代謝・肥満

UPDATE

BMI30以上の女性割合を年代別に確認|沖縄県・第11回NDB

対象指標: BMI30以上・BMI25以上

対象集団: 沖縄県 女性

沖縄県 女性のBMI30以上は8.48%で、全国比較4.97%に対して+3.51ポイントです。

データソース: NDBオープンデータ 第11回 特定健診(基本)

最終更新: 2026-07-07

ハイライト

第11回値へ更新

BMI30以上・BMI25以上をrelease_id=2 / data_year=2024で再計算しました。

ハイライト

公開回の混在を排除

前回公開回の値を正解扱いせず、各指標を第11回のローカルDB値から再取得しています。

ハイライト

画面表示は原票由来の集計値

Web側で新たな平均・合計を正解として作らず、DBに登録済みの集計値を表示します。

沖縄県 女性の主要指標

BMI30以上

沖縄県 女性は全国比較に対して+3.51ポイントです。

沖縄県 女性
8.48%
全国比較
4.97%

BMI25以上

沖縄県 女性は全国比較に対して+9.69ポイントです。

沖縄県 女性
31.12%
全国比較
21.43%

BMI30以上の年代別割合

沖縄県 女性と全国比較を年代別に表示。

全年代計では8.48%、全国比較は4.97%。

年代沖縄県 女性全国比較
40-448.55%5.52%
45-499.61%5.82%
50-549.87%5.86%
55-598.42%5.19%
60-647.81%4.46%
65-697.19%3.84%
70-747.07%3.37%

BMI25以上の年代別割合

沖縄県 女性と全国比較を年代別に表示。

全年代計では31.12%、全国比較は21.43%。

年代沖縄県 女性全国比較
40-4426.42%19.28%
45-4930.18%21.36%
50-5432.22%22.42%
55-5930.98%21.79%
60-6431.59%21.32%
65-6932.89%21.65%
70-7434.37%21.87%

根拠と計算方法

根拠と計算方法

release_id=2 / data_year=2024を指定し、対象地域・性別・年代・指標レンジまたは質問回答値で集計。

  • 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以上・BMI25以上

注記

  • 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。
  • 第11回(release_id=2 / data_year=2024)を明示してローカルDBから再計算。
  • 全国比較は都道府県粒度の有効47都道府県を母集団にした加重割合。Web側で平均・合計を再作成せず、集計済みDB値を参照。
参照SQLを見る
-- 第11回NDBインサイト更新で使った release-aware 集計SQLの代表形。
-- 実際の静的ページ値は scripts/validation/insights_release11_refresh.py で、
-- release_id=2 / data_year=2024 を明示してローカルDBから生成している。

-- 健診検査値の地域別・年代別割合
-- 例: BMI30以上、腹囲90cm以上、収縮期血圧140以上、eGFR 60未満など。
SELECT
  b.age_group,
  SUM(CASE WHEN r.range_label = ANY(:positive_ranges) THEN b.inspection_count ELSE 0 END)::bigint AS numerator,
  SUM(b.inspection_count)::bigint AS denominator,
  ROUND(
    SUM(CASE WHEN r.range_label = ANY(:positive_ranges) THEN b.inspection_count ELSE 0 END)::numeric
    * 100
    / NULLIF(SUM(b.inspection_count), 0),
    2
  ) AS rate_percent
FROM basic_checkup_results b
JOIN health_inspection_items i ON i.item_id = b.item_id
JOIN health_inspection_value_ranges r ON r.range_id = b.range_id
WHERE b.release_id = 2
  AND b.data_year = 2024
  AND b.data_source_type = 'basic'
  AND i.item_name = :item_name
  AND b.area_type = :area_type
  AND b.prefecture_name = :prefecture_name
  AND (:area_name IS NULL OR b.area_name = :area_name)
  AND b.gender = :gender
GROUP BY b.age_group
ORDER BY b.age_group;

-- 全国比較は、同じ release_id/data_year/item/gender/range 条件で
-- area_type='prefecture' の47都道府県を母集団にした加重割合として算出する。
SELECT
  b.age_group,
  SUM(CASE WHEN r.range_label = ANY(:positive_ranges) THEN b.inspection_count ELSE 0 END)::bigint AS numerator,
  SUM(b.inspection_count)::bigint AS denominator,
  ROUND(
    SUM(CASE WHEN r.range_label = ANY(:positive_ranges) THEN b.inspection_count ELSE 0 END)::numeric
    * 100
    / NULLIF(SUM(b.inspection_count), 0),
    2
  ) AS benchmark_rate_percent
FROM basic_checkup_results b
JOIN health_inspection_items i ON i.item_id = b.item_id
JOIN health_inspection_value_ranges r ON r.range_id = b.range_id
WHERE b.release_id = 2
  AND b.data_year = 2024
  AND b.data_source_type = 'basic'
  AND i.item_name = :item_name
  AND b.area_type = 'prefecture'
  AND b.gender = :gender
GROUP BY b.age_group
ORDER BY b.age_group;

-- 質問票系インサイトは、現行マスタで設問・回答値が安全に復元できるものだけを採用する。
-- 回答率は、選択した回答値を分子、同じ地域・性別・年代・設問の全回答値合計を分母にする。
SELECT
  q.age_group,
  SUM(CASE WHEN q.answer_value = ANY(:positive_answers) THEN q.response_count ELSE 0 END)::bigint AS numerator,
  SUM(q.response_count)::bigint AS denominator,
  ROUND(
    SUM(CASE WHEN q.answer_value = ANY(:positive_answers) THEN q.response_count ELSE 0 END)::numeric
    * 100
    / NULLIF(SUM(q.response_count), 0),
    2
  ) AS response_rate_percent
FROM questionnaire_responses q
WHERE q.release_id = 2
  AND q.data_year = 2024
  AND q.question_id = :question_id
  AND q.area_type = :area_type
  AND q.prefecture_name = :prefecture_name
  AND (:area_name IS NULL OR q.area_name = :area_name)
  AND q.gender = :gender
GROUP BY q.age_group
ORDER BY q.age_group;

次に確認する

比較ページと原データで解釈を補強する

BMI30以上・BMI25以上の地域差は、他地域との比較と元データの条件確認を合わせると判断しやすくなります。

分析サマリー

沖縄県 女性について、BMI30以上・BMI25以上を第11回データで再計算しました。第10回で確認した観点を、第11回でも同じ条件で確認できる範囲に絞って見直しました。

FAQ

このインサイトの読み方

BMI30以上・BMI25以上は何を比較していますか?

沖縄県 女性を対象に、BMI30以上・BMI25以上の値を全国平均や近い年代の傾向と比べて、地域差やリスクの偏りを確認しています。

このインサイトはどのデータに基づいていますか?

NDBオープンデータ 第11回 特定健診(基本)をもとに、年齢階級・性別・地域単位で集計した公開統計を使用しています。個人を特定するデータは含みません。

比較結果をどう読み解けばよいですか?

単一の割合だけで判断せず、同じ年代・性別・地域粒度で全国平均や関連指標と並べて見ることで、優先的に確認すべき健康課題を把握できます。

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