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Academic year: 2021

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資 料 編

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人口動態統計死亡票の複合死因情報を活用した集計・分析方法に関する調査研究 研究代表者:石井太(国立社会保障・人口問題研究所) 研究目的・方法 ・目的 本研究は、諸外国において先進的な複合死因分析を実施している国について、研究者との意見交換や文献レビュー等によ る情報収集を実施し、わが国に複合死因分析を導入するための課題や妥当性等に関する基礎資料を作成することを通じ、複 合死因集計・分析手法に関する提言を行うことを目的として研究を行った。 ・方法 研究体制としては、 ①複合死因集計・分析手法に関する先行研究レビュー(石井担当) ②複合死因に関する諸外国の調査(林担当) の2領域に分けて研究を推進した。 原死因 性の高まり国では 死因集析の経 因集・分析手法に 研究ビュー(石井

死因にる諸国の 調(林) 複合死因に関す集計方法や分析手 法に、先行研究に関す文献 収集し 複合死因に関す統計調査を行っ 国またはこ利用した先進的な 集計・分析を行っ国を選定し 報交換、国際的な研究ネ の交流

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複合死因集計・分析手法に関する先行研究レビュー 複合死因集計・分析に関する先行研究から、105種類の先行研究について文献リストを作成するとともに、レビュー を行って分析概要を取りまとめた。 先行研究における分析内容や手法は下記に示すようないくつかの類型にまとめることが可能。 死因について原死因だけでなく複合死因も含めて分析を行ったもの 原死因による分析と複合死因による分析を比較対照するもの 1死亡当たりの死因数を分析するもの 複合死因間の関係を分析するもの 競合リスクモデルや特定死因を除去した生命表など生命表分析への応用を行ったもの 死因コーディングの妥当性の検証などに応用するもの その他 複合死因統計の集計・分析は様々な観点から行われており、わが国に適用可能なものも多いことから、将来における複 合死因集計・分析の企画・立案に資すると考えられる。

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カナダ

死因統計作成フロー •州により異なる集計フ ローおよび死因診断書 様式。 •死因統計作成に時間が かかるため、2013年分 の集計を出したところ である。(2017年7⽉ 訪問時、2014年分は 2017年11⽉に公表)

医師(州により看護師) 州⼈⼝登録官 州統計局死因統計作成 カナダ統計局

データ作成および コード化複合死因 •医師の診断書は⼿書 き。判別が難しい ケースも多い。 •主要3州は州レベルで スキャンおよびコー ド化。その他の州は カナダ統計局が⾏う。 •原死因コード化は、 以前はMMDS、現在 はIRIS。 •100件ごとにバッチ 処理を⾏うが、半分 くらいは処理不能と なる。

•現在複合死因集計は 公表していない。 •研究者等にカスタム 集計などを⾏ってい る。 •カナダ統計局の報告 書の形で、糖尿病、 アルツハイマー病に 関わる複合死因につ いて分析結果を発表 している。

死因統計担当部局: カナダ統計局2017年7⽉訪問・聞き取り ⼈⼝35,664,652⼈、死亡数258,821件(2014年)

複合死因に関する諸外国の調査

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フランス

死因統計作成フロー •登録フロー •⼈⼝動態統計の公表は 2−3年遅れるのが常 であり2018年1⽉訪問 時点で公表済みは2014 年データ。

医師 家族 ⾃治体 外部⼊⼒業者(デジタル化) CépiDc

データ作成および コード化複合死因 •外部⼊⼒業者がデジ タル化 •原死因コード化はIRIS。 •IRISで適切に処理され るのは約55% •残りの45%は6⼈(実 働ベースでは5.3⼈) でマニュアル処理 •医師に対するガイド ラインの作成を検討 しているところ。 •事故死の場合、検死 担当の医師が死因を 特定するが、統計と してはすべて死因不 詳(R99)となる。

•複合死因集計は公表 し、webに掲⽰。 •今後他の医療情報 (⾏政情報)と紐付 してビッグデータに する予定がある。 •個票データについて は、申請があれば個 別に審査をして利⽤ を許可(18ヵ⽉程度 かかる)。 •研究報告も⾏ってい る。

死因統計担当部局: 国⽴保健医学研究機構(INSERM)死 因疫学センター(CépiDc:Centre d'épidémiologie sur les  causes médicales de décès)2018年1⽉訪問・聞き取り ⼈⼝66,127,000⼈、死亡数559,293件(2014年)

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⽶国

https://wonder.cdc.g ov/mcd.html

オンラインでの複合死因データ の閲覧・ダウンロードが可能 1999〜2016年の合計44,915,066 死亡数に対して、96,401,726の 複合死因 死亡年齢、⼈種・⺠族、性別、 州・郡、都市・⾮都市地域、死 亡年⽉、死亡曜⽇、死亡の場 所、検死の有無別、原死因、複 合死因を表⽰。 表⽰数が0‐9の場合は秘匿 州別にコード、もしくは州から 送付された死亡証明書のコピー により中央(国⽴保健統計セン ターNCHS: National Center for Health Statistics)が⼊⼒ SuperMICAR, MICAR, ACME, TRANSAXから成る、 MMDS:MortalityMedical Data Systemにより作成

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英国 • コーディング : 2013 年まで MMDS 、 2014 年より IRIS • 変更の理由は、 IRIS が Eur os ta t により開発され、 EU 内での国 際⽐較に適していること。 • 2012 年死亡データ( 38,718 サ ンプル)について、 MMDS と IRIS の原死因決定の違いにつ いての

報告

あり。 • インフルエンザやパーキンソ ン病について、原死因および 複合死因( men tioned  ca use ) 数を公表している。

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Deaths

Influenzin England and Wales, 2016 Influenza was mentioned on the death certificate Underlying causes Source : ONS:Officefor National Statistics website Number odeaths where influenza was the underlying cause o death or was mentioned on the death certificate, by five‐year age  group, England and Wales, 2001 to 2016

参照

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