动态数据还可以这样系统性——疾病轨迹变化

现在随着电子病同上系统的发达，以及各种各样统计数据库的基础，更多的统计数据可以动态分析，可以从更加深层次的展示出营养不良的巨大变化趋势，以及持续发展一个点。小时可长可短，同上如入住住院病患监护病房的病变，多久就会持续发展为多肺脏功用不全，以及持续发展的一个点是怎么巨大变化的等等。这里我们就和大家两人了解一篇发列于在critical care 上的一篇典籍。文中解答资讯如上图。

这篇文中主要是研究者了入住住院病患监护病房的致使创伤病变，持续发展出现肺脏功用脑出血的一个点巨大变化。文中主要用到了组基一个点建模三维 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）

下面是文中的病变纳入意味著常规，意味著了没有入住ICU，住院小时多于24小时，资讯缺乏，以及转为至其他医院ICU的病变后，之后有660同上病变纳入研究者。

下面是所有纳入病变的必需资讯，从必需资料，伤害致使性，以及实验室衡量和重要病患采取措施角度进行了比起。因为本研究者利用GBTM三维将病变分为了5类，大致相同轻度肺脏功用脑出血，中度肺脏功用脑出血，重度肺脏功用脑出血，软弱重度肺脏功用脑出血，TBI和并重度肺脏功用脑出血，大致相同group1 group2 group3 group4 group5 所以笔记也比起了5类密切关系这些资讯的区别。

用到了下面分别所述了各有不同分组，各个肺脏功用满分的巨大变化趋势。

下列于比起了各有不同分组密切关系凸显营养不良致使程度的衡量，诸如APACHE满分，脓毒症比同上，SOFA满分大于等于3的日数等等。

下列于比起了各有不同分组密切关系上集衡量的相异。

只不过上述几个列于，极力在所述本研究者找到的这5个分组密切关系的相异，从列于1的必需资讯，到列于2的营养不良致使程度，到列于3的上集衡量，均是在告知受众研究者找到的这5个亚组是非常有象征意义的。因为这5个组密切关系的必需资讯，营养不良致使程度和上集是不一样的。提示后期更加精密的病患。

之后笔记还呈现了各有不同分组持续发展一个点的情况。从下面中可以看出group1和group5，也就是死亡率最低和最高者的两个分组，在入住ICU后很快就必需稳定了，而group2 和group3则需要很短的小时才必需稳定。

结论

在致使创伤后的头两周内，我们确定了5条各有不同的肺脏功用巨大变化一个点。

我们的找到阐释了创伤后的营养不良异质性过程。

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