| 1 |
มีการสั่งยาให้เด็ก โดยมี 80 mg/kg/day 3 ครั้งต่อวัน เด็กน้ำหนัก 45 lbs และยามีความเข้มข้น 20 mg/ml จงคำนวณ dose ยาในหน่วย ml
|
4. 30 ml |
|
ใกล้เคียงกับที่ได้สุด |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
หมอต้องการให้ nitroglycerin (IV) โดยใช้สูตร
(0.1 mg/min)/(75 mg) x 500mL = 0.66 mL/min
(0.66 mL)/minute x 60minute/hour = 40 mL/hour
อยากทราบว่าข้อใดไม่เกี่ยว
|
3. ordered frequency |
|
ไม่เกี่ยวข้องกับความถี่ที่สั่งให้ใช้ยา |
ที่เหลือมีการใช้อยู่ในสูตร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
หมอต้องการสั่งยา bretylium 10 mcg/kg/min โดยยามาในรูปแบบ 75 mg ใน 0.9% normal saline น้ำหนักผู้ป่วยคือ 200 lbs จงหาอัตราเร็วในการให้ยา
|
3. 0.3 mL/minute |
|
เป็นข้อที่ใกล้เคียงกับคำตอบสุด |
มีการเปลี่ยนหน่วยต่างๆ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
ต้องการสั่งยา amoxicillin syrup สำหรับเด็ก 3 ขวบ ที่เป็น UTI โดยที่ dose ที่สั่ง แบ่งเป็น 3 dose/day โดย stock มาในรูปแบบ 600 mg/5ml จงคำนวณ dose ใน ml
|
2. 1.3 mL |
|
เป็นข้อที่มีำตอบที่ใกล้ที่สุด |
1.คำนวณ total dose ต่อวัน
2.คำนวณ dose แต่ละครั้ง
3.คำนวณ dose ในหน่วย ml |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
หากต้องการให้ยาเด็กอายุ 12 ปี โดยมีน้ำหนัก 90 lbs โดยต้องสั่งยา 4 mg/kg จงคำนวณปริมาณ mg
|
5. 163 mg. |
|
เปลี่ยนปอนด์เป็น kg และคูณกัน |
1. แปลงน้ำหนักจาก lbs เป็น kg
kg = 90 lbs / 2.205 ประมาณ 40.82 kg
2.คำนวณปริมาณ mg ของยา
4 mg/kg * 40.82 kg ประมาณ 163.28 mg |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ใช้ใน Epidemiology
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
มีหลายโรคที่ใช้ Math model ได้ |
ใช้การคิดวิเราะห์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
ข้อใดไม่ใช่ Math model สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive ได้
|
5. ผิดมากกว่า 1 ข้อ |
|
ทุกตัวเลือกไม่ได้แสดงถึงว่าไม่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive |
ทั้งหมดนี้ใช้ในการวิเคราะห์และประยุกต์ใช้ในการวางแผนการพยากรณ์และประเมินผลของการป้องกัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
Math model ที่ไม่สามารถนำมาใช้ใน Control measures ของโรคติดต่อคือ
|
2. Explanation of Simulation |
|
ไม่เกี่ยวข้องกับการใช้คำนวณ |
Explanation Of Simulation ใช้ในการอธิบายมากกว่า |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
Math model ที่ใช้ในการวินิจฉัยหรือรักษาโรคมะเร็ง ข้อใดผิด
|
4. The deminastic models and The stochtic models |
|
ไม่ถูกต้องในหลักการเขียน |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math models for medical decision-making
|
2. Genome fingerprints |
|
ไม่ได้เป็น Math model ที่ใช้ในการตัดสินใจทางการแพทย์เชิงคณิตศาสตร์โดยตรง |
อาจจะเป็นMath modelsได้แต่ไม่ได้เป็นโดยตรง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ที่ใช้ในการวางยาสลบในการผ่าตัด
|
3. various physiologic formulae |
|
Various Physiologic Formulae เป็นการใช้สูตรทางกายภาพเพื่อคำนวณที่เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยหรือการผ่าตัด |
ที่เหลือมักเป็นที่ช่วยวางยาสลบ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ในการคำนวณ human motion เพื่อใช้ใน physical therapy
|
4. Gaussian reverse |
|
Gaussian Reverse ไม่ได้เป็นวิธีการหรือเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ |
An Artificial Neural Network, Layers Of Recurrent Neuron Units ,The Spatio-Temporal Dependencies เป็นเกี่นวกับ physical therapy |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Mathematical Models กับ COVID-19
|
4. Dosage calculation |
|
- |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ math model มีความเกี่ยวข้องกับโรค stroke
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
ช่วยเกี่ยบกับโรค stroke ทั้งหมด |
Data-Driven Models-ช่วยในการทำนายและประเมินผลของโรค stroke
The Sub-Models Of Tissue Reaction-ใช้ในการศึกษาและวิเคราะห์กระบวนการต่าง ๆ ในเนื้อเยื่อที่เกี่ยวข้องกับโรค stroke
Oedema Development-ความเกี่ยวข้องระหว่างโรค stroke
Glutamate Excitotoxicity-วิเคราะห์ผลกระทบต่อเนื้อเยื่อสมองที่เกี่ยวข้องกับโรค stroke |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ Mathematical Models และ vaccine เพื่อรักษาโรคติดต่อ
|
1. Amplification factors |
|
- |
ที่เหลือเกี่ยวกับโรติดต่อแต่ไม่ได้ช่วยรักษา |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
จากบทความ (ศึกษาได้จากตามขอบเขตรายวิชา)
ข้อใดเกี่ยวข้องกับการใช้ Noyers whiter equation ในบทความนี้
|
1. A diffusion-based model |
|
- |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ math model ที่ใช้ใน reconstruction of cardiac tissue
|
1. Multielectrodes arrays (MEAs) |
|
เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการบันทึกกิจกรรมไฟฟ้าจากเซลล์ในพื้นที่หัวใจ |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
จงอธิบายเกี่ยวกับ risk estimator
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
ใช้ในการประเมินความเสี่ยงต่อการเกิดโรค |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ข้อใดไม่ใช่คือ limitation ของ Math model
|
5. ผิดมากกว่า 1 ข้อ |
|
- |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ข้อใดคือ Math model ใน RETURN TO ISSUEPREVARTICLENEXT
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
- |
- |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|