动态数据还可以这样分析——疾病抛物线变化

现在随着电子病事例系统会的发达，以及各种各样文档的完善，越来越多的数据可以动态分析，可以从越来越深层次的展现性疾病的变异趋势，以及工业发展超高速。时间段可长可短，事例如租住重症强制执行疗养院的症状，多久会工业发展为多肺脏系统会不全，以及工业发展的超高速是怎么变异的等等。这里我们就和大家一起了解一篇刊登在critical care 上的一篇文献。刊登文章题目接收者如上图。

这篇刊登文章主要是研究者了租住重症强制执行疗养院的情况严重创伤症状，工业发展注意到肺脏系统会肝硬化的超高速变异。刊登文章主要应用于了组基超高速机器学习模型 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）

示意图是刊登文章的症状纳入考虑到基准，考虑到了没有租住ICU，住院时间段小于24同一时间，接收者缺少，以及投至其他医院ICU的症状后，最后有660事例症状纳入研究者。

示意图是所有纳入症状的前提接收者，从前提资料，损伤情况严重性，以及实验室加权和重要治疗措施角度进行了较为。因为本研究者利用GBTM模型将症状统称了5类，分列轻度肺脏系统会肝硬化，当中度肺脏系统会肝硬化，重度肺脏系统会肝硬化，反常重度肺脏系统会肝硬化，TBI和并重度肺脏系统会肝硬化，分列group1 group2 group3 group4 group5 所以作者也较为了5类密切关系这些接收者的区隔。

应用于了示意图分别刻画了各有不同男子组，各个肺脏系统会评分的变异趋势。

下表较为了各有不同男子组密切关系体现性疾病情况严重程度的加权，诸如APACHE评分，脓毒症%-，SOFA评分大于等同于3的天数等等。

下表较为了各有不同男子组密切关系命运加权的差别。

或许上述几个表，极力在刻画本研究者找到的这5个男子组密切关系的差别，从表1的前提接收者，到表2的性疾病情况严重程度，到表3的命运加权，均是在告知读者研究者找到的这5个亚组是较为有意义的。因为这5个组密切关系的前提接收者，性疾病情况严重程度和命运是不一样的。提醒晚期越来越高效率的治疗。

最后作者还呈现了各有不同男子组工业发展超高速的情况。从示意图当中可以看出group1和group5，也就是死亡率高于和最高的两个男子组，在租住ICU后很快就前提安定了，而group2 和group3则需要更长的时间段才前提安定。

结论

在情况严重创伤后的头两周内，我们确认了5条各有不同的肺脏系统会变异超高速。

我们的找到特别强调了创伤后的性疾病异质性过程。

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