Систематизированные источники информации

#1

Моделирование это:

%0% способ сбора и анализа информации о лекарственных средствах после их выпуска на фармацевтический рынок

%100% способ исследования разных обьектов, процессов и явлений, основанный на использовании формализованного описания исследуемых объектов

%0% совокупность методических подходов и статистических процедур, которые позволяют одновременно анализировать результаты исследований, проведенных в разное время разными авторами

%0% способ статистической обработки результатов клинико-экспериментального исследования

%0% стандартный способ (схема) приема конкретного лекарственного средств в определенной лекарственной форме при определенном заболевании

@

 

#1

Термин «допущение» в математическом моделировании обозначает:

%100% правила построения конкретных моделей

%0% допустимую степень достоверности полученных результатов

%0% уровень квалификации исследователя, которой позволяет ему заниматься математическим моделированием

%0% процедуру отбора пациентов в исследование

%0% процедуру отбора источников информации для проведения исследования

@

 

#1

В качестве источников информации для построения моделей при проведении фармакоэкономических исследований могут использоваться все нижеперечисленные источники, кроме:

%100% заключений экспертов об адекватности модели новой меди­цин­скойтехнологии

%0% результатов собственных исследований новой медицинской технологии

%0% данных экспериментальных исследований новой медицинской техно­ло­гии, опубликованных в литературе

%0% предположений экспертов о возможном развитии заболевания

%0% заключений экспертных советов об эффективности новой медицинской технологии

@

 

#1

Преимуществами использования методологии моделирования при проведении фармакоэкономических исследований являются все перечисленные ниже, возможности кроме:

%0% имитировать события при отсутствии точных научных данных

%0% использовать для анализа данные из различныхис­следований

%0% рассматривать различные аспекты одной и той же проблемы

%0% сбережения ресурсов (времени и финансовых средств)

%100% получения статистически достоверных результатов

@

 

#1

Моделирование применяется в случае, когда:

%100% недостаточно достоверных данных для решения стоящих перед исследователем задач

%0% достаточно достоверных данных для решения стоящих перед исследователем задач

%0% задача, стоящая перед исследователем четко не определена

%0% время получения результатов исследования не имеет значения

%0% количество участников исследования (пациентов) чрезвычайно большое

@

 

#1

Моделирование позволяет:

%100% дополнять информацию, необходимую для проведения ис­сле­до­вания, в случае когда этой информации недостаточно

%0% повышать степень достоверности полученной информации

%0% значительно уменьшать число источников информации, необходимых для проведения исследования

%0% синтезировать данные из различных источников информации, чтобы создавались условия для статистической обработки материала

%0% повышать степень доступности информации, необходимой для проведения исследования

@

 

#1

Объектами моделирования в фармакоэкономическом анализе может быть все перечисленное ниже, кроме:

%0% медицинских технологий

%0% эффективности применения медицинских технологий

%0% затрат на применение медицинских технологий

%0% принимаемых решений о выборе медицинской технологии

%100% результатов клинических испытаний медицинских технологий

@

 

#1

Построение модели в виде «дерева решений» возможно во всех случаях, за исключением случая, когда:

%0% время достижения результатов не имеет существенного значения

%0% время достижения результатов точно не определено

%0% время достижения результатов четко связано с анализируемым явлением

%0% время достижения результатов четко определено

%100% время достижения результатов не имеет связи с анализируемым явлением

@

 

#1

Когда важные с позиции исследования события могут случаться неоднократно используется метод, который называется:

%0% “дерево решений”

%100% модель Маркова

%0% мета-анализ

%0% триада Донабедиана

%0% “равноценный обмен”

@

 

#1

Метод математического моделирования по Маркову используется когда:

%0% время достижения результатов не имеет существенного значения

%100% синхронизация событий (их связь с определенным промежутком времени) имеет важное значение

%0% результаты принятого решения и время их достижения четко известны и являются достоверными

%0% время исследования (его продолжительность) не влияет на его результаты

%0% время достижения результатов не имеет связь анализируемых событий с определенным промежутком времени не имеет никакого значения

@

 

#1

В случаях, когда анализируются события, время наступления которых может повлиять на их «полезность» применяется метод математического моделирования:

%0% построения дерева решений

%0% азартной игры

%100% Маркова

%0% Донабедиана

%0% Бредфорда Хилла

@

 

#1

„Построение дерева решений” это один изметодов:

%0% постмаркетингового исследования лекарственного средства

%100% математического моделирования

%0% определения достоверности полученных в исследовании результатов

%0% определения каузальности связи

%0% фармакоэпидемиологических исследований

@

 

#1

Из перечисленных нижеметодов, к математическому моделированию относят метод:

%0% мета-анализа

%0% дисконтирования

%100% Маркова

%0% Донабедиана

%0% Бредфорда Хилла

@

 

#1

Из перечисленных ниже, к методу математического моделирования, который широко применяется в фармакоэкономических исследованиях относят метод:

%100% построения дерева решений

%0% дисконтирования

%0% мета-анализа

%0% построения дизайна исследования

%0% азартной игры

@

 

#1

Марковским циклом называют:

%100% равные промежутки времени, на которые делится интервал иссле­дования

%0% промежуток времени, в течение которого не делается каких-либо различий между разными пациентами, включенными в исследование

%0% время, в течение которого проводится исследование

%0% время, в течение которого пациент переходит из одного марковского состояния в другое

%0% время, которое необходимо для вынесения суждения об эффективности проводимоголечения

@

 

#1

В большинстве случаев проведения математического моделирования по методу Маркова в качестве адсорбирующего состояния рассматривается:

%100% смерть

%0% полное выздоровление

%0% развитие сопутствующего заболевания

%0% развитие побочного эффекта проводимого лечения

%0% развитие осложнения основного заболевания

@

 

#1

Равные промежутки времени, на которые делится интервал исследования при проведении математического моделирования по методу Маркова называются:

%0% адсорбирующими состояниями

%100% марковскими циклами

%0% фазами клинических испытаний

%0% марковскими состояниями

%0% марковскими допущениями

@

 

#1

Марковским допущением называют:

%0% равные промежутки времени, на которые делится интервал исследования

%100% ограничение, при котором не делается каких-либо различий между разными пациентами, находящимися в каждом из марковских состояний

%0% ограниченное число состояний (полное здоровье, стадии заболевания, смерть)

%0% вероятность наступления положительного результата фармакотерапии

%0% внесение поправок на неопределенность и время при подсчете затрат

@

 

#1

Ограниченное число состояний (полное здоровье, стадии заболевания, смерть), в которых условно пребывают пациенты, включенные в процесс математического моделирования по методу Маркова, называется:

%0% состояние мпокоя

%0% марковским циклом

%0% адсорбирующим состоянием

%100% марковским состоянием

%0% марковским допущением