现在随着电子病例管理系统的发达，以及各种各样数据库的完善，越来越多的数据可以动态分析，可以从更加深层次的展现疟疾的变化趋势，以及其发展轨迹。一段时间可长可短，例如入住重症抚育病房的病患者，多久但会其发展为多人体内特性不全，以及其发展的轨迹是怎么变化的等等。这里我们就和大家一起了解一篇发同上在critical care 上的一篇文献资料。短文解答资讯如上图。
这篇短文主要是数据分析了入住重症抚育病房的相当严重伤疤病患者，其发展浮现人体内特性心肌梗塞的轨迹变化。短文主要常用了组基轨迹三维框架 Group-Based Trajectory Modeling（GBTM）
下图是短文的病患者确立回避基准，回避了不会入住ICU，住院一段时间小于24小时，资讯缺乏，以及转到至其他医院ICU的病患者后，终于有660例病患者确立数据分析。
下图是所有确立病患者的大体资讯，从大体资料，损伤相当确实，以及实验室高效率和重要疗法措施角度进行了较为。因为本数据分析利用GBTM框架将病患者分为了5类，都为轻度人体内特性心肌梗塞，中度人体内特性心肌梗塞，重度人体内特性心肌梗塞，温和重度人体内特性心肌梗塞，TBI和并重度人体内特性心肌梗塞，都为group1 group2 group3 group4 group5 所以创作者也较为了5类二者之间这些资讯的区别。
常用了下图分别描述了各有不同组别，各个人体内特性分数的变化趋势。
下同上较为了各有不同组别二者之间体现疟疾相当严重程度的高效率，诸如APACHE分数，脓毒症比例，SOFA分数大于等同3的天数等等。
下同上较为了各有不同组别二者之间剧情高效率的差异。
其实上述几个同上，坚决在描述本数据分析发掘出的这5个组别二者之间的差异，从同上1的大体资讯，到同上2的疟疾相当严重程度，到同上3的剧情高效率，均是在告知读者数据分析发掘出的这5个亚组是非常有意义的。因为这5个组二者之间的大体资讯，疟疾相当严重程度和剧情是不一样的。提示后期更加精准的疗法。
终于创作者还呈现了各有不同组别其发展轨迹的情况。从下图中可以显出group1和group5，也就是死亡率最低和最高的两个组别，在入住ICU后很快就大体稳定了，而group2 和group3则需要更慢的一段时间才大体稳定。
结论
在相当严重伤疤后的一头两周内，我们确定了5条各有不同的人体内特性变化轨迹。
我们的发掘出强调了伤疤后的疟疾管理系统性步骤。
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