| 1 |
มีการสั่งยาให้เด็ก โดยมี 80 mg/kg/day 3 ครั้งต่อวัน เด็กน้ำหนัก 45 lbs และยามีความเข้มข้น 20 mg/ml จงคำนวณ dose ยาในหน่วย ml
|
1. 27 ml |
|
เราสามารถคำนวณ dose ของยาในหน่วย ml ได้โดยใช้สูตรดังนี้:
Dose (ml) = (Weight (lbs) × Dose (mg/kg/day)) / (Concentration (mg/ml))
1. ในที่นี้เรามีเวลาจาก lbs เป็น kg โดยใช้สูตร:
Weight (kg) = Weight (lbs) / 2.2046
Weight (kg) = 45 lbs / 2.2046 = 20.41 kg
2. คำนวณ dose ยาในหน่วย mg/day โดยใช้สูตร:
Dose (mg/day) = Weight (kg) × Dose (mg/kg/day)
Dose (mg/day) = 20.41 kg × 80 mg/kg/day = 1632.8 mg/day
3. นำ dose ยาในหน่วย mg/day มาคำนวณ dose ในหน่วย ml โดยใช้สูตร:
Dose (ml) = Dose (mg/day) / Concentration (mg/ml)
Dose (ml) = 1632.8 mg/day / 20 mg/ml = 81.64 ml/day
4. เนื่องจากเราต้องให้ยา 3 ครั้งต่อวัน ดังนั้นเราต้องหาร dose รวมในแต่ละครั้งด้วย 3:
Dose per administration (ml) = Dose (ml) / 3
Dose per administration (ml) = 81.64 ml/day / 3 = 27.21 ml
ดังนั้น dose ยาในหน่วย ml ในแต่ละครั้งคือ 27 ml |
เราสามารถคำนวณ dose ของยาในหน่วย ml ได้โดยใช้สูตรดังนี้:
Dose (ml) = (Weight (lbs) × Dose (mg/kg/day)) / (Concentration (mg/ml))
1. ในที่นี้เรามีเวลาจาก lbs เป็น kg โดยใช้สูตร:
Weight (kg) = Weight (lbs) / 2.2046
Weight (kg) = 45 lbs / 2.2046 = 20.41 kg
2. คำนวณ dose ยาในหน่วย mg/day โดยใช้สูตร:
Dose (mg/day) = Weight (kg) × Dose (mg/kg/day)
Dose (mg/day) = 20.41 kg × 80 mg/kg/day = 1632.8 mg/day
3. นำ dose ยาในหน่วย mg/day มาคำนวณ dose ในหน่วย ml โดยใช้สูตร:
Dose (ml) = Dose (mg/day) / Concentration (mg/ml)
Dose (ml) = 1632.8 mg/day / 20 mg/ml = 81.64 ml/day
4. เนื่องจากเราต้องให้ยา 3 ครั้งต่อวัน ดังนั้นเราต้องหาร dose รวมในแต่ละครั้งด้วย 3:
Dose per administration (ml) = Dose (ml) / 3
Dose per administration (ml) = 81.64 ml/day / 3 = 27.21 ml
ดังนั้น dose ยาในหน่วย ml ในแต่ละครั้งคือ 27 ml |
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
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
ข้อที่ไม่เกี่ยวข้อใดข้อหนึ่งจากที่กล่าวมาคือ:
4. อัตราเร็วของ Pump
สูตรที่ใช้ในตัวอย่างนี้จะกำหนดปริมาณของ nitroglycerin (IV) ที่ต้องการให้ต่อหน่วยเวลา (mL/min) และทำการแปลงเป็น mL/hour ด้วยการคูณด้วย 60 (minute/hour) โดยไม่มีการกล่าวถึงอัตราเร็วของ Pump ซึ่งเป็นตัวแปรที่ใช้ในการควบคุมอัตราการให้ยาทางเลือกที่อยู่นอกเหนือจากสูตรที่กำหนดมาในข้อนี้
ข้อที่ไม่เกี่ยวข้อใดข้อหนึ่งจากที่กล่าวมาคือ:
3. Ordered Frequency
สูตรที่ใช้ในตัวอย่างนี้จะกำหนดปริมาณของ nitroglycerin (IV) ที่ต้องการให้ต่อหน่วยเวลา (mL/min) และทำการแปลงเป็น mL/hour ด้วยการคูณด้วย 60 (minute/hour) โดยไม่มีการกล่าวถึง Ordered Frequency ซึ่งเป็นความถี่ที่ต้องการให้ยาโดยวินิจฉัยของแพทย์ เช่น 1 ครั้งต่อชั่วโมง หรือ 1 ครั้งทุก 8 ชั่วโมง เป็นต้น |
ข้อที่ไม่เกี่ยวข้อใดข้อหนึ่งจากที่กล่าวมาคือ:
4. อัตราเร็วของ Pump
สูตรที่ใช้ในตัวอย่างนี้จะกำหนดปริมาณของ nitroglycerin (IV) ที่ต้องการให้ต่อหน่วยเวลา (mL/min) และทำการแปลงเป็น mL/hour ด้วยการคูณด้วย 60 (minute/hour) โดยไม่มีการกล่าวถึงอัตราเร็วของ Pump ซึ่งเป็นตัวแปรที่ใช้ในการควบคุมอัตราการให้ยาทางเลือกที่อยู่นอกเหนือจากสูตรที่กำหนดมาในข้อนี้
ข้อที่ไม่เกี่ยวข้อใดข้อหนึ่งจากที่กล่าวมาคือ:
3. Ordered Frequency
สูตรที่ใช้ในตัวอย่างนี้จะกำหนดปริมาณของ nitroglycerin (IV) ที่ต้องการให้ต่อหน่วยเวลา (mL/min) และทำการแปลงเป็น mL/hour ด้วยการคูณด้วย 60 (minute/hour) โดยไม่มีการกล่าวถึง Ordered Frequency ซึ่งเป็นความถี่ที่ต้องการให้ยาโดยวินิจฉัยของแพทย์ เช่น 1 ครั้งต่อชั่วโมง หรือ 1 ครั้งทุก 8 ชั่วโมง เป็นต้น |
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
|
2. 0.7 mL/minute |
|
|
|
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 |
|
เพื่อคำนวณ dose ใน ml ของยา Amoxicillin syrup สำหรับเด็ก 3 ขวบที่เป็น UTI โดยที่ dose ที่สั่งแบ่งเป็น 3 ครั้งต่อวัน และ stock มาในรูปแบบ 600 mg/5ml ให้ทำดังนี้:
1. หาน้ำหนักเฉลี่ยของเด็ก 3 ขวบ:
- คุณได้ไม่ได้ระบุน้ำหนักเด็ก 3 ขวบ ดังนั้นเราจะใช้น้ำหนักเฉลี่ยของเด็กในกลุ่มอายุนี้เพื่อคำนวณ
- เด็กอายุ 3 ขวบมักมีน้ำหนักประมาณ 14-18 กิโลกรัม (kg)
2. คำนวณอัตราส่วนของยาที่ต้องการ:
- ใช้อัตราส่วนที่แนะนำว่าให้ใช้ 20-45 mg/kg/day สำหรับเด็ก
- เนื่องจากเด็กอายุ 3 ขวบมีน้ำหนักประมาณ 14-18 กิโลกรัม (kg) ดังนั้นเราจะใช้น้ำหนักเฉลี่ยของ 16 กิโลกรัม
3. คำนวณยาที่ต้องให้ในแต่ละ dose:
- ใช้อัตราส่วน 20-45 mg/kg/day
- เด็กอายุ 3 ขวบ มีน้ำหนักประมาณ 16 กิโลกรัม (kg)
- อัตราส่วนที่เราจะใช้คือ 20-45 mg/กิโลกรัม/วัน
- แปลงเป็น mg โดยคูณกับน้ำหนักของเด็ก:
- 20 mg x 16 kg = 320 mg
- 45 mg x 16 kg = 720 mg
- แปลงเป็น ml โดยใช้ stock 600 mg/5 ml:
- 320 mg / 600 mg/ml = 0.5333 ml
- 720 mg / 600 mg/ml = 1.2 ml
- ดังนั้นคุณควรให้ dose ในแต่ละคร |
โดยปกติแล้วขนาดยา Amoxicillin syrup สำหรับเด็กจะแสดงให้เห็นเป็นตัวเลขสองจำนวน ตัวแรกคือปริมาณของ Amoxicillin (ในกรณีนี้เป็น 600 mg) และตัวสองคือปริมาณของสารละลาย (ในกรณีนี้เป็น 5 ml) ดังนั้นเราจะใช้ข้อมูลนี้ในการคำนวณเพื่อหาออกมาเป็นจำนวน ml ที่เราต้องใช้สำหรับแต่ละ dose.
เนื่องจากคุณต้องการให้สั่งยาแบ่งเป็น 3 ครั้งต่อวัน คุณสามารถหารายการยาของคุณเป็น 3 ส่วนที่เท่าๆ กัน โดยที่แต่ละส่วนจะมีปริมาณเท่ากัน.
เมื่อเราทราบว่า 600 mg ของ Amoxicillin มาใน 5 ml ของ syrup, เราสามารถคำนวณได้ว่าแต่ละ ml ของ syrup จะประกอบด้วย 120 mg ของ Amoxicillin (600 mg / 5 ml = 120 mg/ml).
เนื่องจากเด็กอายุ 3 ขวบต้องการยาในระยะเวลาเดือน 1-11, หมออาจกำหนดการให้ยาเป็นอัตราส่วน 20-45 mg/kg/day ที่แบ่งเป็น 2-3 ครั้งต่อวัน ในกรณีนี้ คุณไม่ได้ระบุน้ำหนักของเด็ก ดังนั้นเราจะใช้น้ำหนักเฉลี่ยในการคำนวณ.
อัตราส่วนของยาที่แนะนำสำหรับเด็กคือ 20-45 mg/kg/day. โดยเฉลี่ยแล้วเด็กอายุ 3 ขวบมีน้ำหนักประมาณ 14-18 kg.
เราจะใช้ตัวเลขที่เป็นตัวกลางระหว่างน้ำหนัก 14 และ 18 kg |
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. |
|
เพื่อคำนวณปริมาณยาที่ต้องให้กับเด็ก โดยมีน้ำหนัก 90 lbs (ปอนด์) และต้องการส่งเสริมยาด้วยปริมาณ 4 mg/kg จะต้องทำการแปลงน้ำหนักจากปอนด์เป็นกิโลกรัมก่อนเพื่อให้ได้หน่วยน้ำหนักที่เหมาะสม 1 ปอนด์ เท่ากับ 0.45359237 กิโลกรัม ดังนั้น:
น้ำหนักของเด็กในหน่วยกิโลกรัม = 90 lbs x 0.45359237 = 40.8236863 kg
จากนั้นเราจะคำนวณปริมาณยาที่ต้องให้โดยใช้สูตร:
ปริมาณยาที่ต้องให้ (mg) = น้ำหนักของเด็ก (kg) x ปริมาณยาที่ต้องให้ (mg/kg)
ปริมาณยาที่ต้องให้ = 40.8236863 kg x 4 mg/kg = 163.2947452 mg
ดังนั้น ปริมาณยาที่ต้องให้กับเด็กอายุ 12 ปีโดยมีน้ำหนัก 90 lbs คือ 163.2947452 mg |
เพื่อคำนวณปริมาณยาที่ต้องให้กับเด็ก โดยมีน้ำหนัก 90 lbs (ปอนด์) และต้องการส่งเสริมยาด้วยปริมาณ 4 mg/kg จะต้องทำการแปลงน้ำหนักจากปอนด์เป็นกิโลกรัมก่อนเพื่อให้ได้หน่วยน้ำหนักที่เหมาะสม 1 ปอนด์ เท่ากับ 0.45359237 กิโลกรัม ดังนั้น:
น้ำหนักของเด็กในหน่วยกิโลกรัม = 90 lbs x 0.45359237 = 40.8236863 kg
จากนั้นเราจะคำนวณปริมาณยาที่ต้องให้โดยใช้สูตร:
ปริมาณยาที่ต้องให้ (mg) = น้ำหนักของเด็ก (kg) x ปริมาณยาที่ต้องให้ (mg/kg)
ปริมาณยาที่ต้องให้ = 40.8236863 kg x 4 mg/kg = 163.2947452 mg
ดังนั้น ปริมาณยาที่ต้องให้กับเด็กอายุ 12 ปีโดยมีน้ำหนัก 90 lbs คือ 163.2947452 mg |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ใช้ใน Epidemiology
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
|
|
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 |
|
ข้อที่ 2. The Deterministic Models And The Stotic Models ไม่ใช่ Math model ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive เพราะคำว่า "Stotic" ไม่เป็นคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์หรือการแยกแยะปัญหาทางคณิตศาสตร์เช่นเดียวกับคำว่า "Stochastic" ที่เป็นคำศัพท์ที่ใช้ในการอธิบายและโมเดลสถิติที่เกี่ยวข้องกับความเป็นบ่อยครั้งหรือความสุ่มของเหตุการณ์ ดังนั้น คำว่า "Stotic" อาจเป็นคำที่ผิดพลาดการพิมพ์หรือการเขียน หรืออาจเป็นคำศัพท์ที่ไม่ได้นำมาใช้ในวิศวกรรมคณิตศาสตร์หรืองานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์คณิตศาสตร์ได้เป็นอย่างดี
ข้อที่ 4. The Deminastic Models And The Stochtic Models ไม่ใช่ Math model ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive เนื่องจากคำว่า "Deminastic" และ "Stochtic" ไม่ได้เป็นคำศัพท์ที่นิยมใช้ในคณิตศาสตร์หรือสถิติ ซึ่งอาจเป็นคำที่ไม่ถูกพิมพ์หรือใช้ผิด ในการวิเคราะห์คณิตศาสตร์และการพยากรณ์ มักใช้วิธีการแบบ deterministic (ที่เน้นความแน่นอน) และ stochastic (ที่เน้นความสุ่ม) ซึ่งเป็นคำศัพท์ที่ใช้ในวิทยาศาสตร์เชิงคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์สถิติอย่างแพร่หลายในงานที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์และการวางแผนเชิงคณิตศาสตร์ |
ข้อที่ 2. The Deterministic Models And The Stotic Models ไม่ใช่ Math model ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive เพราะคำว่า "Stotic" ไม่เป็นคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์หรือการแยกแยะปัญหาทางคณิตศาสตร์เช่นเดียวกับคำว่า "Stochastic" ที่เป็นคำศัพท์ที่ใช้ในการอธิบายและโมเดลสถิติที่เกี่ยวข้องกับความเป็นบ่อยครั้งหรือความสุ่มของเหตุการณ์ ดังนั้น คำว่า "Stotic" อาจเป็นคำที่ผิดพลาดการพิมพ์หรือการเขียน หรืออาจเป็นคำศัพท์ที่ไม่ได้นำมาใช้ในวิศวกรรมคณิตศาสตร์หรืองานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์คณิตศาสตร์ได้เป็นอย่างดี
ข้อที่ 4. The Deminastic Models And The Stochtic Models ไม่ใช่ Math model ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ใน Prediction planning and evaluation of preventive เนื่องจากคำว่า "Deminastic" และ "Stochtic" ไม่ได้เป็นคำศัพท์ที่นิยมใช้ในคณิตศาสตร์หรือสถิติ ซึ่งอาจเป็นคำที่ไม่ถูกพิมพ์หรือใช้ผิด ในการวิเคราะห์คณิตศาสตร์และการพยากรณ์ มักใช้วิธีการแบบ deterministic (ที่เน้นความแน่นอน) และ stochastic (ที่เน้นความสุ่ม) ซึ่งเป็นคำศัพท์ที่ใช้ในวิทยาศาสตร์เชิงคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์สถิติอย่างแพร่หลายในงานที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์และการวางแผนเชิงคณิตศาสตร์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
Math model ที่ไม่สามารถนำมาใช้ใน Control measures ของโรคติดต่อคือ
|
5. ไม่มีข้อผิด |
|
ไม่มี Math model ที่ไม่สามารถนำมาใช้ในการควบคุมมาตรการของโรคติดต่อ โดยทั่วไป Math model จะเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการสร้างเสถียรภาพและความเข้าใจในการแพร่ระบาดของโรคติดต่อ และมีประโยชน์ในการประเมินผลของมาตรการควบคุมต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม อย่างที่กล่าวมาแล้วในคำตอบก่อนหน้านี้ การใช้ Math model เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในการวางแผนและดำเนินการควบคุมโรคติดต่อ แต่จำเป็นต้องร่วมมือกับข้อมูลจริง ๆ และการวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อกำหนดมาตรการที่เหมาะสมในสถานการณ์ที่แตกต่างกันไป ซึ่งประสิทธิภาพของมาตรการเชิงนี้จะต้องพิจารณาองค์ประกอบหลายอย่าง เช่น ความเสี่ยงในประชากรเป้าหมาย ประสิทธิภาพและความปลอดภัยของวัคซีน ความสามารถในการตรวจหาเชื้อ ระบบบริหารการรักษาพยาบาล และปัจจัยอื่น ๆ ที่ส่งผลต่อการแพร่ระบาดของโรคติดต่อ |
ไม่มี Math model ที่ไม่สามารถนำมาใช้ในการควบคุมมาตรการของโรคติดต่อ โดยทั่วไป Math model จะเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการสร้างเสถียรภาพและความเข้าใจในการแพร่ระบาดของโรคติดต่อ และมีประโยชน์ในการประเมินผลของมาตรการควบคุมต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม อย่างที่กล่าวมาแล้วในคำตอบก่อนหน้านี้ การใช้ Math model เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในการวางแผนและดำเนินการควบคุมโรคติดต่อ แต่จำเป็นต้องร่วมมือกับข้อมูลจริง ๆ และการวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อกำหนดมาตรการที่เหมาะสมในสถานการณ์ที่แตกต่างกันไป ซึ่งประสิทธิภาพของมาตรการเชิงนี้จะต้องพิจารณาองค์ประกอบหลายอย่าง เช่น ความเสี่ยงในประชากรเป้าหมาย ประสิทธิภาพและความปลอดภัยของวัคซีน ความสามารถในการตรวจหาเชื้อ ระบบบริหารการรักษาพยาบาล และปัจจัยอื่น ๆ ที่ส่งผลต่อการแพร่ระบาดของโรคติดต่อ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
Math model ที่ใช้ในการวินิจฉัยหรือรักษาโรคมะเร็ง ข้อใดผิด
|
2. The deterministic models and The stotic models |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math models for medical decision-making
|
2. Genome fingerprints |
|
ข้อที่ 2. Genome Fingerprints
การวิเคราะห์เอกลักษณ์ทางพันธุกรรม (Genome Fingerprints) ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการตัดสินใจทางการแพทย์ ถึงแม้ว่าเรื่องของเชื้อพันธุกรรมและข้อมูลเชิงพันธุกรรมสามารถมีบทบาทในการตัดสินใจทางการแพทย์ได้ แต่แนวคิดของ genome fingerprints มุ่งเน้นไปที่การระบุและวิเคราะห์การเปรียบเทียบความแตกต่างทางพันธุกรรมแบบเฉพาะเจาะจงของบุคคลหรือกลุ่มบุคคล แต่ไม่ได้เน้นไปที่การใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อการตัดสินใจ |
ข้อที่ 2. Genome Fingerprints
การวิเคราะห์เอกลักษณ์ทางพันธุกรรม (Genome Fingerprints) ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการตัดสินใจทางการแพทย์ ถึงแม้ว่าเรื่องของเชื้อพันธุกรรมและข้อมูลเชิงพันธุกรรมสามารถมีบทบาทในการตัดสินใจทางการแพทย์ได้ แต่แนวคิดของ genome fingerprints มุ่งเน้นไปที่การระบุและวิเคราะห์การเปรียบเทียบความแตกต่างทางพันธุกรรมแบบเฉพาะเจาะจงของบุคคลหรือกลุ่มบุคคล แต่ไม่ได้เน้นไปที่การใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อการตัดสินใจ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ที่ใช้ในการวางยาสลบในการผ่าตัด
|
3. various physiologic formulae |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ในการคำนวณ human motion เพื่อใช้ใน physical therapy
|
4. Gaussian reverse |
|
ข้อที่ 4. Gaussian Reverse ไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ในการคำนวณ human motion เพื่อใช้ใน physical therapy เพราะ Gaussian Reverse เป็นส่วนหนึ่งของ Gaussian Process Regression (GPR) ซึ่งเป็นวิธีการโมเดลข้อมูลโดยใช้กระบวนการสุ่มตัวแปรที่เป็นแบบ Gaussian Distribution แต่มันไม่ได้เกี่ยวข้องกับการคำนวณ human motion หรือใช้ใน physical therapy โดยตรง ซึ่งศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณ human motion ใน physical therapy มักเน้นทางกายภาพและคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องเช่น การระบุค่าพารามิเตอร์การเคลื่อนที่ การคำนวณความเร็วและความเร่ง การวิเคราะห์แรงและแรงบิด การจำลองโมเดลเคลื่อนที่ ฯลฯ |
ข้อที่ 4. Gaussian Reverse ไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ในการคำนวณ human motion เพื่อใช้ใน physical therapy เพราะ Gaussian Reverse เป็นส่วนหนึ่งของ Gaussian Process Regression (GPR) ซึ่งเป็นวิธีการโมเดลข้อมูลโดยใช้กระบวนการสุ่มตัวแปรที่เป็นแบบ Gaussian Distribution แต่มันไม่ได้เกี่ยวข้องกับการคำนวณ human motion หรือใช้ใน physical therapy โดยตรง ซึ่งศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณ human motion ใน physical therapy มักเน้นทางกายภาพและคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องเช่น การระบุค่าพารามิเตอร์การเคลื่อนที่ การคำนวณความเร็วและความเร่ง การวิเคราะห์แรงและแรงบิด การจำลองโมเดลเคลื่อนที่ ฯลฯ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Mathematical Models กับ COVID-19
|
4. Dosage calculation |
|
ข้อที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Mathematical Models กับ COVID-19 คือข้อที่ 4. Dosage Calculation (การคำนวณปริมาณยา)
Dosage Calculation เป็นกระบวนการคำนวณปริมาณยาที่คนต้องการใช้ในการรักษาโรคหรืออาการที่ตนเองหรือผู้ปกครองมี ซึ่งมีหลายวิธีการคำนวณและขั้นตอนที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Mathematical Models ที่ใช้ในการวิเคราะห์และพยากรณ์การแพร่ระบาดของโรค COVID-19
ส่วนข้ออื่น ๆ ทั้ง 1. Data-Driven Models, 2. Auto-Regressive Time Series Methods, 3. Gaussian Reverse, และ 5. Bayesian Techniques เป็นวิธีการและเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสร้างและประเมิน Mathematical Models ที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19 โดยใช้ข้อมูลทางสถิติและข้อมูลเชิงพรรณนาเพื่อทำนายและวิเคราะห์พฤติกรรมและการแพร่ระบาดของโรค COVID-19 ในประชากร |
ข้อที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Mathematical Models กับ COVID-19 คือข้อที่ 4. Dosage Calculation (การคำนวณปริมาณยา)
Dosage Calculation เป็นกระบวนการคำนวณปริมาณยาที่คนต้องการใช้ในการรักษาโรคหรืออาการที่ตนเองหรือผู้ปกครองมี ซึ่งมีหลายวิธีการคำนวณและขั้นตอนที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Mathematical Models ที่ใช้ในการวิเคราะห์และพยากรณ์การแพร่ระบาดของโรค COVID-19
ส่วนข้ออื่น ๆ ทั้ง 1. Data-Driven Models, 2. Auto-Regressive Time Series Methods, 3. Gaussian Reverse, และ 5. Bayesian Techniques เป็นวิธีการและเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสร้างและประเมิน Mathematical Models ที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19 โดยใช้ข้อมูลทางสถิติและข้อมูลเชิงพรรณนาเพื่อทำนายและวิเคราะห์พฤติกรรมและการแพร่ระบาดของโรค COVID-19 ในประชากร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ math model มีความเกี่ยวข้องกับโรค stroke
|
1. Data-driven models |
|
ข้อที่เกี่ยวข้องกับ math model และมีความเกี่ยวข้องกับโรค stroke คือตัวเลือกที่ 1: Data-Driven Models (โมเดลที่ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานในการสร้างและทดสอบโมเดลทางคณิตศาสตร์)
Data-Driven Models ใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโรค stroke เพื่อสร้างและพัฒนาโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยในการทำนาย วิเคราะห์ หรืออธิบายเกี่ยวกับโรค stroke โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเช่น ปัจจัยเสี่ยง อาการ ภาวะการทำงานของระบบเลือด ข้อมูลภาพวิทยาการแพทย์ เป็นต้น โดยโมเดลทางคณิตศาสตร์นี้สามารถช่วยให้เราเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้มากขึ้น และอาจมีประโยชน์ในการพยากรณ์และการบริหารจัดการโรค stroke ในอนาคตอีกด้วย |
ข้อที่เกี่ยวข้องกับ math model และมีความเกี่ยวข้องกับโรค stroke คือตัวเลือกที่ 1: Data-Driven Models (โมเดลที่ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานในการสร้างและทดสอบโมเดลทางคณิตศาสตร์)
Data-Driven Models ใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโรค stroke เพื่อสร้างและพัฒนาโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยในการทำนาย วิเคราะห์ หรืออธิบายเกี่ยวกับโรค stroke โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเช่น ปัจจัยเสี่ยง อาการ ภาวะการทำงานของระบบเลือด ข้อมูลภาพวิทยาการแพทย์ เป็นต้น โดยโมเดลทางคณิตศาสตร์นี้สามารถช่วยให้เราเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้มากขึ้น และอาจมีประโยชน์ในการพยากรณ์และการบริหารจัดการโรค stroke ในอนาคตอีกด้วย |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ Mathematical Models และ vaccine เพื่อรักษาโรคติดต่อ
|
3. Basic reproductive number |
|
คำตอบที่ถูกต้องคือ 3. Basic Reproductive Number และ 4. Effective Reproductive Number
ทั้ง Basic Reproductive Number (R₀) และ Effective Reproductive Number (Rₑ) เป็นตัวแทนของการแพร่เชื้อในระบบทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการศึกษาและประเมินผลของการกระจายตัวของโรคติดต่อ โดยเฉพาะเมื่อมีการใช้วัคซีนในการควบคุมการระบาดของโรคติดต่อเหล่านั้น
Basic Reproductive Number (R₀) เป็นค่าที่บ่งบอกถึงความสามารถในการแพร่เชื้อของโรคติดต่อในประชากรที่ยังไม่มีการควบคุมหรือการแทรกซ้อนจากการฉีดวัคซีนหรือการรักษาอื่นๆ ค่า R₀ แสดงถึงจำนวนคนที่โดยเฉลี่ยที่จะติดเชื้อโดยตรงจากหนึ่งคนที่ติดเชื้อตามเวลา ถ้าค่า R₀ มากกว่า 1 จะหมายถึงว่าโรคมีโอกาสแพร่กระจายต่อไปในประชากร และถ้าค่า R₀ น้อยกว่า 1 จะหมายถึงว่าโรคไม่สามารถแพร่กระจายต่อไปในประชากรได้
Effective Reproductive Number (Rₑ) เป็นค่าที่บ่งบอกถึงความสามารถในการแพร่เชื้อของโรคติดต่อในประชากรที่มีการควบคุมหรือการแทรกซ้อนจากการฉีดวัคซีนหรือการรักษาอื่นๆ เมื่อมีการใช้วัคซีนเข้ามาเกี่ยวข้อง ค่า Rₑ จะเป็นตัวบอกถึงจำนวนคนที่โดยเฉลี่ยที่จะติดเชื |
คำตอบที่ถูกต้องคือ 3. Basic Reproductive Number และ 4. Effective Reproductive Number
ทั้ง Basic Reproductive Number (R₀) และ Effective Reproductive Number (Rₑ) เป็นตัวแทนของการแพร่เชื้อในระบบทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการศึกษาและประเมินผลของการกระจายตัวของโรคติดต่อ โดยเฉพาะเมื่อมีการใช้วัคซีนในการควบคุมการระบาดของโรคติดต่อเหล่านั้น
Basic Reproductive Number (R₀) เป็นค่าที่บ่งบอกถึงความสามารถในการแพร่เชื้อของโรคติดต่อในประชากรที่ยังไม่มีการควบคุมหรือการแทรกซ้อนจากการฉีดวัคซีนหรือการรักษาอื่นๆ ค่า R₀ แสดงถึงจำนวนคนที่โดยเฉลี่ยที่จะติดเชื้อโดยตรงจากหนึ่งคนที่ติดเชื้อตามเวลา ถ้าค่า R₀ มากกว่า 1 จะหมายถึงว่าโรคมีโอกาสแพร่กระจายต่อไปในประชากร และถ้าค่า R₀ น้อยกว่า 1 จะหมายถึงว่าโรคไม่สามารถแพร่กระจายต่อไปในประชากรได้
Effective Reproductive Number (Rₑ) เป็นค่าที่บ่งบอกถึงความสามารถในการแพร่เชื้อของโรคติดต่อในประชากรที่มีการควบคุมหรือการแทรกซ้อนจากการฉีดวัคซีนหรือการรักษาอื่นๆ เมื่อมีการใช้วัคซีนเข้ามาเกี่ยวข้อง ค่า Rₑ จะเป็นตัวบอกถึงจำนวนคนที่โดยเฉลี่ยที่จะติดเชื |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
จากบทความ (ศึกษาได้จากตามขอบเขตรายวิชา)
ข้อใดเกี่ยวข้องกับการใช้ Noyers whiter equation ในบทความนี้
|
3. dissolution kinetics |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ math model ที่ใช้ใน reconstruction of cardiac tissue
|
2. cellular activities in cardiac domains |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
จงอธิบายเกี่ยวกับ risk estimator
|
1. health impact assessment of air pollution |
|
|
|
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
|
1. Diffusion theory on the basis of the Noyes–Whitney equation |
|
Diffusion Theory On The Basis Of The Noyes–Whitney Equation: นี่เป็นสมการที่ใช้ในการโมเดลกระบวนการแพร่เชิงกลุ่ม โดยมีการพิจารณาปัจจัยที่ส่งผลต่อการแพร่เชิงกลุ่ม เช่น ความละเอียดของสารละลาย ความเร็วของการสั่นสะเทือน และความแปรปรวนของสภาพแวดล้อม |
Diffusion Theory On The Basis Of The Noyes–Whitney Equation: นี่เป็นสมการที่ใช้ในการโมเดลกระบวนการแพร่เชิงกลุ่ม โดยมีการพิจารณาปัจจัยที่ส่งผลต่อการแพร่เชิงกลุ่ม เช่น ความละเอียดของสารละลาย ความเร็วของการสั่นสะเทือน และความแปรปรวนของสภาพแวดล้อม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|