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口普查中国人口构成作为标准人口。糖尿病早死概率：死亡 亡率与早死概率高于中部以城郊结合地区为主的区域以及东
概率指存活满某确切年龄 x 岁的人群，在活满（x+n）岁之前 南部以一般农村与偏远农村为主的区域；粗死亡率与标化死
发生死亡的概率，常用 % 表示；糖尿病早死概率即指活满 30 亡率 APC 呈现中部城郊结合与一般农村地区高于西部以城
岁的人群在 70 岁之前因为糖尿病导致死亡的概率。具体计算 区为主的地区与东南部偏远农村的特点，即浦东新区中部地
65 区粗死亡率与标化死亡率上升速度高于其他区域，早死概率
公式如下： 40 q 30 =1- ∏（1- 5 qx），其中 5 q x 为某年龄组人群
x=30 APC 总体呈散在分布的特点，其中地区类型属于城郊结合的
死亡概率， 5 q x =（ 5 M x *5）/（1+ 5 M x *2.5）， 5 M x 为某年龄组人群
糖尿病死亡率 ［7］ 。分别计算 2010—2020 年浦东新区各街道、 高行镇与周浦镇糖尿病早死概率上升速度最快。
2.3 糖尿病死亡趋势面分析 趋势面分析结果显示，在南北
镇居民糖尿病粗死亡率、标化死亡率、早死概率的年变化百
方向上浦东新区居民糖尿病粗死亡率与标化死亡率呈由北向
分比（annual percent change，APC），探讨各街道、镇糖尿病
南逐步下降的特点，早死概率呈先上升后下降的变化特点；
死亡变化速度的差异性。
糖尿病粗死亡率、标化死亡率、早死概率的 APC 均呈由北向
1.2.2 空间分析方法
南逐步下降的趋势。东西方向上，糖尿病粗死亡率、标化死
1.2.2.1 糖 尿 病 死 亡 地 理 信 息 系 统（geographic information
亡率、早死概率呈先下降后上升的趋势，拟合趋势线呈 U 型；
system，GIS）地图绘制与趋势面分析 分别计算浦东新区各
糖尿病粗死亡率、标化死亡率、早死概率的 APC 自西向东呈
街道、镇居民糖尿病粗死亡率、标化死亡率及早死概率，以
先上升后下降的趋势，拟合趋势线类似中间高两端低的倒置
浦东新区行政区划电子地图为基础，利用 GIS 将浦东新区地
U 形（图 2）。
图的空间数据和属性数据与区域内各街道、镇糖尿病死亡指
2.4 糖尿病死亡空间自相关分析
标进行地理叠加。采用自然断点法将各街道、镇居民糖尿病
2.4.1 全局空间自相关分析 全局空间自相关分析结果显示，
死亡情况分为 5 个空间等级，从街道、镇尺度绘制浦东新区
浦东新区居民糖尿病粗死亡率、标化死亡率与早死概率全局
居民 2010—2020 年糖尿病粗死亡率、标化死亡率、早死概率
Moran's I 值分别为 0.424、0.356、0.205，糖尿病粗死亡率、
及 APC 空间分布图，了解 2010—2020 年期间浦东新区居民糖
标化死亡率与早死概率的全局 Moran's I 值均有统计学意义（P
尿病死亡与变化趋势情况的空间分布特征。将浦东新区各街
粗死亡率 <0.001，P 标化死亡率 <0.001，P 早死概率 =0.003），浦东新区
道、镇居民糖尿病死亡的粗死亡率、标化死亡率、早死概率
各街道、镇居民糖尿病粗死亡率、标化死亡率与早死概率均
及 APC 标记为 Z 轴，经度、纬度分别标记为 X 轴与 Y 轴，绘
呈空间正相关关系，即糖尿病粗死亡率、标化死亡率与早死
制三维图像并拟合趋势线，分析浦东新区各街道、镇居民糖
概率分布存在空间聚集特征；糖尿病粗死亡率、标化死亡率、
尿病死亡及变化趋势在空间中的变化特征。
早死概率的 APC 的全局 Moran's I 值均无统计学意义（P>0.05），
1.2.2.2 空间自相关分析 引入自相关分析指标——Moran's I
空间聚集特征不显著，呈随机分布状态。
值，从不同角度分析浦东新区居民糖尿病死亡及其变化趋势
2.4.2 局部空间自相关分析 糖尿病粗死亡率、标化死亡率
的空间分布特征，空间关系的概念化采用反距离方法，距离
及早死概率的局部空间自相关分析显示，浦东新区西部由上
法选择欧式距离法。Moran's I 值的显著性检验采用 Z 检验。
钢街道、周家渡街道、陆家嘴街道、东明街道、潍坊街道、
全局 Moran's I 值可反映整个区域内某种属性的空间依赖程度；
南码头街道、北蔡镇构成的以城区为主的区域形成了糖尿病
局部 Moran's I 值可用以确定聚集特征的空间分布状况，识别
具有高值或低值要素的空间聚类 ［8］ ，并绘制 LISA 图展示具 粗死亡率高 - 高聚集区，花木街道为低 - 高异常值区；浦东
新区西部沿黄浦江由周家渡街道、南码头街道、东明街道、
有显著局部空间集聚特征的地区。
潍坊街道、洋泾街道、金杨街道及北蔡镇构成的以城区为主
1.3 统计学方法 浦东新区糖尿病死亡空间分布图的绘制
的区域形成了糖尿病标化死亡率高 - 高聚集区，浦东新区中
与空间自相关分析采用 Arcgis 10.2 软件；死亡率与早死概
部川沙新镇及宣桥镇为中心以一般农村与偏远农村为主的区
率的 APC 采用 Joinpoint 4.0.4 计算并检验；双侧检验水准为
域形成了糖尿病标化死亡率的低 - 低聚集区；浦东新区西部
α=0.05。
由 3 个街道及 2 个镇组成的以城区及城郊结合为主的区域，
2 结果
为糖尿病早死概率的高 - 高聚集区，该区域以北的花木街道
2.1 糖尿病死亡基本情况 2010—2020 年浦东新区累计报告
及塘桥街道为糖尿病早死概率的低 - 高异常值区（图 3）。
居民糖尿病死亡 12 124 例，粗死亡率为 37.90/10 万，标化死
3 讨论
亡率为 16.90/10 万，早死概率为 0.52%。2010—2020 年浦东
2010—2020 年浦东新区居民糖尿病粗死亡率为 37.90/10
新区居民糖尿病粗死亡率、标化死亡率与早死概率均呈上升
万，标化死亡率为 16.90/10 万，早死概率为 0.52%，死亡率
趋 势（APC 粗死亡率 =5.59%，Z=13.887，P=0.001；APC 标化死亡率 ［9］
高于同时期全国平均水平 。浦东新区居民糖尿病死亡水平
=2.06%，Z=4.547，P=0.001；APC 早死概率 =1.50%，Z=2.476，
高于北京市城区及同属长三角地区的浙江省杭州市与舟山市，
P=0.035）。
低于上海市中心城区静安区的水平 ［10-12］ 。2010—2020 年浦
2.2 糖尿病死亡空间分布图 浦东新区居民糖尿病死亡与变
东新区居民糖尿病粗死亡率、标化死亡率与早死概率均呈上
化趋势空间分布图显示（图 1），2010—2020 年浦东新区西
升趋势，这一结果与北京市与天津市的报道存在差异，同期
部沿黄浦江地区以城区为主的区域糖尿病粗死亡率、标化死
北京市与天津市糖尿病死亡水平保持稳定 ［10，13］ 。居民的饮