modul
.pdfОрієнтовний перелік питань, які виносяться на підсумковий модульний контроль з ФІЗИЧНИХ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ І МЕТРОЛОГІЇ для фармацевтичного факультету
1.Основні поняття, цілі та задачі метрологічного забезпечення фармації.
2.Класифікація та основні характеристики вимірювань,
3.Класифікація та основні характеристики засобів вимірювань.
4.Джерела та причини похибок.
5.Подання результату метрологічного експерименту.
6.Метрологічна атестація.
7.Повірка засобів вимірювань.
8.Обробка декількох рядів спостережень.
9.Рівноточні та нерівноточні вимірювання, практичні критерії.
10.Метрологічна надійність та її показники.
11.Регресійний аналіз в фармації та медицині.
12.Систематичні, випадкові та брутальні похибки вимірювань. Методи їх визначення
13.Інтервальні оцінки при нерівноточних вимірюваннях, практичні критерії.
14.Інтервальні оцінки при рівноточних вимірюваннях, практичні критерії.
15.Віскозиметрія. В’язкість лікарських препаратів. Коефіцієнт в’язкості.
16.Поверхневий натяг рідких лікарських препаратів. Коефіцієнт поверхневого натягу. Поверхнево-активні речовини. Методи вимірювання поверхневого натягу.
17.Термометрія. Методи вимірювання температури. Визначення температури фазових переходів. Використання термодинамічних методів у фармації.
18.Калориметрія. Калориметри. Вимірювання теплоти реакції, фазових переходів, структурних перетворень, адсорбції. Диференціальна скануюча калориметрія. Мікрокалориметрія.
19.Мікроскопія. Види мікроскопії. Електронна мікроскопія. Застосування мікроскопії для дослідження речовин та їх структури.
20.Рефрактометрія. Методи вимірювання показника заломлення рідких лікарських засобів.
21.Колориметрія. Методи колориметрії. Застосування колориметрії у фармації.
22.Фотоколориметрія. Фізичні основи методу. Електрофотоколориметри. Диференціальна фотокориметрія.
23.Поляриметрія. Фізичні основи методу. Поляриметри. Методи поляризаційної абсорбційної спектрофотометрії.
24.Флуориметрія. Фізичні основи методу. Визначення характеристик флуоресцентного випромінювання.
25.Динамічна спектрофлуориметрія.
26.Спектральний аналіз. Спектрофотометрія.
27.Спектри випромінювання та поглинання.
28.Електронні, коливні та обертові спектри.
29.Оптична, інфрачервона та ультрафіолетова ділянки спектру.
30.Спектроскопи, спектрометри та спектрофотометри.
31.Емісійна та атомно-адсорбційна полум’янева спектрометрія.
32.Диференціальна спектрофотометрія.
33.Спектроскопія комбінаційного розсіяння. Техніка КРС спектроскопії.
34.Лазерна спектроскопія. Фізичні основи методу.
35.Гамма-резонансна спектроскопія. Фізичні основи методу.
36.Мас-спектроскопія. Фізичні основи методу. Мас-спектрометри.
37.ЕПР-спектроскопія. Фізичні основи методу. Техніка ЕПР-спектроскопії.
38.ЯМР-спектроскопія. Фізичні основи методу. Техніка ЯМР-спектроскопії.
39.Рентгеноструктурний аналіз. Фізичні основи методу. Розрахунок дифрактогром і ідентифікація кристалічних речовин.
40.Люмінесценція. Механізм виникненя люмінесценції. Методи фото-люмінесценсії.
Орієнтовний перелік питань, які виносяться на підсумковий модульний контроль з БІОСТАТИСТИКИ для студентів 3-го курсу медичних факультетів
1.Основні поняття доказової медицини.
2.Основні типи планів дослідження.
3.Основні фази дослідження.
4.Систематичні огляди та мета-аналізи.
5.Класифікація статистичних комп’ютерних програм підготовки та аналізу даних.
6.Планування експерименту. Статистична та клінічна значущість відмінностей.
7.Визначення розміру та структури вибірки.
8.Вибір методів усунення суб’єктивності.
9.Рандомізація. Методи рандомізації.
10.Якісні та кількісні ознаки.
11.Класифікація похибок вимірювання.
12. |
Випадкові величини та закони їх розподілу. Нормальний закон |
розподілу. |
Альтернативний закон розподілу. |
|
|
13.Точкові оцінки параметрів розподілу випадкової величини для нормального закону розподілу.
14.Точкові оцінки параметрів розподілу кількісної випадкової величини при відмінності закону її розподілу від нормального. Оцінка центру розподілу, варіабельності ознаки.
15.Точкові оцінки параметрів розподілу випадкової величини у випадку альтернативного закону розподілу. Класифікація похибок вимірювання.
16.Інтервальні оцінки для середнього значення, медіани та частоти, ліва та права межа інтервальної оцінки, рівень значущості розрахунку оцінки.
17.Перевірка статистичних гіпотез. Параметричні та непараметричні критерії порівняння.
18.Похибки при перевірці гіпотез. Надійність критерію. Потужність критерію.
19.Порівняння середніх значень двох сукупностей, що підпорядковуються нормальному закону розподілу. Незалежні вибірки. Критерій Стьюдента для незалежних вибірок. Пов’язані вибірки. Критерій Стьюдента для пов’язаних вибірок.
20.Порівняння центрів двох сукупностей, що не підпорядковуються нормальному закону розподілу. Незалежні вибірки. Критерій W-Вілкоксона для незалежних вибірок. Пов’язані вибірки. Критерій T-Вілкоксона для пов’язаних вибірок.
21.Порівняння долі для альтернативного розподілу ознаки. Критерій хі-квадрат. Метод кутового перетворення Фішера.
22. Дисперсійний аналіз. Критерій |
Крускала-Уолліса. |
23.Множинні порівняння у випадку нормального розподілу ознаки. Критерій Шеффе. Критерій Данна.
24.Множинні порівняння у випадку відмінності закону розподілу ознаки від нормального. Критерій Даннета.
25.Множинні порівняння для альтернативного розподілу ознаки. Критерій МЛГ.
26.Кореляційний аналіз. Коефіцієнт кореляції Пірсона, показник рангової кореляції Спірмена – їх застосування. Сила та направленість кореляційного зв’язку.
27.Кореляційні та причинно-наслідкові зв’язки.
28.Однофакторні та багатофакторні математичні моделі: лінійна регресійна модель,
логістична модель, нелінійна модель, нейромережева модель.
29. Методи оцінки адекватності моделей регресії. Коефіцієнт множинної кореляції. Доля невизначеної дисперсії.
30.Методи оцінки адекватності моделей класифікації. Чутливість та специфічність моделі. Доля хибно позитивних та хибно негативних результатів прогнозування.
31.Використання таблиць дожиття. Порівняння кривих дожиття, логранговий критерій.
32.Кількісна оцінка клінічного ефекту: зниження абсолютного ризику (ЗАР), відношення ризиків (ВР), кількість хворих, що потребують лікування (КХПЛ), відношення шансів (ВШ) – іх інтервальна оцінка.
33.Використання результатів мета-аналізу для побудови форест діаграм.
Перелік практичних навичок та вмінь
1.Володіти основними підходами та показниками для характеристики статистичних сукупностей.
2.Володіти основними підходами та показниками для оцінки даних.
розраховувати та інтерпретувати точкову оцінку параметрів генеральної сукупності для кількісних ознак у випадку нормального закону розподілу;
3.Вміти розраховувати та інтерпретувати точкову оцінку параметрів генеральної сукупності для кількісних ознак у випадку закону розподілу, відмінного від нормального.
4.Вміти розраховувати та інтерпретувати точкову оцінку параметрів генеральної сукупності для якісних ознак.
5.Вміти розраховувати 95% вірогідний інтервал та інтерпретувати інтервальну оцінку параметрів генеральної сукупності для якісних та кількісних ознак.
6.Вміти формулювати статистичні гіпотез.
7.Володіти методичними основами та критеріями вибору адекватних методів аналізу перевірки статистичних гіпотез.
8.Вміти обирати та застосовувати критерії порівняння для кількісних ознак (дві вибірки).
9.Вміти обирати та застосовувати критерії порівняння для якісних ознак (дві вибірки).
10.Вміти обирати та застосовувати критерії множинних порівнянь для кількісних ознак.
11.Вміти обирати та застосовувати критерії множинних порівнянь для якісних ознак.
12. Вміти проводити кореляційний аналіз для кількісних ознак та правильно інтерпретувати результати застосування аналізу.
13.Вміти обирати вид математичної моделі для аналізу залежності між ознаками та правильно інтерпретувати результати аналізу.
14.Вміти розраховувати показники якості математичних моделей класифікації: чутливість, специфічність, долю хибно позитивних та хибно негативних результатів прогнозування.
15.Вміти правильно інтерпретувати результати аналізу прогностичних якостей моделі.
16.Вміти розраховувати показники оцінки ризиків для дослідження випадок–контроль відношення шансів, відносний ризик, зниження абсолютного ризику, кількість хворих, що потребують лікування.
17.Вміти розраховувати інтервальну оцінку показників ризиків, вміти її інтерпретувати.
18.Вміти обирати адекватні методи аналізу цензурованих даних.
19.Вміти використовувати статистичні пакети для проведення аналізу цензурованих даних.
20.Вміти розраховувати інтервальну оцінку показників виживання, вміти її інтерпретувати.
21.Вміти будувати криву виживання та робити практичний висновок на основі результатів аналізу.
22.Вміти визначати тип дослідження, що планується та давати характеристику типу медичного дослідження.
23.Вміти розраховувати розміру вибірки для порівняння двох частот.
24.Вміти правильно інтерпретувати результати застосування статистичних критеріїв.
25.Робити практичний висновок на основі застосування статистичних критеріїв.
26.Вміти розраховувати розміру вибірки для порівняння двох середніх.
критично аналізувати результати, опубліковані у наукових виданнях; 27. Проводити пошук систематичних обзорів за тематикою, аналізувати результати мета
аналізу.
Орієнтовний перелік питань, які виносяться на ПМК з дисципліни
КОМП‘ЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ У ДОСЛІДЖЕННІ ЛІКАРСЬКИХ ЗАСОБІВ
для студентів фармацевтичного факультету
1.Основні фази дослідження та тестування лікарських засобів, їх характеристика.
2.Особливості доклінічного дослідження.
3.Клінічні випробування, фази клінічного випробування.
4.Побудова плану клінічного дослідження.
5.Фактори, критерії та обмеження клінічного дослідження.
6.Методи усунення суб’єктивності. Поняття про сліпий, подвійний сліпий метод
7.Дизайн клінічного дослідження. Дизайн на основі паралельних груп. Поняття перехресного та факторного дизайнів.
8.Мультицентрові випробування та їх особливості.
9.Етапи застосування статистичних методів у клінічних дослідженнях та їх характеристика.
10.Похибки при проведенні клінічного дослідження.
11.Точкові оцінки параметрів розподілу випадкової величини для нормального закону розподілу.
12.Точкові оцінки параметрів розподілу кількісної випадкової величини при відмінності закону її розподілу від нормального. Оцінка центру розподілу, варіабельності ознаки.
13.Точкові оцінки параметрів розподілу випадкової величини у випадку альтернативного закону розподілу. Класифікація похибок вимірювання.
14.Інтервальні оцінки для середнього значення, медіани та частоти, ліва та права межа інтервальної оцінки, рівень значущості розрахунку оцінки.
15.Перевірка статистичних гіпотез. Параметричні та непараметричні критерії порівняння.
16.Похибки при перевірці гіпотез. Надійність критерію. Потужність критерію.
17.Порівняння середніх значень двох сукупностей, що підпорядковуються нормальному закону розподілу. Незалежні вибірки. Критерій Стьюдента для незалежних вибірок. Пов’язані вибірки. Критерій Стьюдента для пов’язаних вибірок.
18.Порівняння центрів двох сукупностей, що не підпорядковуються нормальному закону розподілу. Незалежні вибірки. Критерій W-Вілкоксона для незалежних вибірок. Пов’язані вибірки. Критерій T-Вілкоксона для пов’язаних вибірок.
19.Порівняння долі для альтернативного розподілу ознаки. Критерій хі-квадрат. Метод кутового перетворення Фішера.
20.Дисперсійний аналіз. Критерій Крускала-Уолліса.
21.Множинні порівняння у випадку нормального розподілу ознаки. Критерій Шеффе. Критерій Данна.
22.Множинні порівняння у випадку відмінності закону розподілу ознаки від нормального. Критерій Даннета.
23.Множинні порівняння для альтернативного розподілу ознаки. Критерій МЛГ.
24.Кореляційний аналіз. Коефіцієнт кореляції Пірсона, показник рангової кореляції Спірмена – їх застосування. Сила та направленість кореляційного зв’язку.
25.Кореляційні та причинно-наслідкові зв’язки.
26.Однофакторні та багатофакторні математичні моделі: лінійна регресійна модель, логістична модель, нелінійна модель, нейромережева модель.
27. Методи оцінки адекватності моделей регресії. Коефіцієнт множинної кореляції. Доля невизначеної дисперсії.
28.Методи оцінки адекватності моделей класифікації. Чутливість та специфічність моделі. Доля хибно позитивних та хибно негативних результатів прогнозування.
29.Використання таблиць дожиття. Порівняння кривих дожиття, логранговий критерій.
30.Поняття біоеквівалентності лікарських засобів.
31.Методи оцінювання параметрів біодоступності.
32.Аналіз залежностей доза-ефект.
33.Дослідження з вибуванням. Крива дожиття. Порівняння кривих дожиття.
34.Роботизовані комплекси аналізу та виробництва хімічних речовин для розробки
нових лікарських засобів.
Перелік практичних навичок та вмінь
1.Володіти основними підходами та показниками для характеристики статистичних сукупностей.
2.Володіти основними підходами та показниками для оцінки даних.
розраховувати та інтерпретувати точкову оцінку параметрів генеральної сукупності для кількісних ознак у випадку нормального закону розподілу;
3.Вміти розраховувати та інтерпретувати точкову оцінку параметрів генеральної сукупності для кількісних ознак у випадку закону розподілу, відмінного від нормального.
4.Вміти розраховувати та інтерпретувати точкову оцінку параметрів генеральної сукупності для якісних ознак.
5.Вміти розраховувати 95% вірогідний інтервал та інтерпретувати інтервальну оцінку параметрів генеральної сукупності для якісних та кількісних ознак.
6.Вміти формулювати статистичні гіпотез.
7.Володіти методичними основами та критеріями вибору адекватних методів аналізу перевірки статистичних гіпотез.
8.Вміти обирати та застосовувати критерії порівняння для кількісних ознак (дві вибірки).
9.Вміти обирати та застосовувати критерії порівняння для якісних ознак (дві вибірки).
10.Вміти обирати та застосовувати критерії множинних порівнянь для кількісних ознак.
11.Вміти обирати та застосовувати критерії множинних порівнянь для якісних ознак.
12. Вміти проводити кореляційний аналіз для кількісних ознак та правильно інтерпретувати результати застосування аналізу.
13.Вміти обирати вид математичної моделі для аналізу залежності між ознаками та правильно інтерпретувати результати аналізу.
14.Вміти розраховувати показники якості математичних моделей класифікації: чутливість, специфічність, долю хибно позитивних та хибно негативних результатів прогнозування.
15.Вміти правильно інтерпретувати результати аналізу прогностичних якостей моделі.
16.Вміти розраховувати показники оцінки ризиків для дослідження випадок–контроль відношення шансів, відносний ризик, зниження абсолютного ризику, кількість хворих, що потребують лікування.
17.Вміти розраховувати інтервальну оцінку показників ризиків, вміти її інтерпретувати.
18.Вміти обирати адекватні методи аналізу цензурованих даних.
19.Вміти використовувати статистичні пакети для проведення аналізу цензурованих даних.
20.Вміти розраховувати інтервальну оцінку показників виживання, вміти її інтерпретувати.
21.Вміти будувати криву виживання та робити практичний висновок на основі результатів аналізу.
22.Вміти визначати тип дослідження, що планується та давати характеристику типу медичного дослідження.
23.Вміти розраховувати розміру вибірки для порівняння двох частот.
24.Вміти правильно інтерпретувати результати застосування статистичних критеріїв.
25.Робити практичний висновок на основі застосування статистичних критеріїв.
Орієнтовний перелік питань, які виносяться на підсумковий модульний контроль з дисципліни ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У ФАРМАЦІЇ
для студентів фармацевтичного факультету
Модуль 1 «Система інформаційних технологій. Основні напрямки використання інформаційних технологій у фармації»
1.Функціональна схема персонального комп’ютера.
2.Призначення та основні характеристики центрального процесора.
3.Призначення та основні характеристики оперативної пам’яті.
4.Призначення та основні характеристики флоппі дисків.
5.Призначення та основні характеристики накопичувачів інформації на жорстких дисках.
6.Призначення, склад та основні функції операційної системи MS DOS.
7.Призначення та основні функції файлового менеджера.
8.Призначення та основні функції системи WINDOWS, LINUX.
9.Настройки у системі WINDOWS, LINUX.
10.Підготовка, оформлення та редагування фахового тексту.
11.Використання CLIPBOARD.Технології DDE.OLE технології, використання Active X.
12.Призначення та основні можливості текстового редактора.
13.Підготовка математичних виразів в текстовому редакторі. Ділова графіка текстового редактора.
14.Підготовка, оформлення та редагування фахового тексту засобами текстового редактора.
15.Призначення та основні можливості електронних таблиць.
16.Технологія проведення розрахунків в середовищі електронних таблиць.
17.Побудова графіків засобами електронних таблиць.
18.Статистична обробка інформації за допомогою електронних таблиць.
19.Паралельна робота та обмін інформації між паралельно працюючими
додатками.
20.Основні поняття теорії баз даних.
21.Нормалізація відношень та підготовка вихідної фармацевтичної інформації для використання СКБД.
22.Створення, перегляд та модифікація структури таблиць баз даних.
23.Наповнення, перегляд та редагування вмісту таблиць баз даних.
24.Створення та використання запитів на сортування та вибір даних в СКБД.
25.Програмна і апаратна складові локальної обчислювальної мережі.
26.Обмін інформацією з іншими користувачами за допомогою мережі
INTRANET.
27.Основні поняття глобальної мережі INTERNET.
28.Адресація в мережі INTERNET.Пошук інформації в мережі INTERNET.
29.Медичні ресурси INTERNET.
30.Поняття телемедицини.
Перелік практичних навичок та вмінь
1.Вміти описувати конфігурацію ПК.
2.Вміти використовувати текстовий процесор в оболонці Windows та Linux.
3.Вміти створювати і редагувати документи в текстовому редакторі, вміти використовувати допоміжні можливості текстового редактора.
4.Вміти проводити обчислення у табличному процесорі.
5.Вміти проводити будувати графіки у табличному процесорі.
6.Вміти описати програмну й апаратну складові ЛОМ.
7.Вміти обмінюватися інформацією з іншими користувачами за допомогою мережі INTRANET.
8.Вміти обмінюватися інформацією з іншими користувачами за допомогою мережі INTERNET.
9.Вміти пояснити можливість використовувати формули Байєса для диференціальної діагностики захворювань.
10.Вміти описувати структуру і призначення експертних систем.
11.Вміти одержати і прогнозувати висновок, виданий експертною системою.
12. |
Вміти створювати, редагувати, додавати запису в базу |
даних |
у |
середовищі СУБД. |
|
|
|
13.Вміти користатися стандартними командами СУБД.
Модуль 2 «Інформаційні технології розв’язання хіміко-фармацевтичних задач»
1. Використання стандартних статистичних пакетів для виявлення статистичної залежності між параметрами біологічної системи шляхом аналізу регресійних моделей (на прикладі програми STATMED).
2.Побудова регресійного рівняння в статистичному пакеті STATMED.
3.Коригування регресійної моделі на основі розрахункових коефіцієнтів кореляції в статистичному пакеті STATMED.
4.Побудова математичних моделей хіміко-фармацевтичних сумішей у вигляді системи лінійних та нелінійних алгебраїчних рівнянь.
5.Методи рішення нелінійних рівнянь і систем. Метод Гауcса. Метод простих ітерацій.
6.Методи рішення нелінійних рівнянь і систем. Метод дихотомії. Метод
Ньютона.
7.Використання табличного процесора для побудови математичних моделей хіміко-фармацевтичних сумішей у вигляді системи лінійних та нелінійних алгебраїчних рівнянь.
8.Розв’язання нелінійних рівнянь з використанням табличного процесора.
9.Обчислення визначеного інтегралу наближеними методами. Методи обчислення визначених інтегралів: метод прямокутників, метод трапецій, метод парабол.
10.Обчислення визначеного інтеграла в середовищі табличного процесора.
11.Математичні моделювання кінетики хімічних реакцій на основі систем диференційних рівнянь.
12.Методи розв’язання систем диференційних рівнянь: метод Ейлера, метод Рунге-Кутта.
13.Моделювання кінетики хімічних реакцій на основі систем диференційних рівнянь та розв’язання цих рівнянь в середовищі табличного процесора.
14.Загальні поняття і принципи організації експертних систем у фармації.
15.Імовірнісна діагностика і прогнозування (Байєсовський підхід). Робота з експертними системами.
16.Основні поняття теорії нейромережевого моделювання. Штучний нейрон, функція активації, навчання нейтронної мережі.
17.Застосування методів нейромережевого моделювання в фармації. Створення та аналіз багатовимірних лінійних та нелінійних (типу багатошаровий персептрон) регресійних моделей.
18.Застосування нейронних мереж для класифікації. Використання карт Кохонена для проведення кластерного аналізу.
19.Використання імовірнісних нейронних мереж (Байєсовський підхід до побудови математичних моделей класифікації).
20. Поняття про “генетичні алгоритми ” та їх застосування до розв’язання задач в медицині та фармації.
Перелік практичних навичок та вмінь
1.Вміти вибирати метод статистичного аналізу.
2.Вміти реалізувати обраний метод в пакеті прикладних програм
STATMED.
3.Вміти будувати лінійні моделі регресії.
4.Вміти коригувати регресійні моделі на основі розрахункових коефіцієнтів
кореляції.
5.Вміти створювати математичні моделі хіміко-фармацевтичних задач на основі нелінійних рівнянь.
6.Вміти одержувати розв’язання нелінійних рівнянь засобами програмного
пакету.
7.Вміти створювати математичні моделі хіміко-фармацевтичних задач на основі визначених інтегралів.
8.Вміти обчислювати визначені інтеграли засобами програмного пакету.
9.Вміти створювати математичні моделі кінетики хімічних реакцій на основі систем диференційних рівнянь.
10.Вміти одержувати розв’язання систем диференційних рівнянь засобами програмного пакету.
11.Вміти працювати з програмою Statistica Neural Network.
12.Вміти «будувати» і «навчати» лінійні нейронні мережі і мережі типу MultiLayer Perceptron, аналізувати результати прогнозування та навчання.
13.Вміти «будувати» і «навчати» лінійні нейронні мережі і мережі типу карт Кохонена, аналізувати результати класифікації.
14.Вміти проводити відбір найбільш значущих факторів методами еволюційних алгоритмів, аналізувати результати цього відбору.
15.Вміти інтерпретувати результати нейромережевого моделювання.