調査票情報 | 厚生労働省 | 人口動態調査 / 2020年10月15日提供

管理番号：10045020200083

府省：厚生労働省

提供状況

2020-10-15	調査票情報の提供を受けた者の氏名又は名称	大橋唯太井原智彦髙根雄也
	調査票情報の提供を受けた者（個人に限る。）の職業、所属その他の当該者に関する事項	岡山理科大学生物地球学部生物地球学科　教授東京大学大学院新領域創成科学研究科環境システム学専攻　准教授国立研究開発法人産業技術総合研究所・主任研究員
	提供した調査票情報に係る統計調査の名称	人口動態調査
	調査票情報の利用目的	科学研究費助成事業（科学研究費補助金）「高温な気候暴露の循環器系疾患リスク評価とAIを利用した予測手法の構築」の一環として、人口動態調査を利用し、急性循環器等疾患の発症情報を正確に把握するための基礎資料を得る。
	備考

統計若しくは統計的研究の成果又はその概要等

調査票情報の提供を受けた者の氏名又は名称	大橋唯太井原智彦髙根雄也
提供した調査票情報に係る統計調査の名称	人口動態調査
統計又は統計的研究の成果等のタイトル等	急性の脳血管・循環器・呼吸器疾患の発症に、気象および気候条件が与える影響
提出された統計若しくは統計的研究の成果又はその概要	脳梗塞や心筋梗塞など循環器疾患、肺炎など呼吸器疾患の発症率や死亡率に、日々の気象変化や年による気候の違いがどの程度影響しているかを、種々の統計的手法や機械学習によって明らかにすることができた。1970～80年代に気象・気候と当該疾患の死亡との関係を調査した研究がいくつか存在したが、それ以降特に近年の研究が存在しなかった。そこで本研究ではまず、2010～2019年の10年間から東京23区や大阪市などの大都市で、冬は厳冬の年ほど、夏は猛暑の年ほど、特に虚血性心疾患、脳梗塞、肺炎などの疾患で死亡率が上昇する傾向がみられた。既往研究にはない機械学習による気象データを用いた当該疾患死亡の再現および予測が可能となることも明らかとなり、将来気候シナリオによる将来の死亡率の変化も予測を試みた。
上記統計の作成又は統計的研究を行うに当たって利用した調査票情報に係る統計調査の名称、年次、当該調査票情報の地域の範囲その他の当該調査票情報を特定するために必要な事項	（調査名）人口動態調査（年次）　平成17年～令和元年（地域）　東京23区、名古屋市、大阪市（統計的研究に利用した調査票情報）死亡票
上記統計の作成の方法又は統計的研究の方法を確認するために特に必要と認める事項	統計モデルで知られる一般化加法モデル（GAM）を利用して、月平均気温など気象条件と循環器疾患等の月死亡数の関係性を分析した。また、分布型ラグ非線形モデル（DLNM）を利用して、死亡リスクの気温に対する持ち越し効果を分析した。さらに、機械学習を利用して、気温等の気象データから死亡リスクを再現可能か分析し、将来予測されている気温から死亡リスクを推定した。
学術雑誌等の名称及び掲載年月日	日本生気象学会雑誌 https://www.jstage.jst.go.jp/article/seikisho/59/3-4/59_101/_article/-char/ja

成果等

Scientific Reports