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uchida_kawasaki
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東京GIGO
@ekb90377
出典： 第16回福島県「県民健康調査」検討委員会 資料一覧 pref.fukushima.lg.jp/sec/21045b/ken… 資料2-1 県民健康調査「甲状腺検査（先行検査）」結果概要【暫定版】 pref.fukushima.lg.jp/uploaded/attac…
2014-08-31 00:18:37
東京GIGO
@ekb90377
以下、標題について考察。福島県地方気象台による福島県の地域分類。浜通り、中通り、会津を、それぞれ北部、中部、南部に分類。このような気象的な視点からの分類は、放射性物質の拡散を考える上で好都合であろう。 pic.twitter.com/S721WpGQnr
2014-08-31 00:20:14
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東京GIGO
@ekb90377
なお、福島県県民健康調査では、郡山市湖南は郡山市、天栄村湯本は天栄村として集計しているため、以後の考察では、いずれも中通り中部に属するものとした。 pic.twitter.com/xGjkdzZ6bU
2014-08-31 00:21:17
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東京GIGO
@ekb90377
罹患率を（会津・中通り・浜通り×北部・中部・南部）に分けて集計。なお、罹患率の分母とした1次検査受診者数（補正）は、2次検査の進捗を踏まえ、市町村別に、1次検査受診者数×（2次検査結果確定数／2次検査対象者数）を計算して合計。 pic.twitter.com/aHklGyP2Wo
2014-08-31 00:25:41
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東京GIGO
@ekb90377
罹患率を地理的な配置にならって表にしたもの。下段は罹患数/1次検査受診者数（補正）の値である。東西方向の差は大きくないが、南北方向に差（北部が小さい）が見られる。 pic.twitter.com/eHoWgDPEzk
2014-08-31 00:26:34
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東京GIGO
@ekb90377
罹患率を降順に、95%信頼区間をつけて表にしたもの。信頼区間は大きいものの、中部→南部→北部の順に並んでいる。 pic.twitter.com/G943YMrXSe
2014-08-31 00:27:22
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東京GIGO
@ekb90377
始めに東西方向。会津－中通り－浜通りの比較。罹患率の数字自体は同程度である。 pic.twitter.com/ceNsXpo0CH
2014-08-31 00:29:58
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東京GIGO
@ekb90377
ただし会津については、元々の人口が少ないことと、2次検査があまり進捗していないことにより、罹患率の分子、分母がまだ小さく、信頼区間が広がっている。このため、中通り及び浜通りと比較して、多いとも、少ないとも、同程度とも、現段階では何とも言い難い。
2014-08-31 00:30:32
東京GIGO
@ekb90377
会津－浜通り－中通りの比較。以後の検討で、2×2クロス集計表に小さい数字が入ることがあるため、χ2とFisherの正確確率を併記した。両者の間に有意差なし。 pic.twitter.com/dEFJ4k49Hw
2014-08-31 00:31:39
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東京GIGO
@ekb90377
なお、白地図、χ2及びFisherの正確確率の計算は、群馬大学社会情報学部の青木繁伸教授のホームページに拠った。（常日頃より大変勉強になるホームページで、この場をお借りして御礼申し上げます）
2014-08-31 00:32:41
東京GIGO
@ekb90377
浜通り－会津の比較。有意差なし。（ただし会津については、今後数字が変わってくる可能性もあるため、今の段階では何とも言い難い） pic.twitter.com/EimXmVGhAR
2014-08-31 00:33:13
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東京GIGO
@ekb90377
中通り－会津の比較。有意差なし。（ただし会津については、今後数字が変わってくる可能性もあるため、今の段階では何とも言い難い） pic.twitter.com/RRtOu8stoV
2014-08-31 00:34:08
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東京GIGO
@ekb90377
次に南北方向。北部－中部－南部の比較。中部と南部は同程度だが、これらと比較して北部が小さいことが見て取れる。 pic.twitter.com/Rm6RwWekrV
2014-08-31 00:34:53
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東京GIGO
@ekb90377
北部－南部の比較。北部－中部ほどではないが、有意差（p<0.05）が出ている。 pic.twitter.com/NgYKBml4Po
2014-08-31 00:37:07
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東京GIGO
@ekb90377
ここまでの結論として、東西方向には有意差（p<0.05）はないが、南北方向には有意差（p<0.05）が見られ、中部、南部と比較して北部の罹患率が小さいという結果が得られた。
2014-08-31 00:39:48
東京GIGO
@ekb90377
年齢補正には、 ①受診年度の補正：受診年度が後になるほど診断時年齢が上昇して、罹患率が高くなることに対する補正 ②年齢構成の補正：年齢階級が高い（例：16-18歳）ほど罹患率が高くなるので、各年齢階級が受診者全体に占める割合を踏まえた補正 この２つについて考える必要がある。
2014-08-31 00:42:24
東京GIGO
@ekb90377
まず、受診年度の比較。北部－中部－南部で大きな差が見られる。罹患率が高く出やすい順に並べると、南部 > 中部 > 北部となる。 pic.twitter.com/qdUH6bpcnw
2014-08-31 00:43:18
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東京GIGO
@ekb90377
次に年齢構成の比較。11-15歳と、16-18歳の占める割合が大きいほど罹患率が高く出やすくなる。あまり大きな差はないものの、罹患率が高く出やすい順に並べると、北部＞中部＞南部となる。 pic.twitter.com/SXQiFaWquc
2014-08-31 00:44:23
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