グラフは筆者が構築しているページMedicalfacts.Infoからのもので、2009年の1月から、毎週ごとに、年間死亡率を表示している。例えば数値が1000なら、その週の傾向が一年続けば年間で10万人あたり1000人死亡することになる。基本的に人は冬に多くお亡くなりになる傾向があるので、1月ごろをピークとなる波打つ周期的なグラフになる。周期的な挙動を示しつつ、2020年まで概ね減少傾向だったことが分る。

グラフはe-Statの月ごとの死因別年代別死者データ[1]を基にしている。基本は月データを週に分配(複数月に跨っている週も跨った日数に応じて分配)しているだけだが、隣の月との差が大きい場合は、月内の総計が変らない範囲で少しだけ補正している。死亡率算出のためe-Statの月ごとの年代別人口データ[2]も用いており、年齢調整(後述)も行っている。

回帰線や予測線については後述する。

高齢者の占める割合いが増えることで死者が増加することは当然であるし、そのために死亡率が上がっていくこともあるのだが、であれば高齢化の影響を排除して比較すればよいだけの話である。

なお国立がん研究センターの発表では、死亡率増加の原因としてコロナの影響には言及しても、ワクチンについては言及されていない。それでも高齢化の影響を排除できる年齢調整死亡率で論じ死亡率が減少傾向であったと言及していることは強調しておきたい。

年齢調整死亡率 (Age-standardized Mortality Rate, ASMR, または Age-Adjusted Mortality Rate) について説明する。先に示した国がんセンターの報道ページにおいても簡単な説明が書いてあるし、WHOでも解説[7]されている標準的な手法である。

まず基準とするモデル人口構成を決めておき、ある年度の各年代をモデル人口の該当年代の人口であると仮定し調整する。計算式は図参照のこと。年齢調整した死亡率を比較することで人口構成が違う年同士が比較可能となる[8]。基準モデルとして永らく昭和60年モデル人口が使われていたが、国立がん研究センターの論文は近年に制定された平成27年モデル人口[9]を用いている。

なお筆者のグラフ作成ではリアルタイムに近いデータが描画できる特徴を活かし、グラフの最終年月人口構成を基準としている。これは次回以降に掲載予定の死亡率から推計した超過死亡数が実際の値に近くなるようにするためでもある。

日本では2020年まで一貫して年齢調整死亡率は減っていた。年代ごとにみても概ね同じ傾向で2021年には増加している。ただし自殺の影響が多い15〜29歳では2020年の途中から急増している。また2011年に見えるピークは東日本大震災の影響である。

感染研は既に提供している絶対数のグラフと共に、筆者が提供しているような高齢化の影響を排除し年度ごとの比較が視覚的に可能になる、年代別や年齢調整した死亡率のグラフも提供すべきでは無いだろうか。

次の記事ではいよいよというかようやくというか、超過死亡に関して論じる予定である。