| 1 |
มีการสั่งยาให้เด็ก โดยมี 80 mg/kg/day 3 ครั้งต่อวัน เด็กน้ำหนัก 45 lbs และยามีความเข้มข้น 20 mg/ml จงคำนวณ dose ยาในหน่วย ml
|
1. 27 ml |
|
เด็กหนักประมาณ20kg ควรได้รับยาปริมาณที่พอดีที่ประมาณ26.6 |
ร้อยละควรได้รับในปริมาณที่พอดี |
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
|
4. อัตราเร็วของ pump |
|
ปริมาณ ความเข้มข้น ความถี่ เกี่ยวข้องกับการให้ยา |
ปริมาณ ความเข้มข้น ความถี่ เป็นปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการให้ยา |
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 |
|
ผู้ป่วยน้ำหนัก90kg 1kgให้ได้0.001mgต่อmin ค่าจะประมาณไม่เกิน1 |
ความเร็วมีความสำคัญต่อการให้ยา |
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
|
4. 1.6 mL |
|
เด็กจะได้รับ3dose doseละประมาณ1.6ml |
อัตราส่วนระหว่างความเข้มข้นกับปริมาตร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
หากต้องการให้ยาเด็กอายุ 12 ปี โดยมีน้ำหนัก 90 lbs โดยต้องสั่งยา 4 mg/kg จงคำนวณปริมาณ mg
|
2. 160 mg. |
|
4mg/1kg 40kg/160 mg จะมีอัตราส่วนเท่ากัน |
อัตราส่วนของน้ำหนักกับปริมาณยาที่ควรได้รับ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
จงยกตัวอย่าง Math model ที่ใช้ใน Epidemiology
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
การระบาดอาจอยู่รอดได้ หากรักษาอย่างต่อเนื่อง เพื่อชะลอการอยู่รอด |
อัตราการอยู่รอดของการระบาดของโรค |
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 |
|
การทำนายวางแผนในการประยุกต์ มีต้นแบบต่างๆ การจำลอง |
การคาดการณ์ในเหตุการณ์ เพื่อวางแผน ประเมินผลที่จะเกิด |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
Math model ที่ไม่สามารถนำมาใช้ใน Control measures ของโรคติดต่อคือ
|
5. ไม่มีข้อผิด |
|
ทุกข้อใช้เพื่อเป็นมาตรการในการควบคุมโรคติดต่อได้ เพื่อใช้ในการพิจารณา |
คณิตศาสตร์ ช่วยในการคิดวิเคราะห์ทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นเพื่อให้ในการควบคุม ยับยั้ง ให้มีโอกาสที่โรคจะเกิดขึ้นน้อยลงได้ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
Math model ที่ใช้ในการวินิจฉัยหรือรักษาโรคมะเร็ง ข้อใดผิด
|
5. ผิดมากกว่า 1 ข้อ |
|
โรคมะเร็งใช้การวินิจฉัยหลายแบบ เพื่อการรักษา |
การวินิจจากข้อมูล เพื่อเป็นเเนวทางในการรักษา |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math models for medical decision-making
|
2. Genome fingerprints |
|
ลายนิ้วมือไม่มีความเปลี่ยนเเปลง |
การทำนายต้องเอาจากข้อมูลที่ได้ มีความเปลี่ยนแปลงบ้าง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ที่ใช้ในการวางยาสลบในการผ่าตัด
|
5. ไม่มีข้อผิด |
|
ในการวางยาทั้งหมด ปัจจัยที่ได้มามีความสำคัญ เพราะการวางยาสลบเป็นเรื่องที่ละเอียดอ่อน ความแม่นยำ ถ้ามีการพลาด มีโทษถึงชีวิต |
ข้อมูลที่นำมาพิจารณาเรื่องยาสลบเป็นเรื่องที่ต้องมีความเเม่นยำและละเอียดอ่อน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Math model ในการคำนวณ human motion เพื่อใช้ใน physical therapy
|
4. Gaussian reverse |
|
การกายภาพเกี่ยวข้องกับระบบประสาท ในการเคลื่อนไหวควบคุมต่างๆ |
การคำนวณหาค่าที่ผู้ป่วยกายภายจะรับไหวในแต่ละอย่าง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ Mathematical Models กับ COVID-19
|
2. Auto-regressive time series methods |
|
ปริมายาที่ควรใช้ควรมีปริมาณพอดี อย่างอื่นก็มีความเกี่ยวข้อง |
โควิดเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์เยอะมาก ทั้งยา การเกิด การติดต่อ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ math model มีความเกี่ยวข้องกับโรค stroke
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
โรคที่เกิดมีเกี่ยวข้องโดยหลายปัจจัย |
การค่าประมาณความเกี่ยวข้องของข้อมูล |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ Mathematical Models และ vaccine เพื่อรักษาโรคติดต่อ
|
2. eradication threshold |
|
เพื่อป้องกัน ยับยั้งการเกิดของโรค |
วัคซีนเป็นสิ่งที่ช่วยป้องกันก่อนจะเกิดโรค ควรใช้ให้มีความพอดี |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
จากบทความ (ศึกษาได้จากตามขอบเขตรายวิชา)
ข้อใดเกี่ยวข้องกับการใช้ Noyers whiter equation ในบทความนี้
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
มีการพูดถึงที่หลากหลายของการคาดการณ์ |
การคาดการณ์ช่วยในการวิเคราะห์ และวินิจฉัยโรค |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
ข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับ math model ที่ใช้ใน reconstruction of cardiac tissue
|
4. sq cells activities |
|
ไฟฟ้า เซลล์ การเชื่อต่อเซลล์ มีการเกี่ยวข้องกับการสร้างเนื้อเยื่อหัวใจ |
คณิตศาสตร์เกี่ยวข้อกับปริมาณของไฟฟ้าที่ใช้เพื่อกระตุ้นหัวใจ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
จงอธิบายเกี่ยวกับ risk estimator
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
ความเสี่ยง มาจากผลกระทบของสุขภาพ มลพิษทางอากาศ ที่ก่อให้เกิดความเสี่ยงได้ |
การค่าประมาณความเสี่ยง เพื่อจะได้นำเป็นแนวทางให้การแก้ปัญหาส่งผลให้ป้องกันได้ทัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ข้อใดไม่ใช่คือ limitation ของ Math model
|
2. Data are often unavailable |
|
ไม่มีข้อจำกัด จำลองทดลองเพื่อแก้ไขถึงแม้จะมีเนื้อหาน้อย |
ข้อจัดทางคณิตศาสตร์ไม่แน่นอน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ข้อใดคือ Math model ใน RETURN TO ISSUEPREVARTICLENEXT
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
มีความเกี่ยวข้องทางคณิตมากกว่า1ข้อเพื่อใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์ |
การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วนแกปัญหาในทางการเเพทย์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|