の盛夏期に最も高い．しかし，そのピーク時期はTmaxのピークよりもやや前へずれている．Figure 7は旬ごとの搬送率とTmax の関係を散布図で示したものである．期間の前半（6～7月）

は後半（8～9 月）に比べ，同じTmax値に対する搬送率が高い．この比を見積もるため，6～9月の旬ごとの搬送率に最小2乗条件

Σ_ik [lnHj－(ATmax j＋Bsj＋C)]² → min., (5) を当てはめた．ただし, HjとTmaxjは旬jの搬送率とTmax 値，sjは6～7月に0.5, 8～9月に–0.5となる階段関数，A, B, Cは最小2乗係数である．AはTmaxへの依存性を，Bは7 月までと8月以降の比（以下「夏の前後比」）を与える．

得られた結果によると，A＝0.45K^–1, B＝0.77である．すなわち，季節進行に伴うTmaxの1℃の変化によって搬送率は exp^_(0.45)＝1.6倍になり，また一方，Tmaxが同じでも7月までの方が8月以降に比べて搬送率はexp^_(0.77）すなわち 2倍強大きい．

Table 6 は年齢層や傷病程度ごとに同様の計算を行った

結果を示す．年齢層ごとには，成人と高齢者のA値がやや大きいものの，目立った違いはない．Figure 8は傷病程度ごとの結果を図示したものである．傷病程度が増すほどA やBの絶対値が大きい．すなわち，重篤者ほど発生が盛夏季に集中し，かつ，夏の前半に偏る傾向がある．一方，死亡率のA値は搬送率のものとほぼ同じであるがB値は小さく，B＝0.21 という値は危険率 10%でも有意ではない．このように，死亡率は夏の前後比が目立たない．なお，死亡率について 1999～2016 年を対象にした同様の解析を行う Table 5 Regression coefficients for year-to-year variations of the variables in the first column to T￣￣max and year. The regression to

year corresponds to a linear trend.

Regression to T￣￣max (K^–1) Linear trend (year^–1) Transport rate: All ages 0.37** [0.42**] 0.078* [0.077**]

Transport rate: 0–6 years old 0.36** [0.36*] 0.082** [0.085**]

Transport rate: 7–17 years old 0.33* [0.34*] 0.090** [0.092**]

Transport rate: 18–64 years old 0.37** [0.41**] 0.076* [0.075**]

Transport rate: ≥ 65 years old 0.39** [0.45**] 0.076* [0.075*]

Transport rate: Mild 0.34** [0.39**] 0.086** [0.085**]

Transport rate: Moderate 0.39** [0.44**] 0.081* [0.080**]

Transport rate: Fatal & serious 0.51** [0.57**] 0.051 [0.052]

Mortality: All ages 0.63* [0.65*] 0.029 [0.006]

Ratio of fatal & serious cases 0.13° [0.14*] –0.035* [–0.034*]

Mortality/Transport rate 0.22° [0.23°] –0.074° [–0.082*]

Ratio of ≥ 65 years old people 0.02 [0.03] –0.002 [–0.002]

Symbols “**”, “*”, and “°” indicate statistical significance at the 1%, 5%, and 10% levels, respectively.

Figure 6 Seasonal changes in ambulance transport rate of heat stroke patients and Tmax. The analysis was based on ten-day averages for June through September (eleven-day averages for the last periods of July and August) for the whole of Japan.

Figure 7 Plot of ten-day averaged transport rate and

Tmax shown in Figure 6. Dashed green lines indicate the regression based on Eq.(5).

(7)

と，B＝0.40になる．これは危険率5%で有意であり，F18a が類似の方法で求めた0.35～0.4という値と符合する．従って，今回の死亡率のB値はより長期間の資料から得られる値に比べて過小かも知れない．しかし，たとえ死亡率のB 値が0.4だったとしても，搬送率のB値（0.8前後）に比べれば小さく，死亡率は搬送率よりも夏の前後比が小さいことに変わりはない．

Figure 9 は重篤率と死亡／搬送比の旬ごとの値を示した

ものである．重篤率は6月下旬～7月に高く，8月以降は低下するのに対し，死亡／搬送比は9月に向けて上昇する．

この特徴は解析対象期間を 2016 年までに揃えても維持される．

4. 日々の搬送率と気象要素との関係

この節の対象期間は2010～2018年の6～9月である（た

だし死亡率は2016年まで）．

4.1 搬送率と当日気温との関係

Figure 10は青森県・茨城県・大阪府について，日々の搬

送率をTmaxの1℃幅ごとの平均値で示したものである．搬

送率はTmaxとともに上昇するが，その値はTmaxが同じでも府県によって異なり，青森県は大阪府の5倍程度である．

Figure 11はTmaxが26℃台（26.0℃以上27.0℃未満の意味，

以下同様），28℃台，30℃台である日の各都道府県の搬送率を，横軸にTmaxを取ってプロットしたものである．搬送率は当然ながらTmaxが高い日のほうが高く，かつ，Tmaxが Table 6 Regression coefficients for the seasonal variations of variables in the first column. The regression is based on the

least-squares criterion in Eq.(5). The plus-minus sign indicates the 95% confidence range.

A (K^–1) B

Transport rate: All ages 0.45±0.04 [0.46±0.06] 0.77±0.19 [0.88±0.26]

Transport rate: 0–6 years old 0.33±0.05 [0.34±0.06] 0.83±0.23 [0.92±0.28]

Transport rate: ≥ 65 years old 0.47±0.05 [0.48±0.06] 0.87±0.22 [0.98±0.30]

Transport rate: Mild 0.44±0.04 [0.45±0.05] 0.72±0.18 [0.81±0.25]

Transport rate: Moderate 0.48±0.05 [0.49±0.06] 0.89±0.23 [0.99±0.30]

Transport rate: Fatal & serious 0.53±0.06 [0.53±0.08] 1.14±0.30 [1.23±0.39]

Mortality 0.51±0.06 [0.52±0.05] 0.21±0.27 [0.33±0.22]

Figure 8 Same as Figure 7 but for (a) mild cases, (b) moderate cases, (c) fatal and serious cases, and (d) mortality.

Figure 9 Same as Figure 6 but for the ratio of fatal and serious cases to the total ambulance transport rates of heat stroke patients, and the ratio of deaths to transport rates in the whole of Japan.

Figure 10 Transport rate of heat stroke patients in each 1°C interval of Tmax. Data for three prefectures Aomori, Ibaraki, and Osaka are shown.

(8)

同じならTmaxの低い都道府県で高い．これらは死亡率について見られる特徴（F18b）と定性的に同じである．

搬送率・死亡率のTmaxとTmaxへの依存性を定量的に求めるため，F18bと同様，下記の最小2乗条件による回帰分析を行った．

Σ_iℓ p_i0 [lnHiℓ－(a Tmaxi＋b Tmaxℓ＋c)]² → min., (6)

ここでHiℓは都道府県iにおけるTmax範囲ℓの搬送率・死亡率であり，TmaxℓはそのTmax値である．pi0は重みとして与える2015年の都道府県人口である．a, b, cは最小2乗係数で

あり，aはFigure 11の各グラフの傾きに，b値はグラフの

上下間隔（あるいは，Figure 10の各グラフの傾き）に対応

する．Table 7はaとbの計算値を示したもので，年齢層ご

と・傷病程度ごと，および死亡率についての結果を併せて示す．a値は年齢層にはあまり依らないが，b値は小児・少年よりも成人・高齢者でやや大きい．すなわち，成人・高齢者は日々の気温変動への敏感度が高い．また，傷病程度が増すほどa値が増大する（絶対値が増すという意味; 以下同様）が，死亡率のa値はむしろ小さい．Figure 12は各傷病程度の搬送率と死亡率についての散布図であり，Table 7から読み取ったa値の違いを見て取ることができる．な

お，死亡率について1999～2016年の資料から評価したa, b 値はそれぞれ–0.28K^–1と0.40K^–1であり⁽²⁾，Table 7の数値より大きいが，重篤例の搬送率よりも a 値が小さい点は

Table 7と同じである．

4.2 搬送率と過去気温との関係

式(6)で求めた最小2乗係数a, b, cを使えば，各都道府県の当日の気温から搬送率・死亡率の推定値Hcを

lnHc＝ a Tmaxi＋b Tmaxℓ＋c, (7)

として計算できる．Figure 13はHcと実際の値Hの関係を示したもので，図を見やすくするため各月15日のデータだけを描画した．lnHcとlnH（H=0の日を除く）の間に0.76 の正相関があるが，数分の1から数倍の範囲でばらついている．その理由の1つとして，搬送率・死亡率に当日の気温以外の要因が影響することが考えられる．そこで，Hと Hcの比H/Hcと当日気温以外の気象要素との関係を調べた．

Table 7 Regression coefficients for daily variations of variables in the first column. The regression is based on the least-squares criterion in Eq.(6). The plus-minus sign indicates the 95% confidence range.

a (K^–1) b (K^–1) Transport rate: All ages –0.21±0.02 [–0.22±0.02] 0.37±0.01 [0.37±0.01]

Transport rate: 0–6 years old –0.19±0.04 [–0.19±0.03] 0.27±0.01 [0.27±0.01]

Transport rate: ≥ 65 years old –0.21±0.03 [–0.22±0.02] 0.37±0.01 [0.37±0.01]

Transport rate: Mild –0.18±0.03 [–0.21±0.02] 0.37±0.01 [0.37±0.01]

Transport rate: Moderate –0.29±0.03 [–0.25±0.02] 0.37±0.01 [0.37±0.01]

Transport rate: Fatal & serious –0.44±0.05 [–0.32±0.04] 0.39±0.01 [0.39±0.01]

Mortality –0.19±0.06 [–0.14±0.04] 0.30±0.02 [0.30±0.02]

Figure 11 Relationship between ambulance transport rate of heat stroke patients and Tmax. Each dot corresponds to a prefecture for one of the three ranges of Tmax. Dashed orange lines indicate linear regression for prefectures except Hokkaido and Okinawa.

Figure 12 Same as Figure 11 for Tmax=28-29°C but for ambulance transport rates in each severity and for mortality.

(9)

この部分の解析方法もF18bと同様である．

まず，前日までの気温を取り上げる．n 日前の日最高気温をTmax(n)とし，当日の値Tmax(0)との差を∆_T_max⁽ⁿ⁾＝Tmax(n)－ Tmax(0)と定義する．Figure 14aは，n=1, 4, 7, 18のそれぞれに

ついて，∆_T_max⁽ⁿ⁾の1℃範囲ごとにH/Hcの平均値を示したも

のである．この統計は北海道と沖縄県を除く45都府県を対象にし，2010～2018年6～9月の毎日の値を各都府県の人口とHcで重みづけして集計した．ただし，北海道と沖縄を対象に含めたり，人口やHcの重みをつけなかったりしても，

得られる結果に大きな変化はない．図によると，n=1 すなわち前日との気温差∆_T_max⁽¹⁾に対し，H/Hcは増加傾向を持つ

（以下，H/Hcの「増加傾向」「減少傾向」を∆_T に対する増加・減少の意味で用いる）．特に∆_T_max＞0の範囲で増加傾向が強い．すなわち，前日の気温が当日よりも髙ければ搬送率は大きく，前日の気温が低ければ搬送率はやや小さい．n=4, 7でも，∆_T_max＞0の範囲で弱いながらH/Hcの増加傾向があるが，∆_T_max＜0の範囲ではH/Hcはほぼ一定である．

nが増すにつれ，∆_T_max＞0の範囲ではH/Hcの増加傾向が維持されるが，∆_T_max＜0の範囲では減少傾向が現れ，グラフはU字型になる（図は省略）．12～13よりも大きいn値に対しては，n=18のグラフに見られるようにH/Hcは∆_T_maxのほぼ全域で減少傾向を持つ．すなわち，十数日前の気温が当日よりも低ければ搬送率が大きく，十数日前の気温が高ければ搬送率が小さい．Figure 14bはTaveを使った解析結果を示す．これは，式(6)(7)によるHcの計算にTaveとTaveを使い，かつ，n日前との気温差として∆_T_aveを使ったものである．Figure 14aと違い，n=1においてはH/Hcはほぼ一定

（H/Hc～1）であり，nが増すにつれてH/Hcの減少傾向が現れる．

上記のうち∆_T_maxと H/Hcの関係（Figure 14a）は，n=10 付近を境にしてH/Hcの変化傾向が反転する点で，F18aによる死亡率の特徴と似ている．ただし，n＜10におけるH/Hc

の増加傾向は死亡率の場合ほど顕著ではなく，特に∆_T_max

＜0の範囲はそうである．また，死亡率の解析ではTmaxに代えてTaveを使っても結果はほとんど変わらないが（F18b のSupplement 2），今回はTaveを使うとH/Hcの増加傾向が現れず（Figure 14b），Tmaxから求めたものとは定性的に異なる結果になる．この件については4.3節の最後で論ずることとし，以下Tmaxに基づいて年齢層や重篤度ごとの特徴を示す．

Figure 15 は年齢層別の結果である．n=1 におけるH/Hc

の増加傾向は高年齢層ほど著しく，小児はほとんど増加傾向がない．n=4, 7においては，∆_T_max＞0の範囲で高齢者や成人のH/Hcの増加傾向が弱いながら認められるが，小児や少年は∆_T_max＜0 の範囲を中心として減少傾向が現れる．

n=18では，すべての年齢層にH/Hcの減少傾向が認められ，

Figure 13 Relationship between calculated ambulance transport rate of heat stroke patients (Hc) and actual transport rate (H). Data for prefectures excluding Hokkaido and Okinawa are shown. The dotted line indicates the line of H=Hc.

Figure 14 Relationship between H/Hc and (a) ∆_T_max⁽ⁿ⁾ and (b) ∆_T_ave⁽ⁿ⁾. Results for n=1, 4, 7, and 18 for the whole of Japan are shown. For n=1 and n=18, the 95% confidence range of ln(H/Hc) is shown in vertical bars.

Figure 15 Same as Figure 14a but for each age range.