災害統計
ここ数ヶ月は東北を行脚しまくり、
震災後の死因統計と医療分布戦略を
YUITOの専門は、疫学の中の
「過酷な状況でいかに
精度が高く、論理的なデータを集めるか」
という「研究方法論」になります。
本来データのとりづらい、
災害時や発展途上国では、
" Quick & Dirty "
（汚いデータでいいから、
最低限のデータでいいから、
とりあえず素早く集めろ戦略）
という手法を用いて、
データ収集と分析を行います。
YUITOは、
アフリカや紛争地などの環境で、
しっかりと論理的サンプリングを用いて、
さらにインタビューや参加観察などの
質的データまでも含めた包括的なデータ収集方法
" Quick & Rich "
（すばやいデータ収集だけど、
論理的で情報豊富なものを集められる戦略）
を確立しつつあり、国際的な評価をもらっています。
アフリカなどで
その専門性を活かし始めていた頃に、
東日本大震災が起こり、
「まさに自分の出番だ！」と電話をかけまくり、
" Quick & Rich "
を行おうとしていると、
そんなの知らんと日本の学閥に反対され、
自分の日本人の疫学師匠が提案していた
” Quick & Dirty ”
（通常なら紛争地でさえ24時間以内に精度の高い
情報プラットホームを構築可能です。）
までなんと却下されてしまったのです。
いつもアフリカで普通にできていることが
日本では「学閥」という
くだらない壁によって否定され、
なんと今回の東日本災害時の初期からの
総合的な疫学データは今も存在しないのです！
これには師匠と一緒にマジで泣きました。
ちなみに日本の各大学や組織が
" Slow & Perfect "
なデータを構築しようとしていたのです。
（災害1か月後くらいから起動しましたが！）
これには「大大大ショック」を受け、
ずっと海外メインでやってきたけど、
自分の母国である日本にも還元しなければと感じ、
今は海外に行きつつ、頻回に東北に足を運んでいます。
自分なりの懺悔です。
そのなかで、
震災によって多くの人が命を失い、
日本全体の「死亡統計」にまで
長期的な影響を与えているので、
それを補正するのが自分の役割になります。
＃ 災害死の死因
＃ 避難によって生じた肺炎の上昇
＃ 災害による直接的、間接的原因による自殺
などをどう扱うかが議論となり、
現在も細かい補正をかけています。
今回は東日本大震災の影響も含めた
平成23年の人口動態調査から
「災害統計」を読んでみましょう。
１）死亡数
人口動態調査とは、
簡単に言えば役場に出す書類で、
「出生」届、「死亡」届、「死産」届、
「婚姻」届、「離婚」届
の5項目の状況を毎週リアルタイムで把握できる
人口統計システムです。
対をなすのが、5年毎に行われる
世界一正確な「国勢調査」で、
こちらは人口静態調査と呼ばれます。
厚生労働書のHPからも詳細が取り出せます。
今回の人口動態調査では、
届け出のまま分析したものとなり、
日本の平均的な死因まで変えてしまったかが見えます。
※ちなみに行方不明者は含まれていません。
東日本大震災における死者数は
総数 18,877人で、分布は以下の通りです。
1位 宮城県 10,483人
2位 岩手県 5,642人
3位 福島県 1,757人
また、女性が多かった点も特筆する点でしょう。
男性 8,693人
女性 10,184人
２）年齢別死亡の分布
＃ 逃げ遅れた
＃ 避難の連絡が来にくかった
＃ 簡単に行動が起こせなかった
「高齢者」が犠牲になっていることが
データによって浮き彫りになっています。
全死亡のうち、
60歳以上の死亡が 67,9%を占めているのです。
（つまり、死亡者の3人に2人が60歳以上）
もちろん、高齢者の多い街が
津波に襲われたことも関係しているでしょう。
特に、男女とも70歳以上の高齢者が
年代別としては最も多く被害を受けています。
今回は「高齢者」への被害が多く、
今後は震災時に
「高齢者に対して、
どのようなアプローチで情報提供して、
早めに避難できるようにするか。」
が災害予防の課題となります。
特に、女性の死亡が多く、
「あまり積極的に移動しない」
または
「積極的な移動手段がない」
高齢の女性へのアプローチという
新しい課題も見つかりました。
そして、最も心を痛めるのが、
「0-4歳、0-9歳の死亡も少なくない」
ということです。
質的な分析をかけてみると
こどもは一人では逃げられないし、
お母さんと一緒に逃げて、
けれど、子どもがいるので、
素早くは避難できずに、そのまま
親子2人とも流されてしまったケースが
多いように思えます。
この統計で、
「こどもを持つ母親に対して、
どうやって避難をスムーズに行ってもらうか。」
という問題も発見されました。
自然はコントロールできませんが、
災害被害はコントロールできると考えるので、
たくさんの専門家と恊働してシュミレーションして、
多くのシナリオを作ることが必要だと感じています。
３）災害死因
これは様々な議論がありましたが、
死因統計の「不慮の事故」に含むこととして、
詳細な死因はだれにもわからないので、
＃ 外因の詳細不明の作用 14,491人（77%）
（低体温、窒息、溺死）
＃ 詳細不明の損傷 3785人（20%）
（体幹や四肢、その他の損傷）
となり、分類法がそもそも
適切でないように思われます。
ただ、災害により
避難所生活になったり、
また入居高齢者の移動があったり、
「肺炎」が増加して、
平成23年度の全死因の3位が
「肺炎」になってしまいました。
もちろん、
不慮の事故も5位になっています。
平成23年死因
１位 悪性新生物（28%）
２位 心疾患（16%）
３位 肺 炎（10%）↑
４位 脳血管疾患（9.9%）↓
５位 不慮の事故（4.7%）↑
ただ、震災の影響がなくても
日本の高齢化により肺炎が
死因の第3位になるのは時間の問題でした。
その他、死因にはあがってきませんが、
＃ 赤タグは少なかった
＃ 遺体が見つからずQOLがかなり落ちた
＃ 破傷風の増加
＃ 敗血症の増加
＃ PTSDの集団発生
＃ 四肢外傷の増加
などのデータもあります。
迅速なデータベースが構築できなかったので、
避難所でどのような感染症が
どのような形で流行り、
また何が供給不足だったのか、
「再発予防のために一番大事なデータ」
が、すべて闇の中になってしまいました。
一生悔いていく事実です。
日本についてもう一度、
しっかり考えようと決めた理由です。
ただ、災害に関わる人や一般の人が
この記述や災害統計を読んで、
少しでもリアルなシナリオを創造し、
災害予防に役立てて頂ければ、幸いです。
FOR the JAPANESE
