http://www.asyura2.com/14/genpatu36/msg/850.html
| Tweet |
大阪の死亡者の急増！―――敗血症死因で見る大阪
（厚労省統計；都市別の 死因簡単分類から）
～～～～～～～～～～～
まえがき
（一） 大阪府の事故前の「死亡者総数」の推移
（二） 原発事故後の大阪府の「死亡者総数」の推移
（三） ＜死因別 年次・月次表＞で見る大阪府と大阪市の死亡者数変動例
（四） 大阪府と大阪市の対比。 死因分類別
（五） 「０１３００ 敗血症」で見る、大阪の「位置」。
（六） 経時変化と数値分布が示すその意味
統計に辿り易くするためのメモ
～～～～～～～～～～～～～
～～～～～～～～～～～～～
まえがき
大阪府と大阪市について、複数の死因分類で死亡者が増大している。
人口動態統計の保管表の、死因簡単分類の、都道府県別の表に基づいて図を描かせ、死亡者の最悪過去年を超過する率を計算した。
＜県別・死因疾病別の年次・月次図表＞を作成して死亡者増大の消長を見た。
＊ ＊ ＊
はじめに：もとの厚労省統計とは・・・
死因別統計は公開されている。今のところは。
また、どういう年齢層の日本人が死んでいるかも統計でとられている。
漢字が読めない人でも英語版もあるので英語ができる人なら、日本人の死に具合を毎月見て分析することが出来る。
何が起きているか「仲間内」で知っていても、それは公には報道されない。厚労省も犬ＨＫの女子アナも「人口の高齢化のせい」で「高齢化に特有の疾病がぁ～」と広報している。
もしそうなら、後に見る数値分布で明らかなように、九州や四国に老人は少ないか、いないことになる。
大阪を中心にして詳しく ＜年次・月次図表＞ 作って見てみた。人口高齢化よりも、もっと大きな恐ろしい比率で死亡者が増大した死因分類があったことが、数値で公表されている。ただアカラ様には言わないで、別の理由を取って付けている。放送局は増幅の役を果たしているからなお悪い。
（（（ ＩＣＤ疾病分類について、どのような疾病が含まれるか等は
こちら
死亡診断書・死体検案書が、どう書かれるかについては、マニュアルご参照。死因とその真因との関係など。
http://www.mhlw.go.jp/toukei/manual/dl/manual_h26.pdf
この人口動態統計は、発生地ではなくて、現住所主義によるそうだ（総務省ホームページ
http://www.stat.go.jp/training/toshokan/faq25/faq25b03.htm
）。現住所が大阪なら、たとい東京出張中に東京で死亡しても東京統計ではなく、大阪の統計で計上されるということらしい。ということは、現住所を東京以外に置かせたまま東京に連れて来て特区で死ぬ目に会わせて働かせ、結果死んでしまった場合でも、東京の死因分類統計は上昇しないことになるのか？或者また、病気か事故かで死にそうになった時、死ぬ前に「いい」病院を紹介して書類上の現住所ともども東京の外に転院させたりすると、東京の死因統計は上昇しない、ということになるのか？
なお、統計の在処について、稿末に再度記載した。表計算のままの公開をと考えたが、「他人の組んだ表計算など危ないし信用できない」そうなので、止めて画像としました。切貼り間違いもあろうので、これはと思う県など、グラフ等描かせて是非とも検証してください。）））
（奥村先生の場合の紹介投稿が以前阿修羅でもみられました
http://www.asyura2.com/12/genpatu20/msg/452.html
が、すでに＜疾病別の年次・月次図表＞をマクロ等組んでおいでの方もいるでしょう。今回私の力技では限界ですが、驚愕の例が大阪にもあり、投稿といたしました。分析・方法など御批判・御教示くださいませ。）
＊ ＊ ＊
（一） 大阪府の事故前の「死亡者総数」の推移
大阪府の死亡者総数の＜月次表＞
２０１０年以前の変化～２００６年
２０１０年（青色）が異常な死亡者の年であったとわかる。４月以降がそれ以前年と、もはや交差せぬグラフとなり、“異次元に突入”していたラシイ、と言えよう。（春に第一の山、夏に第二の山、晩秋～初冬に第三の山を形成して、死亡者が増悪した、とわかる。このウネリは他の県でも他の疾病分類でも似たような経過をたどっている場合が多い。まったく不思議なことだ。いったい全国で２０１０年に日本人の死者増悪を、多くの場合に同調してなさしめるような、何があったのだろうか。
２０１０年とは、何があったどんな年だったのだろうか。）
（ただし２０１０年の確定数は、原発事故後の２０１１年９月ごろ発表されたはずである。）
（二） 原発事故後の大阪府の「死亡者総数」の推移
赤が、２０１１年―
桃色が、２０１２年―
橙色が、２０１３年月報。
赤と桃色のグラフが、蛸唐草（タコカラクサ）のようになっているが、これは、
「確定数」を実線でー、
「月報」の綴り合せを点線でー、
わざと同じ色で図示したものである。
（当初発表した「月報」が何らかの理由で「修正」されて翌年９月の「確定数」となるそうだ。しかし、統計によってはその修正が異常に大きい。月を越えるだけでなく、年を越える「修正」が実際みられる県の例がある。死亡者の統計なのに死亡した年が変更になるとはドユコト？生き返るのだろうか？ どのような「修正」が施されたか表に示すために同色のグラフとした。蛸足のイボが上に見えれば「確定数」を減らす方向の修正であったと表示される。「修正」が大きい時は分離して点線がハッキリ見え、小さい時・無い時は、串団子状態の線として見える。過去年の色は、色に名前があって、猿としての人類に識別し易いように緑系を中心とし、０９年は水色、０８年は黄緑、０７年は緑、０６年は酸化した古抹茶色とした。この青～緑系の色が過去年を図示する。以下同じ。）
青の２０１０年が“異次元突入”であったか、と思いきや、グラフを見ると、赤２０１１→桃２０１２→橙２０１３と、どんどん悪化しているではないか。２０１１年３月は大阪府でも過去最悪であったとわかる。
なお２月で０８年１２年２月が低下しないのは閏年であったためか。小の月に統計値が低下する例がある。各年の１月１２月が上方向へ反り返っているのは正月を挟んだその県の医療事情か統計上の都合のためか不明。県統計によってはこの「反り返り」がない例がある。
事故後を含めた総数
（三） ＜死因別 年次・月次表＞で見る大阪府と大阪市の死亡者数変動例
① 大阪府「ＩＣＤ＿１０６００ その他呼吸器系の疾患」の場合
下段の表の右端の１２月の右隣の縦列は、各年の行の合計数である。一番上の行の２０１０年が、この死因分類では、過去年中の最悪年であった。最悪の過去年計なので、この年計２９２４名を太字表示とした。
２０１１年２０１２年の計から、この最悪過去年の計を引き算した差が、その右隣の列の最下段； （２０１１年）５４１名と （２０１２年）７７４名 である。死亡の“異次元”に突入していた２０１０年よりもさらに、これだけの方が増数して亡くなったのであった、とわかる。その数を、基準の最悪過去年の計２９２４で割り算して、悪化した率を見ると、年単位で、１８.５％、２６.４％の増死悪化であったと計算される。このように、この「ＩＣＤ＿１０６００」の疾病分類では、ものすごい数の方が、大阪で、亡くなった急増急悪があったことを示してる、と結論される。急だ。
グラフを見ると、過去年折れ線は下方に一塊りで縺れあっているが、事故後の色は過去年と分離して離陸してしまい、赤と桃色とが、過去年最悪の青とさえ交差しない。２０１２年２月は低下しもせずに逆に盛り上がってさえいる。
２０１２年は秋からさらに悪化を開始して、２０１３年月報値では２０１２年よりもっと悪化した。３００を下回ることさえ稀となってしまっているではないか。
合計数を見ると、１０月までの死亡者数でもう、過去最悪年の年合計２９２４名を上回ってしまった３２８４名だ。２０１０年が“異次元突入”だなどと言ったが、霞んでしまう。２０１１や２０１２の事故後のグラフとさえカスらず、ようやく１０月に２０１２年グラフと交差した。こっち２０１３年がホントの異次元死亡数だ。今のところは・・・だが。
（なお２０１０年６月は低下しなかった。他の年の６月は事故後の年でさえ低下したのに。２０１０年には低下させないほどに、何かの力がはたらいていた。何かが悪化していたのだろうか。
いったい２０１０年とはどんな年であっただろうか。）
今の「１０６００ その他呼吸器」の上位分類をいちおう見ておくと、、、。
大阪府の「１００００ 呼吸器系の疾患」
傾向は同じだが、人数が大きい。また、事故後グラフが過去年と交差する箇所がある。つまり、呼吸器系の疾患の中でも、特に悪化した死亡を引き起こした分類とそうでない分類とがあり、両者を、上位分類のもとで一括すると薄まって見える、のであろう。
大阪市の場合
大阪市の「１０６００＿その他呼吸器」
赤２０１１年の、３月の山が明瞭だが、赤は“離陸”していない点は、大阪府と異なる。
橙色２０１３年は、完全“離陸”をしている。
青２０１０年の、５月の山が他の過去年より異常に高いし、事故後の桃色２０１２年死亡数にさえ達している。
今のは呼吸器であったが、
腎臓などではどうなっているか。１４０００腎尿路の下位分類でみてみる。
② 大阪府の「１４３００ その他腎尿路生殖器系の疾患」
人数が大数でないので上下変動が激しいが、
２０１３年が過去年から「離陸」してしまっている点、赤２０１１年１４％悪化→桃色２０１２年２４．７％悪化→橙色２０１３年２ヶ月を残して過去最悪年を超過してしまった点、急激に増悪している点、これらはさっきの呼吸器と同様だ。２０１１年の４月に当時の過去最悪の死者をだしている。
さらにこの＜月次図表＞でわかるのは、アノ２０１０年がその他の過去年のグラフの中に埋もれていることだ。春と夏の“山”は小さいながら形成しても、しかし埋もれている。
上位分類の「１４０００ 腎尿路・・・」もいちおう見ておくと・・・。
ほかの下位分類疾患と合わせた傾向だが、２０１１年の４月に、４月の過去最悪を記録した山を作っている。２０１２年の２月以降は各月の過去最悪の死亡者数を記録した。２０１３年６月に２０１０年を下回っただけであった。年計で見ると２０１１年は過去年を上回っていなかったことがわかる。が、２０１２年は１４％以上の大幅悪化であったという急増事態であった。
２０１０年で見ると、年間に大きな山を作っていないかのようにみえるが、年間を通じて最悪値であったし、しかも６月の盛り上がりは２０１２年６月に超えられただけであった。ほかの過去年も異常な２０１３年も越えられなかった悪化であった。統計上、小の月の６月にこれだけの死亡を出した２０１０年は“タダモノではない”ということになる。何があったのだろう。
③ 大阪府の「１８１００＿老衰」分類を見てみた。
以前の記事
http://www.asyura2.com/12/genpatu22/msg/627.html
で老衰という死因疾病分類の“運用”の急増を、福島県と関東の例でチラ見した。チェルノブイリで被ばくさせられた人々の生きた体験；「村の年寄たちが次々に死んでいった」。これは科学にされたか？我々が身を守る知恵にされたか。永年の人類の生活の中であり得なかったことがその時起きた。当時のチェルノブイリ周辺の人はそれを体験にもとづく生きた言葉に残した。だが、“日本人の”国立手品大学のキョウ授・助キョウ達は無視している、世界中でかもしれないが。
月次図表で、大阪人約８８８万人に起きた事態を見てみた。
赤２０１１年のグラフがもう“離陸”してしまっていた。２０１１年の４月と８月にとくに増大している。桃色２０１２年も橙色２０１３年もグラフが“離陸”してしまっているが、桃色２０１２年は前年の赤２０１１年と交差することさえない悪化ぶりだ。
橙色２０１３年は１０月月報ではや２２８９名の死亡であり、最悪過去年合計の青２０１０年の１６８８名を超えるおそれがもう確実だとさえいえる増大だ。
④ ０５０００ 精神・行動の障害
桃色２０１２年は４４．９％も死亡したそうだ。
２０１３年は完全“離陸”で、もう夏時点で最悪過去年２０１０年合計を上回る悪化であった。
２０１０年は、６月に大きな山をなし、過去最悪の死亡者であったそうだ。３月にも増悪している。
⑤ ０６０００ 神経系の疾患
過去年が下方に縺れ合ったグラフ。
赤２０１１→桃色２０１２→橙色２０１３ の増悪が明らかで、２０１３年は完全に“離陸”してしまっている点もそっくりで、最悪過去年を１０月に８％も超過してしまった。
青２０１０年は、ほかの過去年と違って、４月５月に増死の山を作っている。
⑥ 大阪府の ０９２０７＿心不全
過去年の中で、青２０１０年の３月４月が異常な山をなしているが、それを上回って赤２０１１年３月４月が悪化した。その後低下したかに見えたが年末から翌年桃色２０１２年にかけてどんどん悪化し、橙色２０１３年は“離陸”してしまった。ほかの死因分類と同じ経過だ。１０月にはまだ最悪過去年を超過していない。
⑦ 大阪府の「 ０２１０８＿膵の悪性新生物 」
赤２０１１年、桃色２０１２年の最悪過去年超過率は４％～であったが、グラフでは過去年の最上辺を悪化しつつ、とうとう橙色２０１３年では４月から離陸を開始してしまったかのようだ。
青２０１０年は、３月７月１０月に悪化の山をなしている。
⑧ 大阪府の「 ０２１１８＿悪性リンパ腫」
最悪過去年は水色２００９年であった。グラフを少し太くした。赤→桃色→橙色２０１３年と、悪化しつつあるように見える。
青２０１０年は、３月、７・８月、１０月、に山をなした。
⑨ 大阪市の場合はどうか、悪性リンパ腫
桃色２０１２年で３５名が最悪過去年２０１０年合計を上回って亡くなった。赤２０１１年では５・６月に死亡急増した。その後過去年の程度に低下したかに見えたが、翌年の桃色２０１２年に最悪死亡者数を超える月があって、１６．７％悪化の過去最悪となった。青２０１０年は、春の山は見えないが、８月、１１月、に悪化の山をなしている。大阪市は人口比で、悪性リンパ腫が多い、という統計である。なぜだろう。
⑩ 大阪府の 「０２１０７＿胆嚢・胆道」
赤２０１１・桃色２０１２年の最悪過去年超過率は負号であった。が、橙色２０１３年は、夏以降どんどん悪化して死亡したというグラフとなった。最悪過去年は水色２００９年。青２０１０年は、３月、７月、１０月、に山を形成。
⑪ 大阪府と大阪市の、「他に分類されないもの」＝「 １８３００＿その他の症状…」
「１８３００＿症状、徴候及び異常臨床所見・異常検査所見で他に分類されないもの(R00-R99)」
（どういう疾病分類かは、こちらの基本分類 第１８章のリンク先エクセルをご覧ください
http://www.mhlw.go.jp/toukei/sippei/
）
「
Ｒ00 心拍の異常
～
診断名不明確及び原因不明の死亡(Ｒ95－Ｒ99)
Ｒ95 乳幼児突然死症候群
Ｒ96 その他の突然死<急死>，原因不明
Ｒ96.0 即死
Ｒ96.1 発症後24時間未満の死亡で他に説明がないもの
Ｒ98 立会者のいない死亡
Ｒ99 その他の診断名不明確及び原因不明の死亡
」
・・・こういうムツカシイ分類の死因死亡が、増悪している。「修正」も大きい。診断がつけにくい死因、初めての事態などがあるのだろう。
赤２０１１年の３・４月に急に死亡グラフが山をつくった。点線の月報と実線の確定数が乖離しているのは、後で別の分類へ変更したからであろう。橙色２０１３年は最悪過去年を超過してしまった。最悪過去年の青２０１０年は、４月と８月に山をなしている。
大阪市のほうが極端な経過だ。
イ、大阪府の１８３００の年次・月次表
ロ、大阪市の１８３００の年次・月次表
⑫ 大阪府と大阪市の、「０１３００＿敗血症」
事故前の過去年から離陸しているわけではないが、赤・桃色・橙色の事故後のグラフは過去年の上方を推移というグラフだ。
赤２０１１年の３月と５・６月に死亡者急増の山をつくった。過去最悪の月もあった。その後２０１２年は悪化傾向だ。
青２０１０年の３月と８月の山はどちらにもあるが、大阪府と大阪市との違いは、大阪府では３月、大阪市では８月に大きい。
イ、大阪府の敗血症
ロ、大阪市の敗血症
⑬ 「２０１０７＿その他不慮の事故」
イ、 大阪府の、その他不慮の事故
年計では最悪過去年を越えなかったが２０１１年３月に悪化し、２０１３年が最悪に迫りつつある。
ロ、大阪市の、その他不慮の事故
ロ、 東京都の「２０１０７＿その他不慮の事故」
赤２０１１年３月に、過去年を突き抜けて、急増して悪化している。
東京都の場合は、青２０１０年の死亡の山が大きく、２０１３年の悪化であっても越えられないほどであった。
「２００００傷病及び死亡の外因」
次のページの第２０章のリンク先をご参照
http://www.mhlw.go.jp/toukei/sippei/
厚労省、死因簡単分類と疾病分類との対照表
http://www.mhlw.go.jp/toukei/sippei/icd.html
⑭ 「２０１０３＿不慮の溺死・溺水」
風呂での溺水を含む。秋冬に多いが、
原発事故後に、最悪過去年を３７．７％も（大阪市）大きく上回って死亡が増大した。とくに赤２０１１年の３・４・５月に死亡が増大。その後２０１２年の冬にかけて。
東京都の場合は、大阪とちがって、２０１２年の方が２２．８％も増大して死亡した。なぜか。
イ、大阪府の不慮の溺死
ロ、大阪市の不慮の溺死
ハ、東京都不慮の溺死
⑮ 「２０２００＿自殺」
赤２０１１年「自殺」が、東京都では最悪過去年を超えて悪化したと。
大阪府と東京都のグラフが似ている。
イ、東京都の自殺
ロ、大阪府の自殺
ハ、 自殺２０１０－２０１３、東京・大阪で、並行月次表に
多くの場合に山が一致し、グラフ増減の趨勢が似ている。
数の多い東京のグラフが上に。太線が東京都、細線・点線が大阪府。
ニ、「２０２００＿自殺」（東京都＋大阪府）の合算の月次図表
ピークが一致しているところは強調され、山と谷にずれていれば打ち消しあう。
出来た合算のグラフは、過去年までもがピークが強調されているではないか。まるで元あった先祖のようだ。
わずかに水色２００９春の二つの山が打ち消しあったようだ。
東京と大阪では言葉も習慣も気風も探せば違うことは沢山ある。鳴く蝉でさえ違うのに、なぜ「自殺」の時は、増減の符節を合わせて同じ月に「死ぬ」事態となっているのだろうか。まったく不思議な統計である。現住所主義で集計するのだそうだから、「自殺」と処理されるにいたる原因ｘエックスは同じなのか？
http://alfalfalfa.com/archives/6924610.html
（四） 大阪府と大阪市の対比。 死因分類別
「最悪過去年超過率」と「最悪過去年」の超過死亡人数でもって、
ここでは大阪の場合を、府と市とで対比して見た。
（始めの行は、大阪府で
順番は；
ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿ ①大阪府’11年 ＿ ②大阪府’12年 ＿ ③大阪府’13年 ＿＿ ）
（次の行は大阪市で
順番は；
ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿❹大阪市’11年 ＿ ❺大阪市’12年 ＿ ❻大阪市’13年、の順番。）
（％は少数第４位を四捨五入したもの）
１、＝＝＝感染症死因「ＩＣＤ １１００ 腸管感染症」による死亡の急増が大阪であったのだそうだ。高率だし、２００６年以降の過去年や津波や原発事故の前の年に比べて急激な死亡者増悪だ。増悪は次の通り。
２０１２年大阪府は36.7%(51人)、
２０１２年大阪市は32.7%(18人)。
大阪府 ＿ 1100 腸管感染症 ＿ 12.2%(17人) ＿ 36.7%(51人) ＿ 過去年超え
大阪市 ＿ 1100 腸管感染症 ＿ 3.6% ＿ 32.7%(18人) ＿ 過去年超え
全国統計でも腸管感染症死因が悪化した。
２、＝＝＝死因「１３００ 敗血症」 の死亡者の急増
大阪府 ＿ 1300 敗血症＿＿ ＿ 5.4%（42人） ＿ 14.5%(114人) ＿ 過去年超え並み
大阪市 ＿ 1300 敗血症＿＿ ＿ 11%
（30人） ＿ 17.2% (47人) ＿ 過去年超え
どこの県でも増加したわけではない。
ＩＣＤ＿１３００＿敗血症 が、最悪過去年に比して増加してい「ない」という数字を出して来た県がある。
だが、大阪では１４％～１７％も（！）増加したのだそうだ。デタラメ数字を誰も出して来てないと信じれば、大阪で何が起きているのか。
厚労省統計で計算された大阪のこの一事実、それは何を示しているか。
３、＝＝＝大阪で「ＩＣＤ ０２１０４結腸の新生物」死因の死亡が増えているのだそうだ。患者数ではない。２００６年以後の「最悪過去年」に比して、約１０％も！
大阪府9.3％(187人)
大阪市11.3％(80人)
結腸癌死因の増加は、効率な例が、関東、および全国統計で見られる。一般に言われている食事の欧風化による云々より大きな比率だ。）
2000 新生物の例を、＜２０１１年＿２０１２年＞の順番でみると；
%は２～３％だ。
大阪府 ＿ 2000 新生物＿＿ ＿ 2.8% ＿ 3,2%(796人)
大阪市 ＿ 2000 新生物＿＿ ＿ 2% ＿ 2.3%
(193人)
これに比べて、「ＩＣＤ ０２１０４結腸の新生物」死因での死亡者は、９～１１％である。「癌全体」ではなく「特定の癌で」が先行している・かのようだ。ピカ飯を喰った場合、吸収と排泄とで最も長く体内に留まる場所はどこか・と関係あるのだろうか。
４、＝＝＝ ４４．９％も死亡者が増悪した（！）大阪府「5000 精神・行動の障害」
大阪府 ＿ 5000 精神・行動 ＿ 22.4 ＿ 44.9(154人) ＿ 過去年超え
大阪市 ＿ 5000 精神・行動 ＿ 26 ＿ 23.5(27人) ＿ 過去年超え
５、＝＝＝ ２０％も死亡者が増えた「ＩＣＤ＿６０００＿神経系の疾患」、２０１３年は年合計以前の途中１０月の月報までで、最悪過去年の年合計を超過してしまった。
大阪府 ＿ 6000 神経系＿＿ ＿ 8% ＿ 20%(231人) ＿ 過去年超え
大阪市 ＿ 6000 神経系＿＿ ＿ 12.8% ＿ 21.7%(78人) ＿ 過去年最悪超え
６、＝＝＝大阪府と大阪市の死因疾病別の対比＝＝＝
総数でくらべると、大阪府のほうがおよそ3倍～の死亡者数があり、多くの疾病分類でもこの比率に近い。ところが疾病によってはこの「府／市＿比率」に＿著しい比率の偏り＿がみられる。何故であろうか。なんでであろうか。
６●１＝＝２１１８悪性リンパ腫が死因と最終的に認定された人の人数＝＝
大阪府の2012年は４４人。
大阪市の2012年は３５人。
大阪市が異様に多いのか、大阪府が異様に少ないのか。
▶ 大阪府 ＿ ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿ ①大阪府’11年 ＿ ②大阪府’12年 ＿ ③大阪府’13年
▶ 大阪府 ＿ 2118 悪性ﾘﾝﾊﾟ腫 ＿ 0.3（2人） ＿ 6.4(44人) ＿ 過去年超え
▷ 大阪市 ＿ ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿ ❹大阪市’11年 ＿ ❺大阪市’12年 ＿ ❻大阪市’13年
▷ 大阪市 ＿ 2118 悪性ﾘﾝﾊﾟ腫 ＿ ー ＿ 16.7(35人) ＿ 8月で06年超え
６●２＝＝白血病が死因との死亡診断書が認められ、後にそれが訂正されなかった人の人数、及び訂正の後に統計上最終的に白血病と認定された人数＝＝
大阪府の2012年は23人。
大阪市の2012年は6人。
６●３＝＝「20103 不慮の溺死」死因診断 は、統計によると冬に多いのだそうだ。お風呂で溺れる場合を含むそうだ。
2011年
大阪府59人
大阪市60人。
2012年
大阪府７５人
大阪市４４人。
・・・なのだそうだ。大阪市のほうが明らかに、死因認定上の「溺死」が比率上で多い事態となっている。なんでだろうか。
原発事故の前の「過去年」と比べて、より多く、この人数の人が「溺死」と最終認定されたのだそうだ。大阪で原発事故後に増加した。
だが大阪市のほうが率として多く、原発事故後に「溺死」認定が増加した。これが統計上の事実だそうだ。ではなぜであろうか。
しかも、その死亡者数の増悪率が、３７％とか２７％も増悪化したと計算された。２００６年以降の中の「過去最悪年」の年計の年に比して３７％増加とはどういう事態であろうか。何が起きているのであろうか。２０１２年に津波が来たわけでないが、大阪で「溺死」認定させる‘何か’が押し寄せているのか？ それは何か？
｛
20103 不慮の溺死 ＿ 16.2％(59人） ＿ 20.5％（７５人） ＿ ③大阪府
20103 不慮の溺死 ＿ 37.7％(60) ＿ 27.7％(44人) ＿ 過去年超え
｝
大阪府 ＿ ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿ ①大阪府’11年 ＿ ②大阪府’12年 ＿ ③大阪府’13年
大阪府 ＿ 2119 白血病＿＿ ＿ 0.6（3人） ＿ 4.5(23人) ＿ ③大阪府
大阪市 ＿ ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿ ❹大阪市’11年 ＿ ❺大阪市’12年 ＿ ❻大阪市’13年
大阪市 ＿ 2119 白血病＿＿ ＿ ー ＿ 3.8(6人) ＿ 過去年超え
=======================
７、＝＝＝大阪府と大阪市と原発事故後の死因対比。
以上の分を含めて、以下には主な例について対比をコピペ。
=======================
（略語の定義：
（１） 「過去年」とは ； 2006年～2010年。０６年まで遡って＜死因疾病毎の月次表＞を作成した。
（２） 「過去年超え」 ； 過去年のどれかの年合計を、その年の計が超えた場合にこう呼んだ。２０１３年の場合は3月7日時点で10月の月報まで公開になっているが、年の途中の月報時点で、どれかの過去年の計を超過した場合に「過去年超え」と記入した。
（３） 「最悪過去年」 ； 年合計が過去年のうち最悪最多の年。
（４） 「最悪超過率」 ； 「対最悪過去年の超過率」を％で表示した。
その年の年合計数から、最悪過去年合計を引き算して、
（年合計数）―（最悪過去年合計数）＝
＝差（その年の年計の死亡者数の、最悪過去年に比べた増加人数）
この差が負となった場合は全角「－」で（マイナス）を示す。
この差が負にならなかった場合、この差を、もとの（最悪過去年の年合計数）で割り算して、増加悪化分の率；「対最悪過去年の超過率」を求めた。
（最悪過去年との差）÷（最悪過去年の年合計）＝率
この率を百分率％で示した。括弧（）の中は増悪分の人数である。
（例） 4.4（1136人）＿＿＿とは、
その年に、１１３６人が最悪過去年よりも多く亡くなり、最悪過去年を基準にすると、4.4％の増悪死亡という悪化であった、ということ。
したがって、たとい「－」負（マイナス）であっても、悪化していないとは限らない。最悪過去年が、何らかの理由で異常に多い死亡者数であった場合には、この山の陰に隠れて、引き算すると負号となっている場合がある。）
（大阪府の場合たとえば、ＩＣＤｺｰﾄﾞ 「１８３００ その他症状・・・」、「２０１０７ 不慮の事故」や、「２０２００ 自殺」等々である。）
（以上、定義おわり）
（記載の順番――）
（１） ｛上段が大阪府、
次の行が大阪市。｝
（２） 一行目も二行目も、
｛ＩＣＤｺｰﾄﾞ、疾病分類名＿2011年＿2012年＿2013年｝の順番です。
（始めの行の順番は；
ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿ ①大阪府’11年 ＿ ②大阪府’12年 ＿ ③大阪府’13年 ＿＿ ）
（次の行の順番は；
ＩＣＤｺｰﾄﾞ 疾病分類名 ＿❹大阪市’11年 ＿ ❺大阪市’12年 ＿ ❻大阪市’13年、の順番。）
2013年の箇所で「＿③大阪府＿」や、「＿❻大阪市＿」などとなっている箇所は、まだ10月分までしか統計が発表されておらず、過去年超えにも至っていない場合です。（なお、「＿」と「＿」の間が空欄の場合は、まだ計算していない場合です。）
～ ～ ～
大阪府 ＿ 総数＿ 総数大阪 府 ＿ 3.1％(2396人) ＿ 5.1％(3916人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 総数＿ 総数大阪 市 ＿ 2.9(755) ＿ 4.4(1136人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 1100 腸管感染症 ＿ 12.2(17人) ＿ 36.7(51人) ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 1100 腸管感染症 ＿ 3.6 ＿ 32.7(18人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 1300 敗血症＿＿ ＿ 5.4 ＿ 14.5(114人) ＿ 過去年超え並み ＿＿
大阪市 ＿ 1300 敗血症＿＿ ＿ 11 ＿ 17.2(47人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 2000 新生物＿＿ ＿ 2.8（710人） ＿ 3,2(796人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 2000 新生物＿＿ ＿ 2（171人） ＿ 2.3(193人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 2101 口腔咽頭の ＿ 15(68人） ＿ 10.1(46人) ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 2101 口腔咽頭の ＿ 2.9(5人) ＿ 5.8(10人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 2104 結腸新生物 ＿ 0.1（ 2人 ） ＿ 9.3(187人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 2104 結腸新生物 ＿ ー ＿ 11.3(80人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 2105 直腸新生物 ＿ 12.4(117人) ＿ 8.8 ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 2105 直腸新生物 ＿ ー ＿ 4.7%(16人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 2108 膵の新生物 ＿ 4.5(82人) ＿ 4.1(75人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 2108 膵の新生物 ＿ 0.7%(4人) ＿ ー ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 2110 気管・肺の ＿ 4.8(248人) ＿ 2.7(140人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 2110 気管・肺の ＿ 8.4(145人) ＿ 2.7（46人） ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 2118 悪性ﾘﾝﾊﾟ腫 ＿ 0.3％（２人） ＿ 6.4(44人) ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 2118 悪性ﾘﾝﾊﾟ腫 ＿ ー ＿ 16.7(35人) ＿ 8月で06年超え
大阪府 ＿ 2119 白血病＿＿ ＿ 0.6％（3人） ＿ 4.5(23人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 2119 白血病＿＿ ＿ ー ＿ 3.8(6人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 2121 その他悪性 ＿ 0.8 ＿ 8.1(141人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 2121 その他悪性 ＿ ー ＿ 5.4(30人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 4200 その他内分泌 ＿ 2.2 ＿ 12.5(56人) ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 4200 その他内分泌 ＿ ー ＿ 8.4(17人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 5000 精神・行動 ＿ 22.4 ＿ 44.9(154人) ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 5000 精神・行動 ＿ 26 ＿ 23.5(27人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 6000 神経系＿＿ ＿ 8 ＿ 20(231人) ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 6000 神経系＿＿ ＿ 12.8 ＿ 21.7(78人) ＿ 過去年最悪超え
大阪府 ＿ 9000 循環器＿＿ ＿ 0.9 ＿ 3.2(656人） ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 9000 循環器＿＿ ＿ ー ＿ 0.4(25人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 9206 不整脈＿＿ ＿ 5.7 ＿ 9（75人） ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 9206 不整脈＿＿ ＿ 6.2 ＿ 10.6(29人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 9207 心不全＿＿ ＿ 5.5 ＿ 13.4(502人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 9207 心不全＿＿ ＿ ー ＿ 9.1(102人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 10000 呼吸器＿＿ ＿ 6.8 ＿ 7.9(998人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 10000 呼吸器＿＿ ＿ 6.1 ＿ 6.9(324人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 10100 ｲﾝﾌﾙｴﾝｻﾞ ＿ ー ＿ 44.7(21人) ＿ 9月迄19.1 ＿＿
大阪市 ＿ 10100 ｲﾝﾌﾙｴﾝｻﾞ ＿ ー ＿ 43.7(7人) ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 10200 肺炎＿＿＿ ＿ 3.4（２８１人) ＿ ー ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 10200 肺炎＿＿＿ ＿ ＿ ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 10600 その他呼吸器 ＿ 18.5 ＿ 26.4(774人) ＿ 9月で過去年最高超え ＿＿
大阪市 ＿ 10600 その他呼吸器 ＿ 11(110人) ＿ 25.1(252人) ＿ 10月で過去年最悪超え
大阪府 ＿ 14000 腎尿路＿＿ ＿ ー ＿ １４，１(310人) ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 14000 腎尿路＿＿ ＿ ー ＿ 13.1(102人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 14200 腎不全＿＿ ＿ ー ＿ 12.4(205人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 14200 腎不全＿＿ ＿ ＿ ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 14202 慢性腎不全 ＿ ー ＿ ２０％（１９０人） ＿ 過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 14202 慢性腎不全 ＿ ＿ ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 14300 ｿﾉ他腎尿路 ＿ 14.2 ＿ ２４．７（７１人） ＿ 10月で１６％４６人 最悪過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 14300 ｿﾉ他腎尿路 ＿ ー ＿ ー ＿ 10月迄で 12.7％（１４人）
大阪府 ＿ 18100 老衰＿＿＿ ＿ 17.8 ＿ ４８．６（８２１人） ＿ 10月で ６０１人３５．６％ 最悪過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 18100 老衰＿＿＿ ＿ 16.9(90) ＿ 50.6(270人) ＿ 8月で最悪過去年超え
大阪府 ＿ 18300 その他症状 ＿ 2.9(17人) ＿ （最悪過去年以外を超過） ＿ 10.8％(63人) 10月で最悪過去年超え ＿＿
大阪市 ＿ 18300 その他症状 ＿ 21.7(47人) ＿ 1.4(3人) ＿ 過去最悪年超え 10月で34%74人悪化
大阪府 ＿ 20100 不慮の事故 ＿ ５(112) ＿ 3.1(69人) ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 20100 不慮の事故 ＿ 13.4(108人) ＿ ー ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 20103 不慮の溺死 ＿ 16.2(59人） ＿ 20.5（７５人） ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 20103 不慮の溺死 ＿ 37.7(60) ＿ 27.7(44人) ＿ 過去年超え
大阪府 ＿ 20107 ｿﾉ他不慮ﾉ事故 ＿ (最悪過去年以外を超過) ＿ (最悪過去年以外を超過) ＿ 最悪過去年超え勢い ＿＿
大阪市 ＿ 20107 ｿﾉ他不慮ﾉ事故 ＿ (最悪過去年以外を超過) ＿ (最悪過去年以外を超過) ＿ 10月で１０．９％悪化 （１９人)
大阪府 ＿ 20200 自殺＿＿＿ ＿ ー ＿ ー ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 20200 自殺＿＿＿ ＿ ー ＿ ー ＿ ❻大阪市
大阪府 ＿ 20400 その他外因 ＿ ー ＿ ー ＿ ③大阪府 ＿＿
大阪市 ＿ 20400 その他外因 ＿ （1人） ＿ ー ＿ ❻大阪市
＝＝＝＝＝＝以上、死因簡単分類の疾病のてきとうな例示、大阪府と大阪市の対比、（四）おわり＝＝＝
（五） 「０１３００ 敗血症」で見る、大阪の「位置」。
他地域・他県との死因増悪の比較。
ＩＣＤ分類１３００＿敗血症＿死因簡単分類について、幾つかの他県の「最悪過去年の超過率」の数値を計算したもの。
分布をご覧ください。（２０１１年と２０１２年について。２０１３年については３月７日に１０月報分まで公表されているが、全県を最新化し終えていない）
最悪年の計に対する超過率を％で示し、括弧（）内は敗血症死因と認定された人の実数のうち最悪過去年を超過した差分の人数。その県の最悪過去年との相対比較ということです。
＊印で最悪過去年を示す。「＊２０１０」とは２０１０年が、その県で敗血症死因診断の（０６～１０年での）最悪最大年であった、ということ。 （文字・数字が接近させぬための下線「＿」で間隔代わりとしてあります。差が負号となった場合は、文字を大きくするためにマイナス（ー）を全角で記入してあります。そんな表記はキモイとお叱りあるでしょうが、文字を大きく見易くするためどうか御容赦）
１● 最悪年を超過して悪化した県と、まだ超過していない県とがある。
２● その境界はどこか・・・は・・・
３● 最悪過去年が非常に大きな場合は、２０１１・２０１２年といえど超過せずに第二位になる場合がある。その時は負号。
４● 熊本と鹿児島が、超過ないし同数であった。
５● 「敗血症」で見ると、青森や北海道が悪化の数字となっている。
６● これは現在進行中なのではなくて、ほとんどが２０１２年時点のハナシです。
７● 他の死因分類疾病で見ると、別の容貌が見えると思います。
記載の順番；
① 県名＿ ②年＿③２０１１の県での認定死亡実数＿④２０１２の県実数＿⑤ＩＣＤ1300 敗血症、最悪年超過率（人数） ＿⑥＊各県の敗血症の最悪過去年
上の行では２０１１実数を③で記入し
下の行では２０１２実数を④で表記した。どちらかは空欄です。
過去年５年間の中の最悪過去年合計に対する増加％
① 県名＿ ②年＿③県２０１１実数＿④県２０１２実数＿⑤ＩＣＤ1300 敗血症＿⑥＊各県の敗血症の最悪過去年
東京 2011 ＿ 981 ＿ ＿ 10.1%(90人) _ ＊２０１０
東京 2012 ＿ ＿ 1017 ＿ 14.1%(126人)
埼玉 2011 ＿ 24 ＿ ＿ 4.9(24) ＿ ＊２０１０
埼玉 2012 ＿ ＿ 120 ＿ 24.6(120)
神奈川 2011 ＿ 637 ＿ ＿ 3.3(20) ＿ ＊２００９
神奈川 2012 ＿ ＿ 620 ＿ 6.2(37)
千葉 2011 ＿ 492 ＿ ＿ １８%(75人) ＿ ＊２０１０
千葉 2012 ＿ ＿ 462 ＿ 10.8(45)
茨城 2011 ＿ 302 ＿ ＿ 3.8(11) ＿ ＊２０１０
茨城 2012 ＿ ＿ 342 ＿ １７．５%(51人)
栃木 2011 ＿ 149 ＿ ＿ ー8人 ＿ ＊２０１０
栃木 2012 ＿ ＿ 154 ＿ ー3人
群馬 2011 ＿ 174 ＿ ＿ ー１６人 ＿ ＊２０１０
群馬 2012 ＿ ＿ 215 ＿ 13.2(25人）
長野 2011 ＿ 161 ＿ ＿ 11.8(17) ＿ ＊２００７
長野 2012 ＿ ＿ 184 ＿ 16(23)
新潟 2011 ＿ 163 ＿ ＿ ー１０ ＿ ＊２０１０
新潟 2012 ＿ ＿ 142 ＿ ー３１
愛知 2011 ＿ 657 ＿ ＿ 8.1(48) ＿ ＊２００８
愛知 2012 ＿ ＿ 644 ＿ 10.2(61)
静岡 2011 ＿ 284 ＿ ＿ ー１４人 ＿ ＊２０１０
静岡 2012 ＿ ＿ 318 ＿ 6.7(20)
福島 2011 ＿ 172 ＿ ＿ 8.2(13人) ＿ ＊２０１０
福島 2012 ＿ ＿ 160 ＿ 0.6(1人)
宮城 2011 ＿ 168 ＿ ＿ 23.9(33人) ＿ ＊２０１０
宮城 2012 ＿ ＿ 170 ＿ 23.2(32人)
宮城 2013 ＿ ＿ ＿ 10月で１３９人。最悪過去年超え１人
岩手 2011 ＿ 101 ＿ ＿ 11%（10人) _ ＊２００８
岩手 2012 ＿ ＿ 110 ＿ 20.8(19人)
山形 2011 ＿ 101 ＿ ＿ 2%(2人)
山形 2012 ＿ ＿ 71 ＿ ー２８人 ＿ ＊２０１０
青森 2011 ＿ 115 ＿ ＿ 18.6(18人) ＿ ＊２０１０
青森 2012 ＿ ＿ 144 ＿ 48.5(47人)
秋田 2011 ＿ 99 ＿ ＿ ー７ ＿ ＊最悪年２００９
秋田 2012 ＿ ＿ 92 ＿ ー１４
北海道 2011 ＿ 635 ＿ ＿ 1.4(9) _ ＊２０１０
北海道 2012 ＿ ＿ 675 ＿ 7.8(49)
福井 2011 ＿ 80 ＿ ＿ 14.3%（10） ＿ ＊２００７
福井 2012 ＿ ＿ 77 ＿ 10%(7人）
大阪府 2011 ＿ 827 ＿ ＿ 5.4（42人） ＿ ＊２０１０
大阪府 2012 ＿ ＿ 899 ＿ 14.5(114人)
大阪市 2011 ＿ 303 ＿ ＿ 11％（30人） ＿ ＊２０１０
大阪市 2012 ＿ ＿ 320 ＿ 17.2(47人)
京都 2011 ＿ 243 ＿ ＿ 0＝最悪年と同 ＿ ＊２００７
京都 2012 ＿ ＿ 262 ＿ 7.8(19)
鳥取 2011 ＿ 58 ＿ ＿ ー11 ＿ ＊最悪年２００９
鳥取 2012 ＿ ＿ 59 ＿ ー10
岡山 2011 ＿ 187 ＿ ＿ ー39 ＿ ＊２０１０
岡山 2012 ＿ ＿ 203 ＿ ー23
愛媛 2011 ＿ 123 ＿ ＿ ー10 ＿ ＊２０１０
愛媛 2012 ＿ ＿ 132 ＿ ー1
高知 2011 ＿ 106 ＿ ＿ ー6 ＿ ＊２０１０
高知 2012 ＿ ＿ 85 ＿ ー27
山口 2011 ＿ 186 ＿ ＿ ー38 ＿ ＊２０１０
山口 2012 ＿ ＿ 172 ＿ ー52
福岡 2011 ＿ 455 ＿ ＿ ー42 ＿ ＊２０１０
福岡 2012 ＿ ＿ 444 ＿ ー53
宮崎 2011 ＿ 97 ＿ ＿ ー43 ＿ ＊最悪年２００９
宮崎 2012 ＿ ＿ 104 ＿ ー36
熊本 2011 ＿ 169 ＿ ＿ ー13 ＿ ＊最悪年２００７
熊本 2012 ＿ ＿ 190 ＿ 4.4(8人)
佐賀 2011 ＿ 70 ＿ ＿ ー21 ＿ ＊最悪年２００８
佐賀 2012 ＿ ＿ 79 ＿ ー12
長崎 2011 ＿ 169 ＿ ＿ ー７ ＿ ＊最悪年２００８
長崎 2012 ＿ ＿ 165 ＿ ー11
鹿児島 2011 ＿ 229 ＿ ＿ 0＝最悪年と同 ＿ ＊最悪年２００９
鹿児島 2012 ＿ ＿ 214 ＿ ー１５ ＿ ＊最悪年２００９
沖縄 2011 ＿ 188 ＿ ＿ ー29 ＿ ＊最悪年２００９
沖縄 2012 ＿ ＿ 196 ＿ ー21
全国 2011 ＿ 11197 ＿ ＿ 4.9(521人) ＿ ＊最悪過去年２０１０
全国 2012 ＿ ＿ 11486 ＿ 7.6(810人) ＝＝＝以上、ざっと見た敗血症の悪化の分布、おわり。
（六） 経時変化と数値分布が示すその意味
＝＝＝
２０１２年には、更にはっきりと、「内因」と「外因」と両方の分類で死亡者が急増した。また「ＩＣＤ＿１８３００＿その他症状・・・」が2011年2012年に増悪したことでも明らかなように、厚労省説や犬ＨＫ説のいう人口の「高齢化」云々ではまったく説明できない。
これらは、図例の、死因別・県別の＜死因疾病の月次図表＞を組んで見ればにすぐに明らかになる。一県では人数が少ない場合であっても、もうすでに全国や大都市の例では＜年次・月次表＞に明らかに現れている。多くの例で明瞭に見られる通り、２０１１年に開始したのだ。殆ど全ての分類上で、急増と消長が月次で容易に辿れ、それらの暫時経過が死因分類の別を横断して時間の起点を示している。
青森県神経系
栃木県神経系
それに適う物質はなにか。また、「対最悪過去年の超過率」には、全国各県別に数値に大小の差があり（これは、九か月前の「今」のところだが）、地理的の分布差異のあることが、上記のように数値から容易に結論される。二年間で全国でもうすでに急増死した人は何万人になるか。これらを説明出来る物質はあるか。
それは何か。
敗血症の「最悪過去年超過率」で見れば上記のようになる。が、他の死因分類でみるなら、また違って見えるだろう。
埼玉県の結腸
岩手県の老衰
沖縄県の2000新生物
（以上、「大阪の死亡者の急増―――敗血症死因で見る大阪」おわり）
＝＝＝＝＝＝＝＝
（以下は統計に辿り易くするためのメモです。袋小路に入ってしまうと別の集計に入ってしまい元の統計に戻れないことが私もありましたので。
日本の列島住民を守るための公表をし続けてほしいですが・・・。
（（（（ 統統計計の統計の在処
。。。。。。。。。。。。。
http://www.mhlw.go.jp/toukei/sippei/
「疾病、傷害及び死因の統計分類」
新生物の「その他」の３つ、
● a. 02120その他のリンパ組織 ，造血組織及び関連組織の悪性新生物 ： C88-C90,C96
●b. 0212１その他の悪性新生物 ： C00-C97の残り
●c. 02200その他の新生物 ： D00-D48 ：
D00-D09 上皮内新生物 (118)
D10-D36 良性新生物 (822)
D37-D48 性状不詳又は不明の新生物 (417)
02120その他のリンパ組織 ，造血組織及び関連組織の悪性新生物 ： C88-C90,C96
0212１その他の悪性新生物 ： C00-C97の残り
★
（よって、Ｃ73甲状腺の悪性新生物は、
02121その他悪性新生物、へ含められている）
対照表＝「死因簡単分類」と「死因基本分類」と。
こちらなど・・・
○ 「ＩＣＤ１０対応標準病名マスター」
http://www.dis.h.u-tokyo.ac.jp/Scripts/ICD10Categories/default2_ICD.asp?CategoryID=1
○ 「疾病、傷害及び死因の統計分類」
http://www.mhlw.go.jp/toukei/sippei/
○ 対照比較表、死因‐簡単分類と‐基本分類
http://www.mhlw.go.jp/toukei/sippei/icd.html
○ 「死亡診断書記入マニュアル平成２５年度版」
http://www.mhlw.go.jp/toukei/manual/dl/manual_h25.pdf
９頁では、老衰についてこう記してある。
「④ 死因としての「老衰」は、高齢者で他に記載すべき死亡の原因がない、いわゆる自然死の場合のみ用います。
ただし、老衰から他の病態を併発して死亡した場合は、医学的因果関係に従って老衰も記入することになります。」
～～～～～～～～
甲状腺及びその他の内分泌腺の悪性新生物(Ｃ73－Ｃ75)
Ｃ73 甲状腺の悪性新生物
Ｃ74 副腎の悪性新生物
Ｃ74.0 副腎皮質
Ｃ74.1 副腎髄質
Ｃ74.9 副腎，部位不明
Ｃ75 その他の内分泌腺及び関連組織の悪性新生物
Ｃ75.0 上皮小体<副甲状腺>
Ｃ75.1 下垂体
Ｃ75.2 頭蓋咽頭管
Ｃ75.3 松果体
Ｃ75.4 頚動脈小体
Ｃ75.5 大動脈小体及びその他のパラガングリア<傍神経節>
Ｃ75.8 複数の内分泌腺，部位不明
Ｃ75.9 内分泌腺，部位不明
第ⅩⅧ章 症状，徴候及び異常臨床所見･異常検査所見で他に分類されないもの （３５１行にわたって分類記載）
Ｒ53 倦怠(感)及び疲労
Ｒ54 老衰
Ｒ55 失神及び虚脱
Ｒ56 けいれん<痙攣>，他に分類されないもの
診断名不明確及び原因不明の死亡(Ｒ95－Ｒ99)
Ｒ95 乳幼児突然死症候群
Ｒ96 その他の突然死<急死>，原因不明
Ｒ96.0 即死
Ｒ96.1 発症後24時間未満の死亡で他に説明がないもの
Ｒ98 立会者のいない死亡
Ｒ99 その他の診断名不明確及び原因不明の死亡
「政府統計の総合窓口」＞「人口動態調査」
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001028897
（＞「保管統計表 都道府県編（報告書日掲載表）」＞「死因」＞「年次」）↓
「年次」をクリック
↓
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/OtherList.do?bid=000001041662&cycode=7
ここの第３表。
統計の在処～～～～～～
「速報」と「月報」は、
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/81-1a.html
の中の、
「月報」ならば、・・・
「人口動態調査」―「結果の概要」 の４つ目の、
「人口動態統計月報（概数）」―「●月毎の概数です。調査月の約5ヶ月後に公表しています。」以下～から各月。
概要ではなく、「３．結果表」の「e-Stat」をクリック。
「統計表」
１４行目の「表番号」「14」の「（保管表）死亡数，性・死因簡単分類・都道府県（20大都市再掲）別」のリンク～から各月。
～～～
2012年「確定数」 9/5/2013_公表
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001114058
真ん中より下あたり、
「保管統計表 都道府県編（報告書非掲載表）死因」「 2012年 9/5 発表」
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/NewList.do?tid=000001028897
「概況」ではない詳しい「確定数」は、
「死因」の後の「年次」 をクリックすると、
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/OtherList.do?bid=000001041668&cycode=7
1999年～2012年 の 各年次の「 確定数 」が まとめて格納してある。
「 人口動態調査 人口動態統計 確定数
保管統計表 都道府県編（報告書非掲載表） 死因 年次
2009年 2010年 2011年 2012年
2004年 2005年 2006年 2007年 2008年
1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 」
2011年の県別死因簡単分類
確定数
保管統計表 都道府県編（報告書非掲載表）
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001101898
の、 ＝「１」ではなくて＝、
もっと下のほうの
＝表番号「 3 」＝が「死亡数」。
＝「死亡数、性・死亡月・死因(死因簡単分類)・都道府県(20大都市再掲)別」＝。
表番号「4」は保健所別。 ））））
（（ 県別死因別＜年次・月次表＞の作成方法。マクロを使わない力技の例。
一例Ａ：一行ずつ各年のシートからかき集める代わりに、各年シートをいったんＩＣＤコードの列で「並べ替え」を昇順ないし降順で実施すると四百行以上のもとシートから「男女別」の行を片側へ寄せて排除して、男女合計の行のみ１３０余行に圧縮でき、切り貼りの手間が短縮できるので、その（それぞれ年次の識別できるセルをあらかじめ付加しておいた）何年か分を一シートにこぴぺで集めてからさらにＩＣＤコード列基準で「並べ替え」を実施すると、一挙に全死因分類の行の表組みが得られる。好みの順番で整列してくれるように前もって工夫を加えて置けばその後の整除やグラフ作成が非常に簡単にできる。切り貼りの失敗可能性が少ないが、なにより全分類が簡単に表組みされるので全体が見えて便利。
力技の一例Ｂ：あらかじめ各年シートをブックに仕立てておいて、串刺し集計の要領で各シートから狙いの行をゲットする方法。オートフィルでやる割には、最初の計算式書きが神経つかうし手間取り、うっかり数字を書き間違えると目も当てられない結末となる。
力技の一例Ｃ：あらかじめ整除したシートを綺麗に並べて各年のシートから狙いの分類を一行づつコピペする。億劫のようで、しかし画面の隅でようつべでも見ながらやると結構楽しい。が、たくさんの分類をやって退けるには、やはり大変。特定分類の狙い撃ちゲット向け。
・・・そういうわけであちこちに間違いがあろうかと思います。ご批判ください。））
▲上へ ★阿修羅♪ > 原発・フッ素36掲示板 次へ 前へ
スパムメールの中から見つけ出すためにメールのタイトルには必ず「阿修羅さんへ」と記述してください。すべてのページの引用、転載、リンクを許可します。確認メールは不要です。引用元リンクを表示してください。