目的 构建2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）患者的社区就医轨迹模型，分析不同轨迹的影响因素，并探讨不同就诊轨迹下的血糖控制水平。方法 本研究采用回顾性纵向研究方法，纳入18 088例于2006年1月至2009年12月在闵行区各社区卫生服务中心建立居民健康档案并建卡纳入社区随访管理的T2DM患者，在2010年1月1日开始随访，2019年12月31日随访终止，随访信息完整。基于群体的组基轨迹模型（group-based trajectorymodelling,GBTM）来识别、构建糖尿病患者的社区就诊轨迹。利用贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion,BIC）、平均验后分组概率（average posterior probability,AvePP）等评价指标选择最佳亚组数的轨迹，比较不同类别轨迹在人口学特征、家族史、居住地、空腹血糖、BMI等方面差异，运用无序多分类Logistic回归模型分析不同就诊轨迹的影响因素。采用Cox比例风险模型分析T2DM不同社区就医轨迹与血糖控制水平的关系。结果 运用GBTM分析，构建最优模型Model 4，将社区建卡的18 088名T2DM患者分为5个不同轨迹亚组，分别为持续不就诊组（22.29%）、低水平上升组（15.09%）、高水平缓慢下降组（14.18%）、高水平快速下降组（14.90%）、持续规律就诊组（33.54%）。以持续规律就诊组作为对照，性别、年龄、居住地、基线合并高血压、基线空腹血糖水平、BMI对T2DM患者社区就诊轨迹均有影响（P<0.05）。校正了混杂因素后，Cox回归分析结果显示，相对于持续不就诊组，低水平上升组、高水平缓慢下降组和持续规律就诊组血糖控制水平较好，HR分别为0.37(95%CI:0.34～0.39)、0.72(95%CI:0.67～0.78)、0.78(95%CI:0.73～0.84)；高水平快速下降组血糖控制水平相当，HR为1.06(95%CI:0.99～1.12)。结论 2型糖尿病患者在最优模型下社区就医轨迹呈现不同的动态变化特征；性别、居住地、合并高血压、消瘦影响患者出现不同就医轨迹。定期社区门诊就诊随访可能有助于控制血糖水平。