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こうだいこやぎ
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1 日本の高齢者の主要死因に対するピリオド型とコーホート型の死因別死亡確率の比較吉永一彦南條善治 NUPRI 研究報告シリーズ No 年 3 月

2 吉永一彦福岡大学医学部社会医学系総合研究室講師南條善治日本大学人口研究所客員所員福島県立医科大学名誉教授

3 研究報告シリーズ No.22 目次要約 1 はじめに 1 1 資料と方法資料死因別死亡確率の計算方法 3 2 結果および考察ピリオド型とコーホート型の平均余命の比較主要死因別死亡確率の年次推移主要死因別ピリオド型死亡確率の年次推移主要死因別コーホート型死亡確率の年次推移主要死因別ピリオド型死亡確率とコーホート型死亡確率の比較主要死因別死亡確率の性差 8 まとめ 8 文献 9 Summary 12

4 要約近年の労働環境や生活環境さらには医療技術などの著しい改善により死亡率は低下し平均寿命も急速に伸びてきた死因についても環境の改善に伴ってその構造は変化してきた死因構造の表現の一つに多重減少生命表に基づいた死因別死亡確率がありさきにピリオド的に観察したが本稿ではコーホート的に観察しそれらの比較および性差での比較を行うコーホート型ではピリオド型において単調に増加している死因あるいは減少している死因ではその増加あるいは減少を拡大している減少したのは胃腸炎と結核で短期間において大きく減少した逆に大きく増加したのは悪性新生物と肺炎である性差ではピリオド型死亡確率において悪性新生物の差が大きく 2010 年では男子の約 30% に対して女子が 20% で約 10% の大きな違いがあったコーホート型についても 1970 年 60 歳コーホートで約 7% の大きな差がみられた本稿で示す死因別死亡確率は多重減少生命表を用いているため同時に多くの死因を扱うことができ死因間年次間性別でも比較が可能であるそのため人口学公衆衛生学や疫学の研究では有用かつ興味ある手法と思われる Keywords: 期間生命表世代生命表ピリオド型死因別死亡確率コーホート型死因別死亡確率主要死因構造はじめに近年の労働環境や生活環境さらには医療技術などの著しい改善により死亡率は低下し平均寿命も急速に伸びてきた死因についても年次と共にそれぞれに改善された環境に関連した疾患の死亡が減少しその構造は変化してきた例えば公衆衛生活動により感染症疾患の減少栄養環境では脳血管疾患などの改善が飛躍的に見られたこのように年次と共に死因構造も大きく変化してきており我々はこれまで主要死因について死亡率の年次推移を観察しさらにはそれらの変化が平均寿命に及ぼす影響について研究してきた ( 重松他 1981, Shgematsu et al. 1994, Yoshnaga et al. 2005, 吉永他 2006, 吉永他 2010) また年次推移の観察とともにある世代についてある年齢以降の生存死亡状況を生命表形式で表した世代 ( コーホート ) 生命表を作成し観察した ( 小林南條 1988 南條吉永 2002) さきの研究 NUPRI 研究報告シリーズNo.15( 南條吉永 2014) では多重減少生命表 (Multple Decrement Lfe Tables 略称 MDLT) の考えに基づいたピリオド型の死因別死亡確率 ( 記号 π x で示す ) の観察をおこなったこれはある年齢以降のある特定死因による死亡確率 (probablty of eventually dyng from specfed cause of death) である ( 水島 1963) 本稿ではこれに続きある年齢の人 ( 世代 ) がその後年次と加齢に伴って特定の死因で死ぬ確率いわゆる世代別に見たコーホート型の死因別死亡確率 ( コーホート型死因別死亡確率と記す ) を 60 歳以上の高齢者について観察しさきのピリオド型死因別死亡確率との比較およびそれぞれにおける性差の観察を行う 1

5 1. 資料と方法 1.1. 資料観察年次は 1950~2010 年年齢は 60~100 歳であり必要となる資料は各歳別の生命表および死因別死亡数である生命表は 100 歳まで必要となるため HMD (Berkeley, The Human Mortalty Database) の 1950~2010 年の各歳 (0~110) を用いた死亡データは厚生労働省の人口動態統計から 1950~2010 年の全死因および死因別死亡数 ( 年齢階級は 0,1,2,3,4,5-9,10-14,,95-99,100+) を使用した主要死因分類はさきに重松ら ( 重松他 1981) が ICD6~8 について年次的観察ができるように統一的に分類したものを基に Yoshnaga and Une ( 2005 ) により若干の修正と ICD9,10 の追加をしたものであり主要なものとして胃腸炎結核悪性新生物心疾患高血圧性疾患脳血管疾患肺炎気管支炎 ( 以下, 肺炎 ) 不慮の事故自殺の 9 分類および残りをその他としてまとめ合わせて 10 分類とし表 1 に再掲した (Yoshnaga 他 2005 南條他 2014) 表 1. 主要死因分類表 ( 再掲 ) ICD6 ICD7 ICD8 ICD9 ICD10 * S25-32 S33-42 S43-53 S54-S62 S63-H6 H 全死因 B36 B36 B4 B46e B4 B46e 4 72 A04 A08 胃腸炎 B43b B43b A09 K29 K50-52 K57 結核 B1 B1 B5 B (A15-19) B2 B2 B6 B6 6 悪性新生物 B18 B18 B19 B (C00-97) 心疾患 B25 B26 B27 B25 B26 B27 B26 B28 B29 B26 B28 B (I , I05-09, I20-25, I27, I30-51) I26,28 B28 B28 B27 B (I10-13) 高血圧性疾患 B29 B29 脳血管疾患 B22 B22 B30 B (I60-69) 肺炎 B31 B43a B32 B31 B43a B32 B32 B33a B46d B32 B33a B46d (J12-18) J20-22 J40-42,44 事故 BE47 BE48 BE47 BE48 BE47 BE48 BE47 E104-E (V01-59) Y40-86 Y88-89 自殺 BE49 BE49 BE49 BE49 E (X60-84) その他 ICD10 * :5 桁の数字は死因簡単分類を表しその括弧内は死因基本分類での内訳を示す本稿ではコーホート観察を行うため各年各歳データの必要があり年次別に 5 歳階級形式である死因別死亡数についてはスプライン関数とゴンペルツメイカム曲線を用いて各歳数に補間した補間作業は各年毎に行い 5 歳階級別死亡数を 0 歳から高 2

6 齢へ累積しこれに 3 次スプライン関数を用いて各歳の累積死亡数に補間するここで高齢の 90 歳以上では死亡数が急激に減少するため 3 次スプライン関数では揺れが生じたそのため 90 歳以上では累積した年齢階級別死亡数にゴンペルツメイカム曲線を適用して平滑化したそのため 90 歳以上では僅かながら誤差が生じている最後に年齢間の差分をとって各歳の死亡数を得た 1.2. 死因別死亡確率の計算方法本稿ではピリオド型死亡確率とコーホート型死亡確率を求めるが前者は各年について生命表と死亡数から求められる後者はある出生年の世代について追跡していくもので加齢とともに年次も進んでいく従って観察年齢を高齢者の 60 歳から 100 歳の 40 年間を対象にしているため計算年数も前者では 1950 年から2010 年までであるが後者では 1950 年から 1970 年まで求められる死因別死亡確率の計算方法は Preston, et al.(2001) 山口他(1995) Namboodr, N.K., et al.(1987) を参照している表 2 は胃腸炎 1950 年男子におけるピリオド型の死亡確率の計算例である表 2. 死亡確率の計算例胃腸炎男子 1950 年 Age x n D x n D x l x n q x n q x nd x l x π x , , , , , , , , , , , , : : : : : : : : : Total 174,298 8,434 5,168 nd x all deaths n age nterval [x, x+n-1] # 実際の数 nd x deaths from cause n age nterval [x, x+ n-1] # 実際の数 l x number survvng at exact age x of born #lfe table 以下同様 nq x probablty that an ndvdual of age x des before reachng age x +n nq x = n q x nd x / n D x probablty from cause that an ndvdual of age x des before reachng age x +n = l x nq x number dyng from cause between ages x and x +n nd x l x π x = n d x sum of n d t n age nterval [x, ) = l x / l x probablty of eventually dyng from cause alve at age x 3

7 ここで必要な資料は各歳の全死因死亡数 nd x 死因の死亡数 nd x および生命表の死亡率 nq x である他は定義により計算されるまず生命表の死亡率 nq x から生存数 l x を求める次に死亡率 nq x を全死因死亡数に対する死因の死亡数の割合で分配 ( n q x ) しこれに生存数 l x をかけて生命表の死因の死亡数 nd x を求めるこれらを x 歳以上について累計して l x を求めるこれは x 歳以上で死因により死亡する合計である最後にその年齢における生存数 l x に対する l x の割合すなわち死因による死亡確率 π x を得るしたがって各年齢においてその他の死因を含むすべての死因に対する π x を合計すると 1.0 になるコーホート型死亡確率の計算でも計算手順は全く同様で全死亡数死因別死亡数生命表死亡率に該当するコーホートの値で置き換えるだけである 2. 結果および考察 2.1. ピリオド型とコーホート型の平均余命の比較本稿ではピリオド型とコーホート型との比較を行うためまずそれぞれの生命表における 60 歳以上の平均余命を観察した ( 表 3) コーホート生命表における平均余命は日本の世代生命表と同じ方法により版へ拡張したもの ( 吉永南條 2014) を参照した当然のことながらコーホート生命表における平均余命の方が大きく男子の 60 歳で比較してみるとその差は 1950 年で 1.06 年 1960 年では 1.73 年 1970 年では 2.91 年コーホート型の方が大きくその大きさも年次とともに増大している同様に女子の 60 歳では 1950 年 1.75 年 1960 年 2.76 年 1970 年では 4.40 年大きく同年における男子よりその差は大きい 70 歳でも同様である 80 歳では1960 年を除いてコーホート型の方が大きい表 3. ピリオドコホート別平均余命男子女子 Age Year * 日本の世代生命表ピリオド生命表 * コホート生命表差 =( コーホート )-( ピリオド ) 2.2. 主要死因別死亡確率の年次推移表 4.1 表 4.2 はそれぞれ性別について年次別年齢別の死因別死亡確率で左側にピリオド型死因別死亡確率中央にコーホート型死因別死亡確率右側にピリオド型とコーホート型の差を併記した表 4.3 は性差である年次は1950~1970 年を10 年毎 4

8 ピリオド型についてはさらに年を記した網掛けの部分は表 4.1 表 4.2 では死亡確率がコーホート型の方が大きいことを示し表 4.3 では死亡確率が男子の方が大きいことを示す表 4.1. 主要死因別死亡確率男子死因 Age 期間死亡確率コホート死亡確率差 =( コーホート )-( 期間 ) Year 胃腸炎結核悪性新生物心疾患高血圧脳血管疾患肺炎不慮の事故自殺その他網掛けのセルは期間型 <コーホートを示す 5

9 表 4.2. 主要死因別死亡確率女子死因 Age 期間死亡確率コホート死亡確率差 =( コーホート )-( 期間 ) Year 胃腸炎結核悪性新生物心疾患高血圧脳血管疾患肺炎不慮の事故自殺その他

10 表 4.3. 主要死因別死亡確率の男女差 ( 男子 - 女子 ) 死因 Age 期間死亡確率コホート死亡確率 Year 胃腸炎結核悪性新生物心疾患高血圧脳血管疾患肺炎不慮の事故自殺その他網掛けのセルは女子 < 男子を示す主要死因別ピリオド型死亡確率の年次推移まず男子のピリオド型死因別死亡確率を観察する 60 歳では年次の推移とともに減少しているのが胃腸炎結核で 2010 年における死亡確率はいずれも1% 以下である 7

11 脳血管疾患は 1970 年の 30% をピークにその後減少して 2010 年には 10% 以下になった高血圧も 1970 年まで増加傾向であるがその後減少に転じ 2010 年では 1% 以下である心疾患は 1990 年をピークに減少に転じたがあまり大きな改善ではなく 2010 年でほぼ 15% である増加したのが悪性新生物で 2010 年では約 30% を占めているまた肺炎が 1990 年以降増加して約 15% になった不慮の事故は 3% 前後自殺はほぼ 1% であるまたその他が依然として約 25% を占めている 70 歳でも年次推移は 60 歳とほぼ同様であるが加齢に伴って増加しているのが心疾患高血圧肺炎である悪性新生物は減少している同様に女子のピリオド型死因別死亡確率では値の大小は多少あるが男子とほぼ同傾向である性差については節で観察する主要死因別コーホート型死亡確率の年次推移コーホート型死因別死亡確率ではその年次から年次経過を伴う加齢であるからピリオド型で年次の推移に伴って単調な増加あるいは減少をしている死因ではコーホート型ではその変化は増幅される男子について例えば胃腸炎と結核では短期間で大きく減少している大きく増加したのが悪性新生物と肺炎である心疾患も1970 年でも若干の増加である脳血管疾患は 1960 年以降大きく減少している主要死因別ピリオド型死亡確率とコーホート型死亡確率の比較前節でも述べたがピリオド型で単調な増加あるいは減少をしている死因ではコーホート型ではその変化は増幅される男子について死亡確率の差 (=コーホート型-ピリオド型 ) で 1950~1970 年でいずれも負なのが胃腸炎でしかしその差は縮小している死亡確率そのものが小さくなったためである結核高血圧および脳血管疾患が同様な傾向で正から負へ転じその差は負へ拡大している心疾患も正ではあるが差は縮小している一方で悪性新生物と肺炎は年次と共にその差は正へ拡大している主要死因別死亡確率の性差表 4.3 で網掛けの部分は男子の方が死亡確率が大きいもので全体的に各死因で一貫しているピリオド型とコーホート型で共に男子の大きいのが結核悪性新生物肺炎不慮の事故自殺である中でも悪性新生物は 10% ほど大きい次いで肺炎が 2~ 3% であるから悪性新生物の差は突出しているといえる心疾患および脳血管疾患はピリオド型の 1990 年以降コーホート型では 1950 年から男子の方が大きい女子の方が大きいのが胃腸炎高血圧その他であるまとめ本稿で扱ったある特定死因による死因別死亡確率はある年齢まで生存していた人がその後ある死因で死亡する確率であり言い換えればある年齢での生存数に対するその後のある死因での死亡数の割合である死因別死亡率は通常各歳あるいは 5 歳階級のような狭い年齢範囲で用いられるが死因別死亡確率はある年齢以降ある 8

12 いはある年齢から 20 年間以内に死亡する確率など比較的広範囲に用いられることが多いまた本稿ではコーホート型死亡確率を扱ったがピリオド的観察が該当年次における年齢階級別死亡率を仮想的に連結して生命表関数を求めているのに対してコーホート的観察はある人あるいは世代に対するその後の加齢に伴う死亡率を追跡しているため実際の死亡過程による生命表であり実質的である本稿では 1950~2010 年の日本のその他を含む主要 10 死因についてその死因別死亡確率の長期の年次推移をピリオド型とコーホート型の 2 通りについて計算しその差およびそれぞれの死因別死亡確率における性差について観察したまずピリオド型で死因別死亡確率が年次の推移とともに減少していた死因は胃腸炎および結核である共に感染症関係で公衆衛生環境の改善によるものであろうまた脳血管疾患および心疾患は 1970 年あたりまで増加していたがその後は減少に転じている栄養環境の改善によるものと思われる逆に増加したのが生存率の低い悪性新生物で次第に死亡割合を増していったまた加齢に伴って増加しているのは心疾患高血圧および肺炎である肺炎は高齢おいて体力や免疫力の低下により発症しやすくなりまた回復が遅れるためであろう加齢に伴う悪性新生物の死亡確率は減少しているコーホート型ではピリオド型において単調に増加している死因あるいは減少している死因ではその増加あるいは減少を拡大している減少したのは胃腸炎と結核で短期間に大きく減少した逆に大きく増加したのは悪性新生物と肺炎である性差ではピリオド型死亡確率において悪性新生物の差が大きく男子の約 30% に対して女子が 20% で約 10% の大きな違いが見られたコーホート型についても 1970 年 60 歳コーホートで約 7% の大きな差がみられた本稿で示した死因別死亡確率は多重減少生命表を用いているため同時に多くの死因を扱うことができ死因間年次間性別での比較が可能であるそのため人口学公衆衛生学や疫学の研究では有用かつ興味ある手法と思われる (2015 年 3 月受付 )(2015 年 3 月採用 ) 文献市田浩三吉本富士市 (1979) スプライン関数とその応用教育出版. 厚生労働省 (2013) 参考資料 3 死因別死亡確率と特定死因を除去した場合の平均余命の延びの推移 (1) 死因別死亡確率 ( 主要死因 ) の推移 (0 歳 65 歳 75 歳 90 歳 ) 平成 25 年簡易生命表の概況 ( ( 最終確認 2015 年 5 月 19 日 ). 国立がん研究センター (2015) コホート生存率表についてがん情報サービス ( ( 最終確認 2015 年 5 月 19 日 ). 国立社会保障人口問題研究所 (2012) 日本の将来推計人口平成 25 年推計. 小林和正南條善治 (1988) 日本の世代生命表年期間生命表に基づく 9

13 - 日本大学人口研究所. 桜井明 (1981) スプライン関数入門東京電機大学出版局. 佐藤龍三郎著 (2002) 人口保健医療社会福祉および年金制度 JICA, ( c/report/paper/pdf/rp16_j01.pdf) ( 最終確認 2015 年 5 月 19 日 ). 重松峻夫南條善治 (1981) 主要死因の平均寿命に及ぼす影響- 戦後 25 年間の観察 - 民族衛生第 47 巻第 4 号 pp 竹中猛 (1958) 特定の疾病によりいずれ死亡する確率( 未必死亡確率 ) の時代的推移医学研究第 28 巻第 5 号 pp 内閣府 (2014) 平成 26 年版高齢社会白書 ( ( 最終確認 2015 年 5 月 19 日 ). 南條善治吉永一彦 (2002) 日本の世代生命表年期間生命表に基づく - 日本大学人口研究所. 南條善治吉永一彦 (2004) 高齢者の生命表の将来推計と2,3 の応用日本大学人口研究所研究報告シリーズ No.10. 南條善治吉永一彦 (2014) 日本の主要死因によりいずれは死亡する確率の年次推移と将来予測 - 日本の主要死因別死亡数集 (1950~2010 年 ) を用いて- 日本大学人口研究所研究報告シリーズ No.15. 南條善治吉永一彦 (2014) 全国および東北 3 県 ( 岩手県, 宮城県, 福島県 ) の主要死因別の年齢調整死亡率および生命表死亡確率の年次推移 ( ) と予測 ( 付表 ) 全国および東北 3 県 ( 岩手県, 宮城県, 福島県 ) の12 大主要死因別の年齢調整死亡率および生命表死亡確率の指標要約集 ( 年 )(10 年間予測値を含む ) 日本大学人口研究所研究報告シリーズ No.16. 水島治夫 (1963) 生命表の研究生命保険文化研究所. 山口喜一南條善治重松峻夫小林和正編著 (1995) 生命表研究古今書院. 吉永一彦畝博 (2006) 日本における死因構造の推移( )- 平均寿命の性差への寄与 - 厚生の指標第 53 巻第 4 号 pp 吉永一彦南條善治 (2010) 日本の高齢女性における死因構造の推移(1955~ 2005) - 前期高齢者と後期高齢者の死亡率死亡割合の推移 - 厚生の指標第 57 巻 s 第 13 号 pp 吉永一彦南條善治 (2014) 日本の世代生命表 1891~2012 年期間生命表に基づく- 日本大学人口研究所. 横山哲 (2006) 年齢別の死因別死亡確率分析とその応用- 日米比較日本保険医学会誌第 104 巻第 2 号 pp ( 以下の文献は重要なのである方が良い ) Amercan Cancer Socety (2009) Age-Adjusted Cancer Death Rates, Females by Ste, US, , Cancer Facts & Fgures. 10

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15 A comparson between the perod-type and cohort-type probabltes of eventually dyng from the man causes of death n Japan Kazuhko Yoshnaga and Zenj Nanjo Summary In recent decades labor crcumstances, the lvng envronment and medcal technology have mproved remarkably. As a result, n Japan the mortalty rate has decreased, whle lfe expectancy has greatly mproved, wth the structure of mortalty causaton also undergong a sgnfcant change. In ths paper we frst observe the perod-type probabltes of eventually dyng from a specfc cause, obtaned by utlzng the multple decrement lfe table (MDLT) method, and then conduct chronologcal and gender comparsons of these probabltes. The subject of ths study are gender-specfc mortalty rates broken by ten man causes of death among the Japanese elderly people (defned here as those 60 or older) n the perod Based on the MDLT method, we produce both the perod and the cohort type of probabltes of eventually dyng from a specfc cause, and then make chronologcal comparsons between them (See Table 1 and Table 2). These offer us the opportunty to handle many causes of death at the same tme and allow us to conduct comparsons of mortalty n Japan by the cause of death, year and gender, whch s why we beleve they present a method that could be of nterest to researchers n felds such as demography, publc health and epdemology. Keywords: Multple decrement lfe table, mortalty broken by man causes of death, Internatonal Statstcal Classfcaton of Dseases and Related Health Problems (ICD), perod-type lfe table, cohort-type lfe table, cause-specfc probablty of dyng. 12

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Microsoft Word - No.15　2月13日編集.docx 日本の主要死因によりいずれは死亡する確率の年次推移と将来予測 - 日本の主要死因別死亡数集 (1950~2010 年 ) を用いて- 南條善治吉永一彦 NUPRI 研究報告シリーズ No.15 2014 年 3 月南條善治日本大学人口研究所客員所員福島県立医科大学名誉教授吉永一彦福岡大学医学部社会医学系総合研究室講師研究報告シリーズ No.15 目次要約 1 はじめに 1 1

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