新型コロナ感染6指標と要介護指数・高齢化率のメタ分析

厚労省新型コロナ感染6指標（’20‐8‐8）と要介護指数・高齢化率等、メタ分析と　ＸＶＩＥＷによる対話環境開発 この度のコロナ禍に関する様々な処から発信されている統計指標の中で、代表的な物として厚生労働省より報告されている「新型コロナ感染６指標」がある。この数値は毎日４７都道府県‐自治体から上がってくる数値を使用し、陽性率、10万人当たりの１週間の感染者数、最近１週間の同前週比、１０万人当たりの療養者数、確保想定床利用率、感染経路不明の割合の6つの指標（因子）が集計され、地域固有性分析を行い感染重症度などから、ステージ４、ステージ３などのランク評価が発表されている。 その中で、やはり高齢化率が高い所で、基礎疾患率が高い都道府県はコロナウイルスの罹患（感染）においても高ランクに位置付けられている。これはやはり高齢化に伴い、又要介護度が高まることで基礎疾患を持つ住民の割合が増加することに起因していると言える。しかし乍、高齢化率が高いからというっても要介護度が線型的に高くなるかと言うとそうではない社会的要因があり、地域固有性を産んでいる。 実は昨年応募したLODチャレンジ2019では、４７都道府県の老人医療費の金額ランキングを高齢化率、要介護率、その両者を演算した要介護指数、更に健康寿命、幸福度指数（健倖度）、一人当たりの県民所得などの多次元分析で比較評価している。今回、この2つのカテゴリーの横断分析（メタ分析）を行った所、「要介護指数と新型コロナ１０万人当たりの療養者数」の関係に指数関数的な回帰性が認められる点が認められた。 そして、老人医療費が高い都道府県のグループと新型コロナ感染のステージ３．４のグループはほぼ同一であることが認められた。ここで重要な事は、これらの2種類のデータセットの間に同様のクラス分類が明確に出ていることは、そこに共通的な社会属性要因があるはずである。それらは、個々の説明に使用されるスライドごとに、その都道府県の生活者、地域行政や医療機関関わる方々が個々の視点で、今回のデータセットだけでなく、自分の手持ちデータや情報と組み合わせ分析を行いその結果を持ちより討議をする事が極めて重要になる。このような公民連携又額を入れた産学公民連携が極めて重要である。新政治体制における「デジタル政府」では行政手続きよりこのような根源的な問題を解決するところに人財ー社会情報インフラ投資を行う必要がある。 尚、今回の可視化分析ではデータクレンジングやフォーマッティングをEXCELで行い多次元分析可視化ツールのXVIEWにイクスポートして、散布図行列、ヒストグラム、相関係数行列の自動化を行い、レーダーチャートなど目的に合った視点の可視化を自動生成を実現している。これは以前横浜市健康21に関連する調査で地域課題賞を頂いた時からの機能強化であり、アンケート機能も追加したので、得られたデータや可視化分析結果をベースに行政と市民が十分に対話できる材料を提供するものである。 地域行政内では様々な部局があり、その持っているデータはオープンデータ化されていても限られたものであり、又フォーマットもバラバラである。それを横断的に評価分析を行う場合にも十分使えるし政策提案をデータドリブンにでき未来予測にも貢献できる。国のデジタル庁の動きはペースが遅く地域行政の現実の政策や歳入歳出管理に関しても比較政策学的に行える支援が可能となる。以下個々のスライドの解説 尚、可視化分析に関しては3次元バブルチャートによるものも行ったので、散布図行列では直観的に把握できないものも３Dグラフを回転させることで、3つの次元で物事の関係を空間ベクトル的に認識できるのでご活用頂きたい。