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(2020年1月~4月末)の超過死亡を週別、都道府県別に推定した。Prevention: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FluMOMOモデルを用いた。結果、Farringtonアルゴリズムで超過死亡が検出されたのは、千葉県(47人:4月20日–26日、疫学週第17週)のみであった。EuroMOMOアルゴリズムでは、栃木県(14人:2019年12月30日–2020年1月5日、疫学週第1週)、埼玉県(5人:4月13日–19日、疫学週第16週)、千葉県(61人:4月20日–26日、疫学週第17週)、東京都(55人:4月13日–19日、疫学週第16週)、徳島県(3人:4月13日–19日、疫学週第16週)で超過死亡が検出された。今後、死因を考慮した解析の有効性、環境因子を考慮した解析の検討を行う。1)新型コロナウイルス感染症を直接死因と診断され、(実際に)新型コロナウイルス感染症を原因とする死亡、2)新型コロナウイルス感染症を直接死因と診断されなかった(他の病因を直接死因と診断された)が、(実際には)新型コロナウイルス感染症を原因とする死亡、3)新型コロナウイルス感染症を直接死因と診断されず、(新型コロナ流行による間接的な影響で)他の病因を原因とする死亡(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)。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る。FarringtonアルゴリズムとEuroMOMOアルゴリズムはどちらも既に実証、確立、実用されている手法であり、妥当性に関する優劣はつけ難い。Farringtonアルゴリズムのほうが保守的な結果、つまり超過死亡が出にくくなる統計的な計算結果が返されることが認められた。一方でEuroMOMOアルゴリズムは比較的に超過死亡は出やすくなる。これらのことを勘案し、両アルゴリズムの結果の間に真の超過死亡数があるだろう、と結論付けるのが良いと考える。温帯地域においてインフルエンザが大きく流行した冬は、流行の小さな冬に比べ死亡者数が増える現象は古くより観察されており、インフルエンザを直接死因とする死亡の増加のみならず、呼吸器疾患や循環器疾患など様々な疾患による死亡が増加することが知られている。このようなインフルエンザ以外の死因も含め、ある人口集団における死者数に対するインフルエンザ流行のインパクトを把握する目的で超過死亡の概念が用いられてきた。目的として超過死亡の概念を提唱して以降、世界的に広くその推定が行われてきた。おいて1998年より超過死亡の推定が行われてきた(2)。新型コロナウイルス感染症の流行に伴い、米国CDC(3)やヨーロッパ24か国が参加するEuroMOMOネットワーク(4)などでは超過死亡推定法および推定結果を公表しており、我が国においても同様の対応が求められる。本文書は新たな知見等を踏まえ、適宜更新することとする。日本における新型コロナウイルス感染症による超過死亡を推定する。おける超過死亡の定義は、特定の集団において、新型コロナウイルス感染症流行期(2020年1月以降)に、例年同時期の死亡数をもとに推定される死亡数(予測死亡数)の95%片側予測区間(上限)と実際の死亡数(観測死亡数)との差とする。ここで、「死亡数」が指すのは全死亡であり、新型コロナウイルス感染症のみならず特定の疾患に起因する死亡に限定しない。10)、Simonsenらの方法(11)、高橋らの方法(12)、感染研の方法(13)などが提案されている(14)。これらの方法はいずれもインフルエンザの流行による超過死亡推定を目的としており、インフルエンザ非流行時の死亡数をもとに予測死亡数を推定し、観測死亡数から減じることで超過死亡を求めている。一方で、米国CDC、欧州EuroMOMOでは、それぞれFarringtonアルゴリズム、FluMOMOモデルを用いて新型コロナウイルス感染症による超過死亡の推定を行っており、既に公表済みのこれら欧米諸国の超過死亡と我が国の超過死亡を比較することを考慮し、本報告ではCDCおよびEuroMOMOの解析法を用いて超過死亡を推定する。表1に各推定法の超過死亡表現法と採用モデルを記す。regression)。それ以外の区間は季節性の調整のためにダミー変数として入れることも可能。おける死亡票データを利用する。おける確定数は調査年の翌年9月、概数のうち毎月のデータは調査月の約5か月後、毎年のデータ(年間合計)は調査年の翌年6月上旬、速報は調査月の約2か月後に公表されている。速報については死亡届が届け出られた都道府県に、概数や確定数については住所地の都道府県に計上している。死亡地となる都道府県の情報は人口動態調査では把握できていない。本分析では、東日本大震災(2011年)による一時的な死亡数増加によるバイアスの可能性を除くため、2012年以降のデータを用いることとする(予測死亡数推定にあたり、2012年以降の外れ値の除外は行わない)。2012年から2018年は確定数、2019年は概数、2020年1月分以降は速報を利用する。初回の報告では2020年4月分までのデータを利用する。概数および速報は暫定値であり今後修正される可能性がある。本分析は、2012年から2018年の確定数、および2019年の概数データについては、集計客体(符号表項目名’客体設定’)が「日本における日本人」および「日本における外国人」のデータを利用する。(符号表項目名’都道府県’)が不詳のデータについては分析から除外する。2020年1月分以降の速報データについては、集計客体の項目がまだ付与されていないため、死亡場所(符号表項目名’国内外(死亡したところ)’)が海外、あるいは都道府県別分類(符号表項目名’都道府県’)が外国または不詳のデータを分析から除外することで、「日本における日本人」および「日本における外国人」のデータを同定する。都道府県別分類は住所地に基づくため、観光目的など短期滞在者の外国人は分析に含まれない。疫学週を用いる(15)。Farringtonアルゴリズム(CDC)Farringtonアルゴリズムは、超過死亡を推定するために用いられる一般的な手法の一種であり、CDCでは、新型コロナウイルスに関連する超過死亡の推定に用いられている。本手法は、週毎の死亡の(1)傾向および不確実性の推定と、(2)予測および超過判定の二段階で構成されている。(2013)(17)を参照。(1)傾向および不確実性の推定(dispersionパラメータ及び予測区間)についての概略を説明する。regression(カウントデータの過分散(Over-dispersion)に対応するための一般化線形モデルの一種)を用いる。その際、推定に主に用いるデータを時間ごとに限定する。具体的には、ある時点(週)tから「数年前」の「予測したい週の前後数週間」(ウィンドウ期間と呼ぶ)のデータを主に用いてモデルの係数の推定を行う。後述の通り、ウィンドウ期間外のデータも推定する際のデータに含めることも可能である。次に推定された回帰係数(モデルの定式化は以下)を用いてモデルの不確実性を表すパラメータ(quasi-Poissonのdiseprsionパラメータ)を計算し、最終的に予測区間を構成する。最後に本研究では、季節性を考慮するために、1年のうちウィンドウ期間に入らなかった時点のデータを等分割してダミー変数として回帰モデルの中に含める。モデルの定式化は以下。ダミー変数に対応する回帰パラメータ(ベクトル)である。本研究においては、5年前までの前後3週間をデータとして用いて推定を行う(Rコード内の補足資料1ではそれぞれb=5、w=3を設定)。感度分析としてこのウィンドウ期間を変化させその結果の頑健性を確認する(b=3,4およびw=2,4を検討)。次に(2)予測および超過判定について説明する。(1)で推定した回帰モデルを用いて、予測死亡数を点推定し、同時に推定の不確かさの指標である95%片側予測区間(上限)を算出する(統計学的に予測死亡数の取り得る範囲の上限値)。観測死亡数と95%片側予測区間(上限)の値を比較し、観測死亡数がそれらを超過した場合、超過死亡としてフラグを立てる(超過死亡数=観測死亡数と95%片側予測区間(上限)の差)。その超過死亡数の不確かさの尺度評価として、超過死亡上限値として観測死亡数と点推定した予測死亡数の差を求め、補足資料で提示する。以上がFarringtonアルゴリズムの概略である。本アルゴリズムのRコードは補足資料1を参照。EuroMOMOアルゴリズムEuroMOMOネットワークでは超過死亡推定に通常FluMOMOモデルを用いている。regressionを用いた時系列解析である。データを用いて、2020年1月~4月の予測死亡数を推定した。cosを用いて過去に毎年繰り返される(死亡数の)季節性をモデル化し、当該年度の同期間も同じ季節性が再現されると仮定し、予測死亡数を推定するものである。cos波をそれぞれモデルに投入した。高齢化にともなう死亡数の経年増加や年々変化する環境要因等の影響を考慮する目的で、週の線形項を用いて長期トレンドをモデル化した。モデル式を以下に示す。おける死亡者数を表す。自然3次スプラインに拡張し、その自由度を2もしくは3と変化させ、結果の頑健性を確認する。残差を2/3乗することで正規近似を行い、95%片側予測区間(上限)を求めた上で、観測死亡数と95%片側予測区間(上限)の値を比較し、観測死亡数がそれらを超過した場合、超過死亡としてフラグを立てる(超過死亡数=観測死亡数と95%片側予測区間(上限)の差)。その超過死亡数の不確かさの尺度評価として、超過死亡上限値として観測死亡数と点推定した予測死亡数の差を求め、補足資料で提示する。本アルゴリズムのRコードは補足資料2を参照。死亡票の速報において報告遅れの補正方法について検討する。ここで報告遅れとはある月の死亡データが1ヶ月以上遅れて報告されることを指す。本推定(7月末時点)では、速報データとして1–4月までのデータを利用しており、ここから各月の報告遅れを推定することを考える。用いて報告遅れをモデル化しているが、本推定では4ヶ月の月次データしかないことを考えると、このようなパラメータ数の多いモデルは推定困難である。したがって、本研究ではシンプルな報告遅れの補正モデルを考える。上記のような使用可能なデータの制約から以下のような仮定をおく。