医療機関コードは10桁の数値からなる．最初の2桁が都道府県コード，次の1桁が区分点数コード，後半7桁が医療機関番号である．医療機関番号は都道府県内では一意であるが，都道府県をまたぐと一意ではなくなる．今回はその医療機関番号から医療機関コードを取得する方法を投稿する．
全国の医療機関コードを取得する
Microsoft AccessからSQL Serverに接続してデータベースに入力するフォームを作成する
ODBCドライバーを使ってSQL Serverのデータベースにリンクテーブルを作成し，そのリンクテーブルをデータソースとしてAccessのフォームを作成するのが一般的である．
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国連の人口データおよび世界銀行のGDPデータをダウンロードする
世界各国の人口推移およびGDP推移を取得したい．そんな場合は国連や世界銀行のデータを活用する．今回は国連から人口推移，世界銀行からGDP推移のデータをそれぞれ取得したので経緯を紹介する．
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オーストラリアのジオコーディング
オーストラリアでの住所からのジオコーディングはGeoscape社が担当しており，そのプロジェクト名をG-NAFという．オーストラリア政府から補助金を受けており，2029年まで無料公開されることが決まっている．
データ数は1500万件以上，空間参照系はGDA94(EPSG: 4283)またはGDA2020(EPSG: 7844)である．
今回はSQL Serverでデータベースからテーブル作成，データのインポート，テーブルへの主キーと外部キーの作成までを行う．
e-Statからの社会疫学的指標を加えて熱中症搬送人員数を分析する
総務省の公開しているe-Statには社会疫学的指標が多く含まれる．今回熱中症搬送人員数に様々な指標を加えて解析してみた．
説明変数として日最高気温，日平均水蒸気圧，都道府県人口に加えて過去30日間の平均気温，エアコン保有台数，年間収入のジニ係数，光熱・水道費，実収入，第1次産業就業者比率，第2次産業就業者比率，都市公園数，都市緑化割合，自然公園割合，自然公園数，生活保護被保護人員を加えた．
すべての変数が有意であったが，VIFを見ると多重共線性を疑わせる変数もあり，良いモデルとは言えない結果となった．
熱中症搬送人員数のオフセット項を65歳以上人口に変更してみる
以前の記事では都道府県人口の対数をオフセット項として一般化線形回帰分析を行った．実際のところ，年代別の搬送人員としては65歳以上の高齢者が圧倒的に多い．そのため，東京など労働人口の多いところでは予測性能が悪化する可能性がある．今回はオフセット項の都道府県人口を3区分に分け，65歳以上人口の対数をオフセット項として採用してみたところ予測性能が改善したと思われたので記事とした．
国土数値情報の避難施設のポイントデータをSQL Serverにアップロードする
全国には避難施設が約 12 万箇所ある．それらの位置データを SQL Server にアップロードしたい．何度か試行錯誤の結果アップロードに成功したので備忘録として公開する．
2045年の医療需給を概観する
前回の記事（国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する，医療機関テーブルに二次医療圏コードを追加する）では医療圏テーブル，医療機関テーブルを整備した．今回は人口動態予測を元に2045年の医療需給を予測する．
国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する
前回の記事（国土数値情報の令和2年の医療圏データの文字化けが直っていた）では国土数値情報の医療圏データで四苦八苦した様子を掲載した．今回は二次医療圏テーブルの文字化けの解決を試みる．
国土数値情報の医療機関のPointデータをダウンロードしQGIS経由でSQL Serverにアップロードする
国土数値情報ダウンロードサービスには医療機関や医療圏の位置情報もある．今回は医療機関の Point データをダウンロードし，SQL Server にアップロードする方法を見つけたので備忘録として記載する．
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