YOI M092：ある一日に入院している人は 1999 年の 1,482.6 千人から 2023 年の 1,175.3 千人に減り、年齢の中央値は 67.97 歳から 77.81 歳に上がった

M092（医療統計）の記録のページです。住所（YOI）は https://www.yamagishiyuuki.com/yoi/M092 で、論文の本文は下の PDF にあります。ファイルは自分で用意した置き場所（https://yamagishi.sakuraweb.com）に置き、日付の証拠（.ots）を添えています。

@misc{yamagishi2026yoiM092,
  author = {Yamagishi, Yuuki},
  title = {People in Hospital on a Given Day Fell from 1,482.6 Thousand in 1999 to 1,175.3 Thousand in 2023, While Their Median Age Rose from 67.97 to 77.81},
  year = {2026},
  howpublished = {YOI: https://www.yamagishiyuuki.com/yoi/M092},
  note = {Preprint}
}

日付の証拠（OpenTimestamps）

2026年10月2日に、この分野を含む 410 本の PDF の指紋（SHA-256）をまとめて OpenTimestamps に送り、ビットコインのブロック 969499・969500・969501 に記録されました（2026年10月02日 07:59（日本時間））。この .ots があれば、PDF がその時点で存在したことを、このサイトや運営者を信用しなくても、誰でも確かめられます。

書誌

要旨

厚生労働省の患者調査の第2表（推計患者数の年次推移）と第4表（受療率の年次推移）（1999〜2023 年の 9 回）で、ある一日に入院している人の数と年齢が、人口の年齢構成と受療率のどちらで動いたかを、二つを入れ替えて見た。新しい数学定理も新しい法則も主張しない。

第一に、表はそろっている。入院 ＋ 外来 ＝ 総数、年齢階級 ＋ 不詳 ＝ 総数（丸めの差は最大 0.4 千人）で、推計患者数 ÷ 受療率 から出る人口は、年齢階級を足しても総数どうしで割っても 0.0008 以内で一致する（第3節）。

第二に、ある一日に入院している人は 1999 年の 1,482.6 千人（人口 10 万対 1170・85.5 人に 1 人）から 2023 年の 1,175.3 千人（945・105.8 人に 1 人）に減り、65 歳以上の割合は 0.559 から 0.755 に、年齢の中央値は 67.97 歳から 77.81 歳に、9 回とも前の回より上がった（第4節）。

第三に、ここが本稿の芯である。2023 年の人口の年齢構成に 1999 年の年齢別の受療率を当てると、入院している人は 1999 年の 1.580 倍に増え、年齢の中央値は 77.90 歳になる。1999 年の人口に 2023 年の受療率を当てると、人数は 0.504 倍に減り、中央値は 68.12 歳にとどまる。 二つの積 0.797 は実際の比 0.794 と 1 ％ 以内で一致する（第5節）。

第四に、中央値の上がり 9.84 歳は、人口の年齢構成だけを入れ替えると 9.93 歳、受療率だけを入れ替えると 0.15 歳で、ほぼすべて人口の年齢構成の分である。 年齢の分布（割合）も、2023 年の人口 × 1999 年の受療率 と実際の 2023 年の食い違いは最大 0.0056 で、1999 年と 2023 年の食い違い 0.0923 よりずっと小さい（第5節）。

第五に、M086 は、入院の受療率が 1999 → 2023 年に年齢とともに倍になる速さをほとんど変えず、高さだけを下げたことを示した。高さが下がっても年齢の形が変わらなければ、入院している人の年齢の分布は動かず、人数だけが減る。本稿の入れ替えは、その形を数で確かめたものである（第5節）。

第六に、分けるのは人数を動かしたものか、年齢を動かしたものかである。「入院している人が高齢化した」は人口の年齢構成で説明がつき、「入院している人が減った」は受療率で説明がつく。同じ一日の数の中で、二つは別のものが動かしている。

Abstract

Using Table 2 (trend in the estimated number of patients) and Table 4 (trend in patient rates) of the Ministry of Health, Labour and Welfare's Patient Survey (9 surveys from 1999 to 2023), this paper looked at whether the number and age of people in hospital on a given day moved with the population's age structure or with patient rates, by swapping the two. No new mathematical theorem and no new law are claimed.

First, the tables are consistent. Inpatient + outpatient = total, and age groups + unknown = total (rounding difference at most 0.4 thousand); the population derived from estimated patients ÷ patient rate agrees within 0.0008 whether summed over age groups or computed from the totals (Section 3).

Second, people in hospital on a given day fell from 1,482.6 thousand in 1999 (1170 per 100,000, 1 in 85.5 people) to 1,175.3 thousand in 2023 (945, 1 in 105.8), while the share aged 65+ rose from 0.559 to 0.755 and the median age from 67.97 to 77.81, rising in all 9 surveys (Section 4).

Third, this is the core of the paper. Applying the 1999 age-specific patient rates to the 2023 population age structure, inpatients would be 1.580 times the 1999 number and the median age 77.90. Applying the 2023 rates to the 1999 population, the number falls to 0.504 times and the median age stays at 68.12. The product of the two, 0.797, matches the actual ratio, 0.794, within 1% (Section 5).

Fourth, of the 9.84-year rise in the median age, swapping only the population age structure gives 9.93 years and swapping only the patient rates gives 0.15 years; nearly all of it is the population's age structure. In the age distribution (shares) too, the largest gap between "2023 population × 1999 rates" and the actual 2023 is 0.0056, much smaller than the gap between 1999 and 2023, 0.0923 (Section 5).

Fifth, M086 showed that from 1999 to 2023 the inpatient rate hardly changed the speed at which it doubles with age and only lowered its level. If the level falls while the age shape stays, the age distribution of inpatients does not move and only their number falls、the swap in this paper checks that shape in numbers (Section 5).

Sixth, what separates them is what moved the number versus what moved the age. "Inpatients have aged" is explained by the population's age structure, and "there are fewer inpatients" by patient rates. Within the same one-day count, different things move the two.

版の記録

ここの PDF（倉庫の v1）は、2026年10月2日に刻んだ版です。ファイルは版ごとに分けて置いています（/yoi/M092/v1/ の下）。中身を直すときは、このファイルを書き換えず、新しい版を足します（住所 https://www.yamagishiyuuki.com/yoi/M092 はいつも最新の版を指します）。

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