现在随着带电粒子病例系统的发达，以及各种各样数据库的现代化，越来越多的数据可以动态分析，可以从愈发局外人的再现病症的变化趋势，以及演进每一次。时间可长可短，例如住进重症监护该医院的病变，多久但会演进为多脊柱机制不全，以及演进的每一次是怎么变化的等等。这里我们就和大家一起了解一篇发注记在critical care 上的一篇史料。篇文章答案数据如上图。
这篇篇文章主要是数据分析了住进重症监护该医院的导致痛楚病变，演进出现脊柱机制肾衰竭的每一次变化。篇文章主要采用了组基每一次数学仿真仿真 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）
表是篇文章的病变纳入除去标准，除去了不能住进ICU，住院时间之比24小时，数据考虑到，以及转到至其他医院ICU的病变后，之后有660例病变纳入数据分析。
表是所有纳入病变的前提数据，从前提资料，烧伤导致性，以及实验室基准和重要放射治疗措施角度进行了非常。因为本数据分析并用GBTM仿真将病变分为了5类，并列轻度脊柱机制肾衰竭，中度脊柱机制肾衰竭，重度脊柱机制肾衰竭，反常重度脊柱机制肾衰竭，TBI和并重度脊柱机制肾衰竭，并列group1 group2 group3 group4 group5 所以创作者也非常了5类彼此间这些数据的区分。
采用了表分别阐述了相异第三组，各个脊柱机制总分的变化趋势。
下注记非常了相异第三组彼此间体现病症导致程度的基准，诸如APACHE总分，脓毒症比重，SOFA总分等于等于3的往年等等。
下注记非常了相异第三组彼此间情节基准的差异性。
其实上述几个注记，极力在阐述本数据分析发掘出的这5个第三组彼此间的差异性，从注记1的前提数据，到注记2的病症导致程度，到注记3的情节基准，皆是在告知听众数据分析发掘出的这5个亚组是非常有意义的。因为这5个组彼此间的前提数据，病症导致程度和情节是不一样的。预设后期愈发精准的放射治疗。
之后创作者还呈现出了相异第三组演进每一次的情况。从表中可以可知group1和group5，也就是死亡率高于和高达的两个第三组，在住进ICU后慢慢地就前提平衡了，而group2 和group3则需要更长的时间才前提平衡。
结论
在导致痛楚后的竖两周内，我们确定了5条相异的脊柱机制变化每一次。
我们的发掘出凸显了痛楚后的病症值得注意步骤。
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