Longer-term trends were assessed as

Longer-term trends were assessed as the ED visits returned by each query per 1 million reported ED visits . To identify weeks when the trend in ED visit rates changed for each query, we identified knots with the use of the segmented package in R software, version 3.6. Piecewise linear splines were fit between knots to estimate the change in visit rates during each period of interest.

結果 (繁體中文) 1:

長期趨勢進行了評估，通過每百萬報導ED就診每個查詢返回的ED就診。為了確定週的時候在ED就診率的走勢變化對於每個查詢，我們確定結與R中的軟件，3.6版本採用分段包。分段線性樣條是結之間的配合過程中的每一個感興趣的時期估計在就診率的變化。

結果 (繁體中文) 2:

較長期的趨勢是，每報告每100萬次ED訪問，每100萬次查詢的ED訪問量。為了確定每個查詢的 ED 訪問率趨勢更改的周數，我們在 R 軟體 3.6 版中使用分段包確定了結。分片線性樣條線在結之間擬合，以估計每個感興趣期間訪問率的變化。

結果 (繁體中文) 3:

長期趨勢評估為每100萬次報告的急診就診中每個査詢返回的急診就診。為了確定每個査詢的ED訪問率趨勢發生變化的周數，我們使用R軟體版本3.6中的分段包來識別節點。節點之間擬合分段線性樣條，以估計每個感興趣期間的訪問率變化。