ハイライト
符号反転を検出
LAG+SIGNで最初の反転年代を抽出。
ハイライト
ノイズ対策
単発反転は除外、前後バンドの整合で確認。
ハイライト
時期特定
施策投入の“いつ”を明確化。
転換点サンプル（女性）
和歌山県 → 45-49
-0.23%
千葉県 → 70-74
-0.12%
富山県 → 70-74
0.22%
年代別 BMI30以上（和歌山県・女性）
| 年代 | 和歌山県 | 全国平均（女性） |
|---|---|---|
| 40-44 | 5.43% | 5.38% |
| 45-49 | 5.58% | 5.81% |
| 50-54 | 5.87% | 5.82% |
| 55-59 | 5.09% | 5.12% |
| 60-64 | 4.06% | 4.47% |
| 65-69 | 3.63% | 3.86% |
| 70-74 | 2.64% | 3.39% |
根拠と計算方法
根拠と計算方法
SQL: v2_turning_point_bmi30_prefecture_female.sql の出力より。
- 定義: 該当割合 = 該当件数 ÷ 総受診件数 × 100
- 分子: 該当件数 = 指定レンジ（例: 160以上・160以上180未満・180以上）の合計
- 分母: 総受診件数 = 同一指標・地域・性別（男女合算）での全レンジ合計
適用フィルタ
粒度: female-prefecture
指標: BMI30転換点（女性）
注記
- sign(diff) の符号反転で転換点を抽出。
- 本インサイトはAIがNDBオープンデータを活用して試験的に抽出した分析結果です。活用時には最終的な判断と内容確認を必ずご自身で行ってください。
参照SQLを見る
SQLファイルを読み込めませんでした。
分析サマリー
若年層の早発型と高齢層の遅発型で対策は異なります。 早発型には職域の栄養・運動支援、遅発型には地域の社会参加・生活支援を組み合わせることが効果的です。