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新型コロナウイルスの濃厚接触者データ蓄積と開示プロセスの改善提案

こんにちは!
matsunoya です。

新型コロナウイルス感染症対策サイトでの電子データで濃厚接触者の情報をidと紐付けてデータベースの備考欄に記載するプロセスを全都道府県で統一すれば、濃厚接触者の記録公開と解析の効率化につながると思います。

いかがでしょうか。

栃木県が公開している感染状況の一覧を参考に、若干改良し自動化したプロセスを提案します。現在、考えているデータ蓄積と開示プロセスの効率的な自動化の一例です。手順をこの note にまとめました。

地方自治体の現場で新型コロナウイルス感染症対策サイトでの電子データを作成している保健所の職員および地方自治体の長である都道府県知事市区町村長の皆さんにぜひ参考にしていただきたく公開することにしました。

新型コロナウイルス感染症対策の効率化と地方自治体の活性化の一助になればと願っています。

ダウンロード可能なエクセルファイルとして、マスタおよびデータベース、それに基づくクエリの作成のプロセスの事例を示すテンプレートを文末に添付しました。
実際にエクセルファイルを手に取って、テーブルの形や関数の使われ方、クエリの作成の仕方などのプロセスをご確認ください。

小規模な事例を扱っている場合だったら、そのままデータ整理に使用できます!(^^)/

医療施設で新型コロナウイルスの濃厚接触者の情報を整理している医師、薬剤師、医療事務のご担当の皆さまにも役に立つエクセルテンプレートとなっております。

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滝沢幸穂 (Yukiho Takizawa),  PhD
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新型コロナウイルスの濃厚接触者データ蓄積と開示プロセスの改善提案

Here: https://note.com/matsunoya_note/n/n5d41247c2a49

1.id と濃厚接触者との関係性のマスタ作成

とにかく、idと濃厚接触者との関係を記載していくだけのテーブルです。

テーブル1. id と濃厚接触者との関係性のマスタ

フォーマット|

id | Contact_id | Relation | Relation2 |
300 | 305 | 親 | = Contact_id & "-" & Relation |
301 | 300 | 同僚 | 300-同僚
302 | 301 | 夫婦 | 301-夫婦
303 | 301 | 兄弟 | 301-兄弟
304 | 300 | 祖父母 | 300-祖父母
305 | 301 | 子 | 301-子
305 | 302 | 子 | 302-子
305 | 306 | 知人 | 306-知人

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※ 画像▲をクリックすると画像だけでのスライドショー(←□→)にすることが可能です。

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テーブル4. id と濃厚接触者との関係性のマスタ (2) 濃厚接触者の関係性との対応表

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2. Database の備考欄作成

データベースの最後の列にContacts という名前の列を追加して関数入力し自動でマスタを参照できるようにします。

関数の例|

=TEXTJOIN(",","TRUE",IF(テーブル1[[#すべて],[id]]=[@id],テーブル1[[#すべて],[Relation2]],""))

入力例|

id | City | ... | Contacts |
300 | 佐野市 | ... | 305-親 |
.
.
305 | 栃木市 | ... | 301-子,302-子,306-知人 |

画像2

3. 備考欄からのマスタの作成

フォーマットが統一されていると、備考欄からクエリを作成するとマスタが逆に作成できます。

3-1. 列の分割 ","で分割してピボット解除(行展開)します。
3-2. 列の分割 "-"で分割します。

Table2. 備考欄(Contacts)から作成したクエリ

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ここまでできていると、ビジュアルインフォグラフィクスで可視化することもできます。

ビジュアルインフォグラフィクスの例

c41.
クラスタ(9月)松廼屋 論点解説!(2)
Cluster map (Sep.) with the new cases that have no contact.
c41. COVID 19 confirmed cases | Tochigi Prefecture
https://public.flourish.studio/visualisation/3755390/

#MatsunoyaProject sitemap on Flourish.Stadio
C. 栃木県, Visual infographics

全てのインフォグラフィクスをアップロードしたホームページはこちらです。

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画像7

4. 濃厚接触者の関係性からのマスタの作成

濃厚接触者の関係性から、逆向きの id と濃厚接触者の関係性のマスタを作成し、既存のマスタに追加することができます。

4-1. 濃厚接触者の関係性からマスタを新規作成する。

1) Contact_id を id に名前を変更して第1列にします。
2) id を Contact_id に名前を変更して第2列にします。
3) 濃厚接触者の関係性を Relation と Relation2 に名前を変更します。

Table2-2. 備考欄から作成したクエリ(Table. 2)から作成したクエリ

画像5

※ 画像▲をクリックすると画像だけでのスライドショー(←□→)にすることが可能です。

4-2. マスタを既存のマスタに追加して新規マスタを作成する。

1) テーブル2_2にテーブル2を追加します。
2) 不必要な列を削除します。
3) 重複行を削除します。

画像6

Tips. 便利なエクセルショートカットキーを覚えよう。

■エクセルのシートを移動する。

(1) 右に向かってシートを切り替える。

Ctrl+Fn+↓

(2) 左に向かってシートを切り替える。

Ctrl+Fn+↑

■ テーブルからクエリを作成する。

(1) クエリを作成したいテーブル全体を選択します。

テーブルの左上隅のセルを選択して

Ctrl+Shift+↓→

(2) テーブルからクエリを作成する。

Alt APT

■ クエリを全て更新する。

(1) クエリで作成したテーブル全体を選択します。

テーブルの左上隅のセルを選択して

Ctrl+Shift+↓→

(2) クエリを全て更新

Alt ARA

■ クエリを編集する。

クエリで作成したテーブル全体を選択して

Alt PUE

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画像8

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公開中のビジュアルインフォグラフィクスはこちら

NEW!! COVID 19 confirmed cases | Ibaraki Prefecture
NEW!! COVID 19 confirmed cases | Saitama Prefecture
NEW!! COVID 19 confirmed cases | Tochigi Prefecture
NEW!! COVID 19 confirmed cases | Aichi Prefecture
NEW!! COVID 19 confirmed cases | Fukuoka Prefecture
NEW!! COVID 19 confirmed cases | Hokkaido Prefecture
NEW!! COVID 19 confirmed cases | Gunma Prefecture
NEW!! COVID 19 confirmed cases | Prefectures

茨城県・埼玉県・栃木県・愛知県・福岡県・北海道・群馬県発表および厚生労働省発表の都道府県別における新型コロナウイルス感染症例発生状況を松廼屋が論点解説します!

市区町村別・年代別・性別・区分別の確定者の週次推移など詳細情報から全体の集計までサクッとまとめてありますので是非ご覧ください。

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ビジュアルインフォグラフィクス公開中|
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