动态数据还可以这样分析——疾病关键点变化

现在随着磁性病例种系统的繁荣，以及各种各样数据库的充分利用，越来越多的数据可以动态分析，可以从极其深层次的呈现出疟疾的变动趋势，以及拓展超高速。整整可长可短，例如住所高血压照护病床的病症，多久会拓展为多各部位机制不全，以及拓展的超高速是怎么变动的等等。这里我们就和大家一起了解一篇刊出在critical care 上的一篇典籍。文章题目个人信息如上图。

这序言主要是数据分析了住所高血压照护病床的致使伤痛病症，拓展出现各部位机制肾衰竭的超高速变动。文章主要使用了组基超高速利用计算机模型 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）

图例是文章的病症确立剔除标准，剔除了没有住所ICU，住院整整之比24足足，个人信息不足，以及并转至其他医院ICU的病症后，之后有660例病症确立数据分析。

图例是所有确立病症的也就是说个人信息，从也就是说资料，受损致使性，以及研究所指标和重要治疗紧急措施相反进行了比较。因为本数据分析利用GBTM模型将病症可分了5类，分别为轻度各部位机制肾衰竭，中会度各部位机制肾衰竭，重度各部位机制肾衰竭，极端重度各部位机制肾衰竭，TBI和并重度各部位机制肾衰竭，分别为group1 group2 group3 group4 group5 所以著者也比较了5类彼此间这些个人信息的区隔。

使用了图例分别描述了相异三组，各个各部位机制分数的变动趋势。

下表格比较了相异三组彼此间揭示疟疾致使以往的指标，诸如APACHE分数，脓毒症比例，SOFA分数大于正数3的天数等等。

下表格比较了相异三组彼此间一集指标的关联性。

其实上述几个表格，一再在描述本数据分析断定的这5个三组彼此间的关联性，从表格1的也就是说个人信息，到表格2的疟疾致使以往，到表格3的一集指标，均是在得悉读者数据分析断定的这5个亚组是非常有内涵的。因为这5个组彼此间的也就是说个人信息，疟疾致使以往和一集是不一样的。预设后期极其精确的治疗。

之后著者还呈现了相异三组拓展超高速的情况。从图例中会可以看出group1和group5，也就是死亡率最低和最高的两个三组，在住所ICU后很快就也就是说不稳定的了，而group2 和group3则只能更长的整整才也就是说不稳定的。

假设

在致使伤痛后的尾两周内，我们确定了5条相异的各部位机制变动超高速。

我们的断定强调了伤痛后的疟疾异质性过程。

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