Методы математического моделирования в фармакоэкономике: анализ решений, метод маркова.

118. Способ изучения различных объектов, процессов и явлений, основанный на использовании формализованного описание изучаемого объекта называется:

А. фармальный анализ

Б. мета-анализ

В. статистическая обработка результатов

Г. моделирование

Д. дисконтирование

119. Моделирование это:

А. способ сбора и анализа информации о лекарственных средствах после их выпуска на фармацевтический рынок

Б. способ исследования разных обьектов, процессов и явлений, основанный на использовании формализованного описания исследуемых объектов

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

Г. способ статистической обработки результатов клинико-экспериментального исследования

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

120. Термин «допущение» в математическом моделировании обозначает :

А. правила построения конкретных моделей

Б. допустимую степень достоверности полученных результатов

В. уровень квалификации исследователя, которой позволяет ему зани­ма­ться математическим моделированием

Г. процедуру отбора пациентов в исследование

Д. процедуру отбора источников информации для проведения ис­сле­до­ва­ния

121. В качестве источников информации для построения моделей при проведении фармакоэкономических исследований могут использоваться все ниже перечисленные источники, кроме:

А. заключений экспертов об адекватности модели новой меди­цин­ской технологии

Б. результатов собственных исследований новой медицинской технологии

В. данных экспериментальных исследований новой медицинской техно­ло­гии, опубликованных в литературе

Г. предположений экспертов о возможном развитии заболевания

Д. заключений экспертных советов об эффективности новой медицинской технологии

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

А. имитировать события при отсутствии точных научных данных

Б. использовать для анализа данные из различных ис­следований

В. рассматривать различные аспекты одной и той же проблемы

Г. сбережения ресурсов (времени и финансовых средств)

Д. получения статистически достоверных результатов

123. Моделирование применяется в случае, когда :

А. недостаточно достоверных данных для решения стоящих перед исследователем задач

Б. достаточно достоверных данных для решения стоящих перед исследователем задач

В. задача, стоящая перед исследователем четко не определена

Г. время получения орезультатов исследования не имеет значения

Д. количество участников исследования (пациентов) чрезвычайно большое

124. Моделирование позволяет :

А. дополнять информацию, необходимую для проведения ис­сле­до­вания, в случае когда этой информации недостаточно

Б. повышать степень достоверности полученной информации

В. значительно уменьшать число источников информации, необходимых для проведения исследования

Г. синтезировать данные из различных источников информации, чтобы создавались условия для статистической обработки материала

Д. повышать степень доступности информации, необходимой для проведения ис­сле­до­вания

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

А. медицинских технологий

Б. эффективности применения медицинских технологий

В. затрат на применение медицинских технологий

Г. принимаемых решений о выборе медицинской технологии

Д. результатов клинических испытаний медицинских технологий

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

А. время достижения результатов не имеет существенного значения

Б. время достижения результатов точно не определено

В. время достижения результатов четко связано с анализируемым явлением

Г. время достижения результатов четко определено

Д. время достижения результатов не имеет связи с анализируемым явлением

127. Когда важные с позиции исследования события могут случаться неоднократно используется метод математического моделирования, который называется:

А. “дерево решений”

Б. модель Маркова

В. мета-анализ

Г. триада Донабедиана

Д. “равноценный обмен”

128. Метод математического моделирования по Маркову используется когда:

А. время достижения результатов не имеет существенного значения

Б. синхронизация событий (их связь с определенным промежутком времени) имеет важное значение

В. результаты принятого решения и время их достижения четко известны и являются достоверными

Г. время исследования (его продолжительность) не влияет на его результаты

Д. время достижения результатов не имеет связь анализируемых событий с определенным промежутком времени не имеет никакого значения

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

А. построения дерева решений

Б. азартной игры

В. Маркова

Г. Донабедиана

Д. Бредфорда Хилла

130. „Построение дерева решений” это один из методов:

А. постмаркетингового исследования лекарственного средства

Б. математического моделирования

В. определения достоверности полученных в иследовании результатов

Г. определения каузальности связи

Д. фармакоэпидемиологических исследований

131. Из перечисленных ниже методов, к математическому моделированию относят метод:

А. мета-анализа

Б. дисконтирования

В. Маркова

Г. Донабедиана

Д. Бредфорда Хилла

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

А. построения дерева решений

Б. дисконтирования

В. мета-анализа

Г. построения дизайна исследования

Д. азартной игры

133. Марковским циклом называют:

А. равные промежутки времени, на которые делится интервал иссле­дования

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

В. время, в течение которгого проводится исследование

Г. время, в течение которого пациент переходит из одного марковского состояния в другое

Д. время, которое необходимо для вынесения суждения об эф­фек­тив­ности проводимого лечения

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

А. смерть

Б. полное выздоровление

В. развитие сопутствующего заболевания

Г. развитие побочного эффекта проводимого лечения

Д. развитие осложнения основного заболевания

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

А. адсорбирующими состояниями

Б. марковскими циклами

В. фазами клинических испытаний

Г. марковскими состояниями

Д. марковскими допущениями

136. Марковским допущением называют:

А. равные промежутки времени, на которые делится интервал ис­сле­дования

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

В. ограниченное число состояний (полное здоровье, стадии заболевания, смерть)

Г. вероятность наступления положительного результата фармакотерапии

Д. внесение поправок на неопределенность и время при подсчете затрат

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

А. состоянием покоя

Б. марковским циклом

В. адсорбирующим состоянием

Г. марковским состоянием

Д. марковским допущением