研究背景许多研究已经证实了空气污染与糖尿病的发生发展之间的关联。2016年全球范围内,约14.3%的新增糖尿病病例为空气污染所致,即便是轻度空气污染,也会使糖尿病罹患率增加。由空气污染引起的糖尿病负担在发展中国家和欠发达地区尤为严重,目前,我国已成为全球PM2.5归因疾病负担最高的国家。美国、意大利、智利等多个国家研究表明空气污染在一定程度上使糖尿病罹患风险增加,我国尚缺乏空气污染与糖尿病患病相关的实证分析。研究目的本文采用空间统计技术,首先对全国患有糖尿病及糖尿病前期的45岁及以上中老年人患病空间分布情况进行了可视化分析、空间集聚效应研究,然后通过空间回归进一步了解糖尿病主要影响因素的空间异质性和验证PM2.5与糖尿病之间的关系。本文的研究目的一是为糖尿病的区域化管理和科学防控提供依据,二是尝试应用空间统计方法研究慢性病流行病学相关问题。研究方法本研究中的患病资料来源于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2015年截面数据,样本人群为45岁以上中老年人,共计12896名。研究区域为中国大陆地区28个省市自治区(不包括香港、澳门、台湾、西藏、宁夏和海南),具体信息包含社会人口学特征、行为生活方式和健康状况等。各省市自治区2015年PM2.5年均浓度数据来源于大气成分分析组织(ACAG)。一般统计采用logistic回归分析从个体角度论证PM2.5与糖尿病患病的关系及在不同特征人群间的差异性。空间统计则分别采用全局空间回归和局部空间回归模型从区域层面进行糖尿病患病率主要影响因素的空间效应分析。数据的初步整理及数据库构建在Stata14.2中进行,空间统计分析通过GeoDa1.2.0和Arc GIS 10.2实现,相关和回归分析则在SPSS24.0中操作完成。研究结果研究区域样本人群的糖尿病患病率为15.4%(6.7%～29.6%),糖尿病前期患病率为53.6%(42.3%～66.4%)。全局空间自相关分析结果表明糖尿病患病率(Moran’I=0.160)存在弱的正向空间自相关性;局域空间自相关分析结果表明糖尿病患病率的聚集区域在我国华北和北方地区。PM2.5浓度与糖尿病患病率呈正相关性(rs=0.486),logistic回归分析显示PM2.5暴露对女性(OR=1.047)、60岁及以上(OR=1.053)、农村(OR=1.027)、低学历(OR=1.046)、从未吸烟(OR=1.060)、从未饮酒(OR=1.051)及BMI正常(OR=1.087)的人群患病相对风险较高。地理加权回归结果表明各省域糖尿病患病率可能的影响因素有城镇人口比、饮酒率、肥胖率、高胆固醇率、PM2.5浓度等,除饮酒率呈现负效应外,其他因素均为正向效应,且存在显著的空间异质性。基于空间地理学视角,全国各省域PM2.5污染的空间正相关效应显著(Moran’ I=0.350);PM2.5污染对糖尿病患病率的影响存在显著的地区差异,以东部沿海地区PM2.5污染的影响最大,中部地区次之,而西部地区最轻。研究结论我国糖尿病流行形势依旧严峻,一半以上中老年人面临糖尿病威胁。糖尿病患病率高值区集中在华北和北方地区,影响因素存在空间分布异质性,不同地区防控措施应结合实际,具备一定针对性。此外,糖尿病患病与大气污染有一定关系,PM2.5污染对糖尿患病影响在不同地区中存在差异。