| 1 |
มีการสั่งยา Rocphin ให้เด็กอายุ 4 ปี โดยมี 20 mg/kg/day 2 ครั้งต่อวัน เด็กน้ำหนัก 29 lbsและยามีความเข้มข้น 10 mg/ml จงคำนวณ dose ยาในหน่วย ml
|
4. 13.2 ml |
|
ใช้สูตร |
เลขหน้า*น้ำเกลือ/เลขหลัง |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
หมอต้องการให้ nitroglycerin (IV) 75 mg ใน 500 ml จาก 5% dextrose ใน 100 mcg/min พยาบาลต้องตั้ง pump ด้วยอัตราเร็วเท่าใด (mL/hr)
|
5. 48 ml/hr |
|
ใช้สูตร |
(/)ยา A 100 mg = 1 ml
(*)ถ้าต้องการยา A 250 mg = 250x1 ml
100
= 2.5 ml |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
หมอต้องการสั่งยา bretylium 5 mcg/kg/min โดยยามาในรูปแบบ 50 mg ใน 0.9% normal saline น้ำหนักผู้ป่วยคือ 170 lbs จงหาอัตราเร็วในการให้ยา (mL/hr)
|
4. 28 ml/hr |
|
ใช้สูตร |
(/)ยา A 100 mg = 1 ml
(*)ถ้าต้องการยา A 250 mg = 250x1 ml
100
= 2.5 ml |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
ต้องการสั่งยา amoxicillin syrup สำหรับเด็ก 3 ขวบ ที่เป็น UTI โดยที่ dose ที่สั่งคือ 50 mg/kg/day แบ่งเป็น 3 dose/day โดย stock มาในรูปแบบ 400 mg/5ml จงคำนวณ dose ใน ml
|
4. 4 ml |
|
ใช้สูตร |
(/)ยา A 100 mg = 1 ml
(*)ถ้าต้องการยา A 250 mg = 250x1 ml
100
= 2.5 ml |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
หากต้องการให้ยาเด็กอายุ 12 ปี โดยมีน้ำหนัก 82.4 lbs โดยต้องสั่งยา 2 mg/kg จาก stock 125 mg/2 ml จงคำนวณปริมาณยาในหน่วย ml
|
3. 1.5 ml |
|
ใช้สูตร |
(/)ยา A 100 mg = 1 ml
(*)ถ้าต้องการยา A 250 mg = 250x1 ml
100
= 2.5 ml |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ใช้ใน Epidemiology
|
แบบจำลองการเกิดไข้หวัด |
|
การอ่านโจทย์แล้วนึกถึงอะไร |
เชื้อไขหวัดใหญเปนเชื้อไวรัสที่มีช่ือวา ไวรัสอินฟลูเอนซา (Influenza Virus) ซึ่งมีอยูในน้ํามูก
น้ําลาย และเสมหะของผูปวย โรคชนิดนี้เปนการติดเชื้อไวรัสที่ระบบทางเดินหายใจแบบเฉียบพลัน โดยที่
เชื้อไวรัสอินฟลูเอนซามีท้ังหมด 2 สายพันธุใหญ ไดแกไขหวัดใหญสายพันธุA และไขหวัดใหญสายพันธุB
ในงานวิจัยนี้ผูวิจัยไดทําการศึกษาแบบจําลองทางคณิตศาสตรเพื่ออธิบายการแพรระบาดของโรคไขหวัด
ใหญโดยพิจารณาการฟกตัวของโรคที่แตกตางกัน ผูวิจัยไดทําการหาจุดสมดุลหาเงื่อนไขที่ทําใหเกิดความ
เสถียรภาพของจุดสมดุลภายใตสภาวะไรโรคและสภาวะการระบาดอยางเรื้อรังแลวนํามาแสดงในรูปของคา
สืบพันธุพื้นฐานมีการวิเคราะหเชิงตัวเลขเพื่อแสดงผลลัพธของแบบจําลองดวย หลังจากการวิเคราะหพบวา
คาของ และ จะทําใหมีการเปลี่ยนแปลงแลวสงผลตอการระบาดของโรค |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Math model สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive ได้อย่างไร
|
แบบจำลองเพื่อปริมาณการใช้น้ำปะปา |
|
ทำนายอนาคต |
การวิเคราะห์ฌโจทย์ |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
Math model สามารถนำมาใช้ใน Control measures ของโรคติดต่อได้อย่างไรบ้าง
|
ควบคุมการแผ่ระบาด |
|
เพื่อทำให้ไม่มีโรคนี้อีกกกกกก |
ใช้คำนวนเพื่อควบคุมการแผ่ระบาด |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ใช้ในการวินิจฉัยหรือรักษาโรคมะเร็ง
|
จำลองกระบวนการตายของเซลล์มะเร็งท่อน้้าดี |
|
เพราะมันน่าสนใจ |
ารทดสอบว่าโมเดลทางคณิตศาสตร์ตัวนี้สามารถนำไปใช้กับซอฟต์แวร์ที่ช่วยในการวินิจฉัยได้ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
จงยกตัวอย่าง Math Model ที่ใช้เครื่อง ECG/EKG ในการวินิจฉัยโรคหัวใจ
|
การตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจ |
|
เพื่อใช้ในในการวินิจฉัย |
ECG สามารถสื่อถึงการนำไฟฟ้าภายในกล้ามเนื้อหัวใจของเรา, อัตราการเต้นของหัวใจ, จังหวะการเต้นของหัวใจเป็นไปอย่างสม่ำเสมอหรือไม่ โดยที่ในแต่ละส่วนของกราฟไฟฟ้าหัวใจ |
5 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
จงยกตัวอย่าง/อธิบาย Math model ที่ใช้ในการวางยาสลบในการผ่าตัด
|
ยาสลบที่มีต่อตัวสัตว์ คุณสมบัติทางเภสัชวิทยาของยารวมทั้งยาต้านฤทธิ์ |
|
ไม่ต้องทนพิษบาดแผล |
ไม่ต้องทนพิษบาดแผลแพทย์ทำงานง่ายขึ้น |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
จงคิดค้น Math model ในการคำนวณ human motion เพื่อใช้ใน physical therapy
|
แบบจำลองคณิตศาสตร์ของระบบกำจัดฝุ่นในที่เปิดโล่งโดยการฉีดหยดละอองน้ำ |
|
กำจัดฝุ่นในอากาศ |
ฝุ่นไม่ดีต่อร่างการเลยต้องกำจัดโดยใช้ละอองน้ำ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
จากบทความ Mathematical Models in Infectious Disease Epidemiology จงเสนอวิธีคำนวณยาในการรักษาโรค COVID-19
|
เสนอการหาตัวเลขการแพร่ระบาดอย่างมีประสิทธิภาพแล้วนำมาคำนวนยามันต้องลองดู |
|
ง่ายต่อการคำนวน |
วิเคาระห์จากโจทย์ที่ให้มา |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
math model มีความเกี่ยวข้องกับโรค stroke ในเชิงใดบ้าง
|
ดูแลผู้ป่วย |
|
ทำให้ง่ายต่อการรักษา |
ทำให้ผู็ป่วยรักษาง่ายขึ้นเเละหมอง่ายขึ้นเพราะมีmath modelในการช่วยรักษาทำให้มันง่ายขึ้น |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
จากบทความ Mathematical Models in Infectious Disease Epidemiology จงเสนอวิธีคำนวณ vaccine เพื่อรักษาโรคติดต่อ (ยกตัวอย่างมา 1 โรค)
|
โควิท19 |
|
ต้องทดลองกับมนุษย์ |
จะต้องหาสูตรยาและยาที่สามารถทำให้โรคนี้หายไปให้ได้ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
จากบทความ Experimental and Mathematical studies on the Drug Release Properties of Aspirin Loaded Chitosan Nanoparticles จงสรุปการใช้ Noyers whiter equation ในบทความนี้
|
การศึกษาเชิงทดลองและคณิตศาสตร์เกี่ยวกับคุณสมบัติการปลดปล่อยตัวยาของอนุภาคนาโนไคโตซานที่โหลดแอสไพริน |
|
เมื่อละลายไคโตซานในสารละลายกรดอะซิติก (pH 4) หมู่อะมิโนของไคโตซานจะถูก
โปรโตเนทและเกิดเป็นประจุบวก(NH3
+
) บนสายโซ่ไคโตซาน ทา ใหไ้คโตซานมีความสามารถในการ
ดูดซบัแบบไอออนิกบนพ้ืนผิวของอนุภาคได้ เมื่อสังเกตลักษณะการกระจายของอนุภาคในสารละลาย
กรดอะซิติกหลังการเสถียรด้วยไคโตซานที่มีความเข้มข้น 0.001-1 มิลลิกรัม/มิลลิลิตรโดยการสั่นดว้ย
เสียงเป็ นเวลา 6 ชวั่ โมงพบวา่อนุภาคสามารถกระจายข้ึนมาอยใู่ นช้นั น้า ได้โดยสงัเกตุจากสีน้า ตาลของ
อนุภาคในช้นั น้ า โดยความเขม้ สีของสารละลายจะเพิ่มข้ึนตามความเขม้ขน้ ของไคโตซาน (รูป 2)
เมื่อท าการวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อหาเปอร์เซ็นต์ของอนุภาคนาโนแมกนีไทท์ที่สามารถกระจายได้
ในน้า โดยการนา สารละลายอนุภาคที่ไดห้ลงัจากการสนั่ ดว้ยเสียงไปทา การปั่นเหวี่ยงเพื่อกา จดัอนุภาค
ที่มีขนาดใหญ่ที่ไม่มีการเสถียรดว้ยไคโตซานออกแลว้นา สารละลายช้นั บนที่มีอนุภาคที่กระจายตวัได้
ดีในน้า ไปทา การวเิคราะห์หาเปอร์เซ็นตแ์ มกนีไททด์ว้ยเทคนิค AASโดยเทียบกบั ปริมาณของอนุภาค
ที่ใส่เขา้ไปเริ่มตน้ ท้งัหมด จากผลการทดลองในรูป 3 พบวา่ เมื่อความเขม้ขน้ของสารละลายไคโตซาน
เพิ่มข้ึน เปอร์เซ็นต์ของแมกนีไทท์ที่สามารถกระจายในช้นั น้า เพิ่มมาก ท้งัน้ีเนื่องมาจากปริมาณหมู่
อะมิโน ที่สามารถดูดซบั บนพ้ืนผิวของอนุภาคเพิ่มมากข้ึน จึงสามารถเสถียรอนุภาคนาโนแมกนีไทท์
ไดม้ากข้ึนดว้ย |
เมื่อละลายไคโตซานในสารละลายกรดอะซิติก (pH 4) หมู่อะมิโนของไคโตซานจะถูก
โปรโตเนทและเกิดเป็นประจุบวก(NH3
+
) บนสายโซ่ไคโตซาน ทา ใหไ้คโตซานมีความสามารถในการ
ดูดซบัแบบไอออนิกบนพ้ืนผิวของอนุภาคได้ เมื่อสังเกตลักษณะการกระจายของอนุภาคในสารละลาย
กรดอะซิติกหลังการเสถียรด้วยไคโตซานที่มีความเข้มข้น 0.001-1 มิลลิกรัม/มิลลิลิตรโดยการสั่นดว้ย
เสียงเป็ นเวลา 6 ชวั่ โมงพบวา่อนุภาคสามารถกระจายข้ึนมาอยใู่ นช้นั น้า ได้โดยสงัเกตุจากสีน้า ตาลของ
อนุภาคในช้นั น้ า โดยความเขม้ สีของสารละลายจะเพิ่มข้ึนตามความเขม้ขน้ ของไคโตซาน (รูป 2)
เมื่อท าการวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อหาเปอร์เซ็นต์ของอนุภาคนาโนแมกนีไทท์ที่สามารถกระจายได้
ในน้า โดยการนา สารละลายอนุภาคที่ไดห้ลงัจากการสนั่ ดว้ยเสียงไปทา การปั่นเหวี่ยงเพื่อกา จดัอนุภาค
ที่มีขนาดใหญ่ที่ไม่มีการเสถียรดว้ยไคโตซานออกแลว้นา สารละลายช้นั บนที่มีอนุภาคที่กระจายตวัได้
ดีในน้า ไปทา การวเิคราะห์หาเปอร์เซ็นตแ์ มกนีไททด์ว้ยเทคนิค AASโดยเทียบกบั ปริมาณของอนุภาค
ที่ใส่เขา้ไปเริ่มตน้ ท้งัหมด จากผลการทดลองในรูป 3 พบวา่ เมื่อความเขม้ขน้ของสารละลายไคโตซาน
เพิ่มข้ึน เปอร์เซ็นต์ของแมกนีไทท์ที่สามารถกระจายในช้นั น้า เพิ่มมาก ท้งัน้ีเนื่องมาจากปริมาณหมู่
อะมิโน ที่สามารถดูดซบั บนพ้ืนผิวของอนุภาคเพิ่มมากข้ึน จึงสามารถเสถียรอนุภาคนาโนแมกนีไทท์
ไดม้ากข้ึนดว้ย |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
จงยกตัวอย่าง math model ที่ใช้ใน reconstruction of cardiac tissue
|
โมเดลทางคณิตศาสตร์ ที่เราสามารถเห็นได้ชัดเจนและง่ายที่สุดก็คือ กราฟสมการในรูปแบบต่าง ๆ ซึ่งเพียงแค่เราใช้โปรแกรมทางคณิตศาสตร์ที่มีอยู่ทั่วไป เครื่องมือทำนายอนาคต |
|
มี นวัตกรรมใหม่ๆ |
ช่วยให้โลกเจริญมากกกกๆๆๆๆขึ้นนน |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
จงอธิบาย Global exposure mortality model และประโยชน์ของ model นี้
|
วิเคราะห์อาการของโรคอัลไซเมอร์ |
|
มันเป็นประโยชน์ต่อทางการแพทย์ |
เพราะจะได้รักษาได้ง่ายมากขึ้น และทำให้วินิจฉัยได้ดีที่สุด |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ไม่ work และเสนอวิธีการแก้ไข
|
การเดินรถ |
|
ควรไปทำแบบอุบัติเหตุตรงนี้เกิดบ่อยทำไมกันหาสาเหตุฟิวแบบนี้ดีกว่า |
ใช้สิ่งที่เป็นประโยชน์ให้เป็นประโยชน์มากขึ้น |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
จงคิดค้น Math model ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ด้านมะเร็ง
|
ดีนะมันช่วยได้อยู่นะนี้ว่าดี |
|
โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณ ระยะเวลาการเจริญเติบโตของเนื้องอก และการแพร่กระจาย ในรูปของมะเร็งเต้านม |
มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและวิเคราะห์เสถียรภาพของตัวแบบเชิงคณิตศาสตร์เพื่อให้มันทำได้ง่ายกว่าเดิม |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|