Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/102668
Название: Entropy-probabilistic modeling as a tool for forming key competencies of a doctor
Авторы: Tyrsin, A. N.
Yashin, D. A.
Surina, A. A.
Дата публикации: 2020
Издатель: IOP Publishing Ltd
Библиографическое описание: Tyrsin A. N. Entropy-probabilistic modeling as a tool for forming key competencies of a doctor / A. N. Tyrsin, D. A. Yashin, A. A. Surina. — DOI 10.1088/1742-6596/1691/1/012162 // Journal of Physics: Conference Series. — 2020. — Vol. 1691. — Iss. 1. — 012162.
Аннотация: The possibility of using modern digital educational technologies in the formation of key competencies of a doctor is shown on the example of the entropy-probability model, which is a synthesis of the system-entropy approach and multidimensional risk analysis of stochastic systems. Examples of practical application of this model in preventive medicine are given: Analysis of population entropy in the prevention of noncommunicable diseases, comprehensive assessment of the effectiveness and safety of medicines, quantitative assessment of population health with the determination of the contribution of individual risk factors, and systematic analysis of population changes in monitoring risk factors. The introduction of entropy-probabilistic modeling in the educational process will help in the formation of the doctor's basic universal, professional competencies and systematic clinical thinking. © Published under licence by IOP Publishing Ltd.
Ключевые слова: E-LEARNING
ENTROPY
HEALTH RISKS
RISK ANALYSIS
STOCHASTIC MODELS
STOCHASTIC SYSTEMS
COMPREHENSIVE ASSESSMENT
NON-COMMUNICABLE DISEASE
PREVENTIVE MEDICINES
PROBABILISTIC MODELING
PROBABILITY MODELING
PROFESSIONAL COMPETENCIES
QUANTITATIVE ASSESSMENTS
SYSTEMATIC ANALYSIS
RISK ASSESSMENT
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/102668
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Идентификатор SCOPUS: 85098061504
Идентификатор PURE: 20383600
5201c6bb-bed3-428e-9eeb-3d45f7dc6144
ISSN: 17426588
DOI: 10.1088/1742-6596/1691/1/012162
Сведения о поддержке: The work was supported by the RFBR (grant 20-51-00001 Bel_a).
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85098061504.pdf476,25 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.