| 1 |
|
3. ตัวช่วยให้ใช้ predictive model ง่ายขึ้น |
|
จากบทความข้างบน พูดถึงการคาดการณ์ ซึ่งใช้เครื่องมือทำนายทิศทางที่จะเกิดขึ้นในอนาคต มีการให้เหตุผลหรือหลักฐานการวิจัยซึ่งใช้ในการคาดการณ์
|
การคาดการณ์ หรือการคาดเดา เป็นการทำนายจะแม่นยำหรือไม่ ต้องอยู่ที่ข้อมูลที่เรามี ถ้าข้อมูลเรามีมาก การคาดเดาก็จะมีความแม่นยำมาก หากข้อมูลเราน้อย การคาดเดา ก็จะแม่นยำน้อย
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
|
4. Winter |
|
จากกราฟทั้งสี่รู้ การาฟ winter มีค่าพิสัยน้อยสุด คือมีความห่างระหว่าค่าสูงสุดกับค่าต่ำสุด น้อยกว่าทั้งสี่กราฟ จึงทำให้มีความเสถียรมากที่สุด
|
พิสัย เป็นช่วงระหว่างค่าที่สูงที่สุดของชุดข้อมูลกับค่าที่ต่ำที่สุดของชุดข้อมูล หาได้โดยการนำค่าที่สูงที่สุดลบด้วยค่าที่ต่ำที่สุด หากพิสัยมีค่าสูง แสดงว่าข้อมูลชุดนั้นมีการกระจายตัวห่างกันมาก แต่หากพิสัยมีค่าน้อย แสดงว่าข้อมูลนั้นเกาะกลุ่มกัน จากรูปทั้งสี่กราฟ การาฟwinter มีค่าพิสัยน้อยสุดซึ่งมีความเสถียรมากที่สุด
พิสัย (R) = x max - x min
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
|
4. ความเข้มข้นของมลพิษ |
|
จากบทความ ตัวแปร x คือความเข้มข้นของมลพิษ ซึ่งใช้เทียบกับตัวแปร x0 ซึ่งคือค่าเข้มข้นมลพิษตั้งต้น
|
จากสูตรข้างบน เห็นการเทียบกันระหว่าตัวแปรสองตัว คือ x และxo ตัวแปร x จึงคือความเข้มข้นของมลพิษ
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
Number of tablets = Desired dosage / stock strength หากมี 7000 mg ของ Potassium carbonate และต้องการ 900 mg ต่อเม็ดจะได้กี่เม็ด
|
5. 7 |
|
นำ จำนวน 7000/900 จะได้ 7.77 ซึ่งจากคำตอบ 7 คือจำนวนสูงสุดที่สามารถทำได้
|
เราใช้การหาร โดยนำจำนวนทั้งหมด คือ 7000 แล้วนำจำนวนที่ต้องใช่แต่ละเม็ด มาหาร ซึ่งคือ 900 เมื่อหารกันแล้วได้ 7.7 ซึ่งไม่ถึง 8 ดังนั้นเราจึงสามารถทำได้ 7เม็ด
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
ให้สั่งยา 9 mg/kg / dose โดยที่ Weight = 160 Ibs
|
2. 582 mg/dose |
|
เปลี่ยนหน่วยจากปอนด์ให้เป็น กิโลกรัม จาก160ปอนด์ เปลี่ยนได้เป็น 72.575 กิโลกรัม โจทย์กำหนดให้ใช้ 9mg ต่อ 1กิโลกรัม ดังนั้น 72.575 กิโลกรัมเราจึงใช้ 72.575 คูณ9 ได้เท่ากับ 653.18 จากตัวเลือกทั้งหมด ข้อสอง เป็นคำตอบใกล้เคียงที่สุด
|
การแปลงหน่วยจากปอนด์เป็น กิโลกรัม 1ปอนด์เท่ากับ 0.45 กิโลกรัม ดังนั้น 160ปอนด์ เท่ากับ72.575 กิโลกรัม เราก็เอาไปคูณกับ 9 จึงได้คำตอบ
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
ต้องการจัดยา 9 g of amoxicillin โดยมี amoxicillin 500 – mg capsules อยากทราบว่าต้องให้กี่ capsule
|
2. 18 |
|
หนึ่งแคปซูนใช้ 500 mg ดังนั้นเราจัดหา 9g จึงนำ500mg ไปหาร ก็ได้เท่ากับ 18
|
การแปลงหน่วย 500mg ให้เป็น g ซึ่งคือ 500/1000 ได้เท่ากับ 0.5g เราแบ่งยาแคปซูนละ 0.5g โดยเรามียาทั้งหมด 9g เราก็นำตัวยาทั้งหมด ตั้ง แล้วหารด้วยตัวยาต่อแคปซูล ซึ่งได้ 9/0.5 เท่ากับ 18
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
ต้องการสั่งยา 0.8 mg SQ of ยา A โดยมี 4000 mcg/8 mL of ยา A
|
3. 1.6 mL |
|
4000mcg/8ml แสดงว่า ใน 1 ml จะมี0.5 mg เราต้องการ 0.8 เราก็นำ 0.8/0.5 ก็จะได้1.6
|
แปลงหน่วย จาก mcg คือสิบกำลังลบ6 เป็น mg คือสิบกำลังลบสาม เมื่อหน่่วยตรงกันแล้ว ก็นำไปหารเพื่อหาตัวยาที่เราต้องการ
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
หากเราค้นคว้าข้อมูลแล้วสามารถอธิบายสถิติตัวเลขที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้ ถือเป็น data analytics แบบใด
|
2. Predictive |
|
การอธบายสถิติตัวเลขที่เกิดขึ้นในอนาคต เราเรียกว่าการทำนาย predictive
|
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คือการศึกษาข้อมูลย้อนหลังและข้อมูลปัจจุบันเพื่อคาดการณ์อนาคต ซึ่งใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ สถิติ และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ขั้นสูงผสมผสานกัน เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพิจารณาและคาดการณ์แนวโน้มที่ซ่อนอยู่
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
จาก graph หาก A = 0.8 R =?
The infection attack rate is the total proportion of the population that is eventually infected during the epidemic, and it is denoted by A. This infection attack rate is completely determined by the reproduction number R and the contact process that describes who contacts whom. To illustrate the basic shape of the relation between the reproduction number R and the infection attack rate A. We suppose that infectious contacts are made at random
This provides us with a simple and robust relation that indicates what would happen if a new infection were to hit a completely susceptible population: if the
|
2. 2 |
|
ดูจากการฟ โดยลากเส้นหาจุดตัด ก็ได้ที่ 2
|
การหาจุดตัดแกนx และแกน y
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
จากข้อความ
Previous studies that applied the IER model in the analysis of ambient air pollution-related disease burden only focused on four specific diseases, which are IHD, stroke, COPD, and LC, because the development of the IER model relies to a great extent on the available RR information of these diseases, The IER model was increasingly used to estimate the attributable mortality using the result of calculated RR. Previous study has evaluated the global PM2.5 concentration-mortality relationships by using the IER model outputs. By applying the estimated relative risk (R), the premature mortality (M) for a specific disease outcome in a population is measured using Equation 3, with P and I indicating population and regional average annual disease mortality rate (also known as baseline mortality rate), respectively.
M = P x I x(1-( 1)/R)
M คือค่าอะไร
|
3. อัตราการตาย |
|
P และ I บ่งชี้ประชากรและอัตราการตายด้วยโรคเฉลี่ยรายปีในระดับภูมิภาค
|
จาก p และ I ซึ่งบ่งขี้ประชากรและอัตราการตายด้วยโรค ค่า M จึงเป็นอัตราการตาย
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ Calculus ในการผ่าตัดจากบทความ
|
1. volume of red blood |
|
calculus คือการคำนวณ จากตัวเลือก ข้อแรก เป็นปริมาตร โลหิต ซึ่งเป็นคำตอบที่ดีที่สุด
|
calculus คือการคำนวณ ปริมาตรโดยคำนวณปริมาตรโลหิตจะเกี่ยวข้องกับการผ่าตัดมากที่สุด
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
Math model และ Physical therapy ไม่มีความเกี่ยวข้องกันอย่างไร
|
2. measuring degree of drug prescription. |
|
ใบสั่งยา ไม่น่าจะมีความเกี่ยวข้องกัน
|
ใบสั่งยาไม่มีความเกี่ยวข้องกัน
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับบทความ Epidemiology Figure 1
|
2. In the next four decades, cancer deaths are expected to overcome those for ischemic heart disease, with a 2.08-fold increase (1.76-fold for increase in ischemic heart disease) by the year 2060. |
|
ในอีกสี่ทศวรรษข้างหน้า คาดว่าการเสียชีวิตด้วยโรคมะเร็งจะแซงหน้าโรคหัวใจขาดเลือด
|
โรคมะเร็งนับวันจะรุนแรง และเกิดกันได้แพร่หลายมาก ในอนาคต น่าจะมีการเสียชีวิตเพิ่มขึ้น มากกว่าโรคหัวใจขาดเลือด
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ math model ที่จะมีประโยชน์กับกายภาพบำบัดของผู้ป่วย stroke
|
2. Inflammation |
|
Inflammation คือการอักเสบ น่าจะมีประโยชน์ต่อการกายภาพบำบัดของผู้ป่วย
|
การอักเสบเป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้เกิด stroke
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ math model กับ drug diffusion through the blood
|
1. Fick’s principle |
|
การแพร่ของยา ตรงกับ Fick’s Principle
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
ข้อใดจาก Noyers whiter equation the rate of dissolution of a solid is dependent on?
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
จากคำตอบ ถูกทุกข้อ เลยเลือกข้อ5
|
According to the Noyes–Whitney equation, the rate of dissolution of a solid is dependent upon its solubility, the concentration of solute in solution at a particular time, diffusivity, and the surface area of the solid.
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ math model กับ tissue reconstruction
|
1. nanoparticles |
|
การสร้างเนื้อเยื่อใหม่ ใช้อนุภาคนาโน เป็นคำตอบที่เป็นจริงที่สุด
|
คุณสมบัติของอนุภาคนาโนมีน้ำหนักเบาแต่มีความแข็งแรงสูง จึงนำมาสร้างเนื้อเยื่อใหม่ได้ดี
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
ข้อใดมี approximating 100% survival at 5 years,
|
2. Breast cancer |
|
จากคำตอบทั้งหมด Breast Cancer เป็นคำตอบที่ถูกต้อง เพราะ ผู้ป่วนสามารถมีชีเวิตได้เกิน5ปี
|
หากแพทย์ตรวจพบเซลล์มะเร็งตั้งแต่ระยะแรกๆ ผู้ป่วยก็จะมีโอกาสหายจากโรคได้มากขึ้น โดยอัตราการหายจากมะเร็งเต้านมนั้น แบ่งได้ดังนี้.. ผู้ป่วยระยะก่อนลุกลาม อัตราการอยู่รอด ≥ 10 ปี เกือบ 100%
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ Math model กับ patient diagnosis
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
การวินิจฉัยผู้ป่วยต้องใช้หลายส่วนมารวมกัน เพื่อจะได้ข้อมูลที่แม่นยำที่สุด
|
จากคำตอบทั้งหมด เราต้องใส่ทุกข้อ เพื่อจะได้ความแม่นยำของข้อมูลผู้ป่วนได้มากที่สุด เพื่อจะได้วินิจฉัยโรคได้ดีที่สุด
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ Math model ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
|
5. ถูกมากกว่า 1 ข้อ |
|
ต้องใช้ทุกข้อเพื่อให้ได้ผลที่ดีที่สุด
|
การใช้Math model หลากหลาย สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ได้ดี
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|