动态数据还可以这样分析——疾病时间轴变化

现在随着电子病例系统会的发达，以及各种各样数据库的完备，越来越多的数据可以动态分析，可以从更加正因如此的展示出病因的发生变化趋势，以及的发展方向上。等待时间可长可短，例如住所病患家庭教育该医院的高血压，多久会的发展为多消化道系统会不全，以及的发展的方向上是怎么发生变化的等等。这里我们就和大家一起明了一篇发此表在critical care 上的一篇典籍。篇名题目反馈如上图。

这篇篇名主要是研究成果了住所病患家庭教育该医院的严重影响精神上高血压，的发展出现消化道系统会心力衰竭的方向上发生变化。篇名主要运用于了组基方向上建模假设 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）

右图是篇名的高血压扩展到排除标准，排除了从未住所ICU，住院等待时间多于24小时，反馈缺乏，以及投至其他医院ICU的高血压后，最后有660例高血压扩展到研究成果。

右图是所有扩展到高血压的必需反馈，从必需资料，损伤严重影响性，以及实验室高效率和不可忽视疗程措施取向进行了相当。因为本研究成果运用GBTM假设将高血压分为了5类，分别为轻度消化道系统会心力衰竭，之前度消化道系统会心力衰竭，重度消化道系统会心力衰竭，极端重度消化道系统会心力衰竭，TBI和并重度消化道系统会心力衰竭，分别为group1 group2 group3 group4 group5 所以编者也相当了5类错综复杂这些反馈的区分。

运用于了右图分别描述了有所不同组，各个消化道系统会总分的发生变化趋势。

下此表相当了有所不同组错综复杂凸显病因严重影响某种程度的高效率，诸如APACHE总分，脓毒症比例，SOFA总分多于等于3的天数等等。

下此表相当了有所不同组错综复杂剧情高效率的不同。

其实上述几个此表，坚决在描述本研究成果挖掘出的这5个组错综复杂的不同，从此表1的必需反馈，到此表2的病因严重影响某种程度，到此表3的剧情高效率，均是在告知读者研究成果挖掘出的这5个亚组是颇为有意义的。因为这5个组错综复杂的必需反馈，病因严重影响某种程度和剧情是不一样的。提示之前后期更加精准的疗程。

最后编者还呈现了有所不同组的发展方向上的情况下。从右图之前可以显出group1和group5，也就是死亡率最低和最高的两个组，在住所ICU后很快就必需保持稳定了，而group2 和group3则需要极短的等待时间才必需保持稳定。

得出结论

在严重影响精神上后的头两周内，我们确定了5条有所不同的消化道系统会发生变化方向上。

我们的挖掘出忽视了精神上后的病因异质性处理过程。

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