열사병 발병 환자 수·반송자 수는 기상 영향, 사람의 더위 익숙해짐 등이 복합적으로 관계하고, 과거의 데이터와의 단순 비교에서는 코로나 요의 영향인지 기상 영향인지가 불분명해진다 .이번에 기상정보에 근거한 열사병반송자수 예측술을 이용하여 기상 영향을 제거하고 비교하였으며, 인구동태도 고려한 예측치도 동일하게 나타냈다.

　오사카부·아이치현·미야기현에서는, 스테이홈의 영향으로 옥내에 머무는 사람의 비율은 많았지만, 옥내로부터의 열사병 반송자는 예년과 같은 경향이었다.실내 반송자의 ​​약 7%가 고령자로 스테이홈의 영향을 받지 않았다고 본다.또, 옥외로부터의 반송자는, 오봉 시기에는 스테이홈에 의해 반송자수는 감소.다른 시기에서는 실내·옥외 반송자수 모두 변화 없음.코로나 패에 의한 인구동태가 변화해도 스테이홈에 수반되는 열열순화의 지연이나 체력 저하에 의해 같은 작업에서도 많은 에너지를 소비하고, 체온 상승하기 쉬워진 것으로 영향이 보이지 않았다고 시사 된다.

　한편, 도쿄도에서는 실내·옥외 모두 예년보다 증가 경향.특히 오봉 기간 중의 실내 반송자 수가 예측치를 크게 웃돌았다.추정식에서는 급격한 기온의 변화를 충분히 고려할 수 없는 것에 더하여, 코로나 사태에 의한 귀성의 자숙이나, 스테이홈에 의한 체력 저하 등의 복합적 영향이 생각된다.

　향후, 열사병 리스크의 저감을 위한 계발 활동에의 이용이나, 구급 반송되는 환자수의 추정 등에의 응용이 기대된다고 하고 있다.

참조 :【나고야 공업 대학】코로나 사무라이의 열사병 반송자수에 대해 ～열사병 반송자수 예측 기술로부터의 지견～