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业化所带来的快速的社会经济转型已被证实是全球范围内糖 提早发现糖尿病患者及糖尿病前期病例，实现糖尿病患者的
尿病流行的主要原因 ［16］ 。2010 年原浦东新区与原南汇区合 早发现、早诊断、早治疗，减少糖尿病并发症的发生及其导
并，成立了新浦东新区，区域内城市化进程进一步加快，第 致的失能，延长患者寿命，提高生活质量 ［21］ ；城区较为完善
三产业与先进制造业的发展，明显改变了浦东新区原有的产 的基层卫生服务体系也可发挥较强的支持作用，提高糖尿病
业结构，可能是导致浦东新区糖尿病死亡率不断攀升的重要 患者的自我管理水平以及居民对于糖尿病的防控意识 ［22］ 。对
原因 ［5］ 。 于中部正快速城市化的城郊结合地区，应强化对于劳动力人
本研究采用趋势面分析与空间自相关分析两种分析方法 群的健康教育与行为干预工作，推广健康的生活方式，减少
探讨浦东新区各街道、镇居民糖尿病死亡及其变化趋势空间 糖尿病的发生，保护居民健康 ［23］ 。
分布的差异性，趋势面分析结果显示，浦东新区居民糖尿病
本研究不足之处及改进方向：
粗死亡率、标化死亡率及早死概率均呈现西部及西北部以城
由于各街镇人群特征与社会经济资料的缺乏，目前尚
区为主的地区最高、东部及东南沿海农村地区次之、中部以
无法探究糖尿病死亡的风险因素与高风险人群，仅能分析
城郊结合为主的地区最低的特点，糖尿病死亡增长速度则呈
糖尿病死亡指标的空间分布特点。后续在获得第 7 次人口
现中部地区最快、西部次之、东部最慢的特点。浦东新区中
普查及年鉴资料后，将尝试采用空间回归分析或多因素回
部以张江镇为中心的地区是上海市重要的高新科技园区所在
归的方法，探讨文化程度、婚姻状况、经济情况、住房条件、
地，也是浦东新区城区扩展的主要方向。随着大量以高技术
国内生产总值（GDP）等社会经济因素对人群因糖尿病导
人才为代表的社会优势人群的迁入，该人群以劳动力人群为
致死亡风险的修饰作用，探寻受糖尿病危害的高危人群。
主，拥有较高的文化水平并享有较完善的医疗保健，降低了
浦东新区中部城郊结合地区的糖尿病死亡 ［18］ 。但随着该地区 作者贡献：陈亦晨负责地理信息系统操作、地图绘制与
的快速城市化与工业化，地区内居民生活方式的转变，浦东 论文撰写；陈华提供了本文的构思与设计；孙良红、曲晓滨、
新区中部城郊结合地区糖尿病死亡也在快速上升 ［19］ 。全局空 陈涵一完成数据收集、整理与质控工作；李小攀完成统计学
间自相关分析结果证实浦东新区各街道、镇糖尿病死亡存在 处理与指标计算；杨琛为本文提供技术指导；周弋负责质量
空间集聚现象，而各街道、镇糖尿病死亡变化趋势呈散在分布， 控制及最终审校，并对全文负责；徐望红指导论文撰写，并
无明显集聚现象。局部空间自相关分析发现，浦东新区糖尿 对论文进行审校、修订。
病死亡高值区域均位于西部以城区为主的地区，川沙新镇与 本文无利益冲突。
参考文献
宣桥镇周边以一般农村及偏远农村为主的地区形成了标化死
［1］RUDD K E，JOHNSON S C，AGESA K M，et al. Global，
亡率的低值聚集区，这一结果与全球的趋势一致，城市化程
regional，and national Sepsis incidence and mortality，1990—
［20］
度高的地区居民受糖尿病的危害更为严重 。
2017：analysis for the Global Burden of Disease Study［J］.
综上所述，2010—2020 年上海市浦东新区居民糖尿病死
Lancet，2020，395（10219）：200-211. DOI：10.1016/s0140-
亡率处于较高水平并持续上升。浦东新区西部城区居民糖尿
6736（19）32989-7.
病粗死亡率和标化死亡率较高，中部城郊结合地区糖尿病死
［2］KHAN M A B，HASHIM M J，KING J K，et al. Epidemiology of
亡率上升速度较快，两类地区的居民应被列为浦东新区糖尿 type 2 diabetes - global burden of disease and forecasted trends［J］.
病防控工作的重点人群。浦东新区应继续坚持以筛查与行为 J Epidemiol Glob Health，2020，10（1）：107-111. DOI：
干预为主的防控措施，对浦东新区不同区域应有不同的侧重 10.2991/jegh.k.191028.001.
点。针对西部老龄化程度较高的城区，应加强糖尿病筛查工作， ［3］MA R C W. Epidemiology of diabetes and diabetic complications in
N N N
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图 3 2010—2020 年上海市浦东新区居民糖尿病死亡率与早死概率局部 LISA 图
Figure 3 Local indicator of spatial association clustering （LISA）map of mortality and probability of premature death caused by diabetes in Pudong New
Area of Shanghai，2010—2020
