动态数据还可以这样归纳——疾病轨迹变化

那时候随着射频流感系统对的发达，以及各种各样检索的完善，越来越多的数据可以动态分析，可以从并不深层次的呈现出疟疾的变化趋势，以及转型每一次。星期可长可短，例如入住重症强制执行病房的患儿，多久可能会转型为多人体内特性不全，以及转型的每一次是怎么变化的等等。这里我们就和大家一起了解到一篇发请注意在critical care 上的一篇文献。文章题目文档如上图。

这篇名主要是研究成果了入住重症强制执行病房的导致创伤患儿，转型显现人体内特性脑出血的每一次变化。文章主要采用了组基每一次仿真模型 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）

所示是文章的患儿纳入剔除标准规范，剔除了不能入住ICU，住院星期之比24小时，文档缺乏，以及转至其他医院ICU的患儿后，之前有660例患儿纳入研究成果。

所示是所有纳入患儿的大体文档，从大体资料，损害导致性，以及Laboratory衡量和举足轻重病人措施本质进行了尤其。因为本研究成果借助GBTM模型将患儿总称了5类，并列轻度人体内特性脑出血，之中度人体内特性脑出血，重度人体内特性脑出血，极端重度人体内特性脑出血，TBI和并重度人体内特性脑出血，并列group1 group2 group3 group4 group5 所以作者也尤其了5类彼此之间这些文档的区别。

采用了所示分别描述了并不相同界别，各个人体内特性满分的变化趋势。

下请注意尤其了并不相同界别彼此之间体现疟疾导致以往的衡量，诸如APACHE满分，脓毒症比例，SOFA满分之比相等3的冬至等等。

下请注意尤其了并不相同界别彼此之间整部衡量的关联。

其实上述几个请注意，借机在描述本研究成果找到的这5个界别彼此之间的关联，从请注意1的大体文档，到请注意2的疟疾导致以往，到请注意3的整部衡量，除此以外是在告知读者研究成果找到的这5个亚组是并不有意义的。因为这5个组彼此之间的大体文档，疟疾导致以往和整部是不一样的。提示后期并不精准的病人。

之前作者还呈现了并不相同界别转型每一次的可能可能会。从所示之中可以说明了group1和group5，也就是死亡率最低和最高的两个界别，在入住ICU后很快就大体稳定了，而group2 和group3则需要更长的星期才大体稳定。

假设

在导致创伤后的两头两周内，我们确定了5条并不相同的人体内特性变化每一次。

我们的找到强调了创伤后的疟疾请注意征过程。

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