入浴関連死の予防に向けた新たなエビデンス
ー 全国死亡データと実生活データにもとづく多面的研究 ー

概要

日本では毎年約2万人以上が入浴中に急死すると推計されており、特に65歳以上では溺死数が最も多い国であることが報告されています。長年、安全な入浴方法に関する啓発が行われてきましたが、浴槽内溺死者数は依然として増加傾向にあります。

奈良県立医科大学 疫学?予防医学講座 田井義彬講師らは、入浴関連死の実態とその背景をより正確に理解し、新たな予防策を検討するため、以下2種類のデータを用いて全国規模の検討を行いました。

• 1995～2020年の26年間に発生した約11万例の浴槽内溺死（人口動態統計）
• 奈良県在住1,479名の生活環境?体表温度?入浴行動に関する疫学データ

その結果、従来の「高齢化による増加」だけでは説明できない新しい知見が得られ、予防策の方向性も明確になりました。

 

研究成果

1.高齢者人口の増加だけでは、浴槽内溺死の増加を説明できない

1995～2020年の「浴槽内での不慮の溺死（ICD-10：W65）」111,063例を解析した結果、死亡者数は高齢者人口の増加以上に増えていることが、年齢調整死亡率の上昇から明らかになりました。

都道府県別の標準化死亡比では、神奈川?福岡?富山が高値でしたが、明確な地域要因よりも死因分類運用上の地域差が背景にある可能性が示されました。

図1　年別?月別?年齢層別にみた浴槽内溺死数
(A) 年別の浴槽内溺死数（棒グラフ、灰色）と年齢調整死亡率（折れ線グラフ）
(B) 月別の浴槽内溺死数（棒グラフ、黒色）
(C) 年齢層別の浴槽内溺死数（緑：男性、赤：女性）

 

2.気温が低いほど浴槽内溺死が増加

日別平均気温と死亡例（110,938例）を突合した解析では、
気温が低い日ほど死亡が増える「負の関連」が全体として認められました。

• リスク増加は男性?高齢者ほど強い
• 夏季に比べ冬季のリスク上昇は地域差が大きく、
  • 鹿児島：19.6倍
  • 北海道：3.8倍
• 温暖な地域ほど冬季のリスク上昇が大きい傾向
• 二重窓普及率の低さ、独居高齢者の多さ、要支援高齢者の多さなどの地域特性も影響

図2　日別平均気温と浴槽内溺死発生数の関連
(A) 全国データを用い、一般化加法混合モデルにより解析した結果（性別?年齢層別の比較を含む）
(B) 都道府県別に一般化加法モデルを用いて解析し、リスク上昇（夏季に比べて冬季にリスクが最大何倍になるか）を地図上に表示

 

3.入浴関連死は「季節要因だけでなく、特定の日にも多い」

都道府県別の計446,358日分の時系列データを用いた解析では、
浴槽内溺死には明瞭な周期性がみられ、特に元旦に突出した増加が確認されました。

推定されたリスク（平日比較）

• 元旦：3.59倍
• 祝日：1.23倍
• 日曜日：1.16倍

また、気温はこれらの季節変動の80.3％を説明しており、死亡との関連は「当日～2日前」の気温で最も強いことが示されました。

将来予測では、人口減少により絶対数は減少しますが、地球温暖化を考慮に入れても人口当たりの死亡数は2060年代まで現在より高い水準が続くと見込まれています。

論文タイトルと著書

1. Tai Y, Obayashi K, Yamagami Y, Saeki K. Drowning and Submersion Deaths in Bathtubs and Associated Factors: A Descriptive and Ecological Study in Japan, 1995-2020. J Epidemiol. 2025 Nov 5;35(11):482-489.
2. Tai Y, Obayashi K, Yamagami Y, Saeki K. Association between outdoor temperature and bath-related drowning deaths in Japan (1995-2020): modifying factors and the role of prefectural characteristics. Environ Health Prev Med. 2025;30:55. doi: 10.1265/ehpm.25-00116.
3. Tai Y, Obayashi K, Yamagami Y, Saeki K. Seasonal Variations in Bathtub Drowning Deaths and the Impact of Outdoor Temperatures: A Nationwide Time-Series Analysis with Future Projections. Environ Health Prev Med (in press).
4. Tai Y, Obayashi K, Yamagami Y, Saeki K. Forecasting Daily Bathtub-Drowning Mortality in Japan: A Comparative Analysis of Statistical, Machine Learning, and Deep Learning Approaches. Frontiers in Public Health (in press).
5. Tai Y, Obayashi K, Okumura K, Yamagami Y, Saeki K. Blood pressure, pulse rate, and skin temperature during hot-water bathing in real-world settings among community-dwelling older adults: the HEIJO-KYO Study. Environ Health Prev Med. 2024;29:12. doi: 10.1265/ehpm.23-00320.