动态数据还可以这样分析——疾病轨迹波动

现在随着电子病例系统会的繁盛，以及各种各样数据源的完善，越来越多的数据可以动态分析，可以从更加深层次的展现病症的改变趋势，以及拓展轨迹。时间可长可短，例如居所病患集中管理疗养院的症状，多久会拓展为多脾脏新功能不全，以及拓展的轨迹是怎么改变的等等。这里我们就和大家四人知晓一篇撰写在critical care 上的一篇文献。文章作答资讯如上图。

这篇文章主要是研究课题了居所病患集中管理疗养院的更为严重痛楚症状，拓展出现脾脏新功能中风的轨迹改变。文章主要采用了组基轨迹数据分析静态 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）

左图是文章的症状划入无关标准化，无关了没有居所ICU，住院时间小于24足足，资讯缺乏，以及转至其他医务人员ICU的症状后，最后有660例症状划入研究课题。

左图是所有划入症状的也就是说资讯，从也就是说资料，损坏更为无可避免，以及研究所加权和重要治疗措施角度透过了尤其。因为本研究课题并用GBTM静态将症状分为了5类，分别为轻度脾脏新功能中风，中度脾脏新功能中风，重度脾脏新功能中风，排外重度脾脏新功能中风，TBI和并重度脾脏新功能中风，分别为group1 group2 group3 group4 group5 所以著者也尤其了5类密切关系这些资讯的不同之处。

采用了左图分别描绘了不尽相同选举委员会，各个脾脏新功能评级的改变趋势。

下此表尤其了不尽相同选举委员会密切关系体现病症更为严重素质的加权，诸如APACHE评级，脓毒症比例，SOFA评级大于之比3的天数等等。

下此表尤其了不尽相同选举委员会密切关系第一集加权的关联。

其实上述几个此表，极力在描绘本研究课题推断出的这5个选举委员会密切关系的关联，从此表1的也就是说资讯，到此表2的病症更为严重素质，到此表3的第一集加权，外是在得知读者研究课题推断出的这5个亚组是非常有意义的。因为这5个组密切关系的也就是说资讯，病症更为严重素质和第一集是不一样的。上会中期更加精准的治疗。

最后著者还描绘出了不尽相同选举委员会拓展轨迹的可能会。从左图中可以看出group1和group5，也就是死亡率最低和最高的两个选举委员会，在居所ICU后很快就也就是说稳定了，而group2 和group3则需要短的时间才也就是说稳定。

结论

在更为严重痛楚后的后头两周内，我们明确了5条不尽相同的脾脏新功能改变轨迹。

我们的推断出强调了痛楚后的病症系统性全过程。

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