КЛАССИЧЕСКАЯ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ NME ТЕСТЫ С ОТВЕТАМИ

Доказательства эффективности и безопасности, профилактических, диагностических и лечебных мероприятий подвергаются поиску, сравнению, обобщению и широкому распространению для использования в интересах

Выберите ОДИН правильный ответ

Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами

Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов

2,3,4,5 (без 1 — без sd)

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях

Классическая непараметрическая статистика в медицинских исследованиях

При описании корреляционного анализа необходимо указать

значение коэффициента корреляции

1,3,4 (без 2 — без среднее)

Материал из Викиучебника — открытых книг для открытого мира

НМО — непрерывное медицинское образование. Форма повышения квалификации медицинских работников. Применяется в том числе для реализации действующего условия, по которому медицинские работники обязаны не реже одного раза в пять лет повышать квалификацию, — проходить обучение в объеме 144 часа (4 недели) для продления права осуществлять профессиональную деятельность.

В рамках развития системы НМО Минздравом России совместно с профессиональными НКО запущена модель отработки основных принципов НМО — приказы МЗ РФ № 837 от 11.11.2013 г. и МЗ РФ № 837 от 11 ноября 2013 г.

В настоящее время работа с НМО осуществляется на Портале непрерывного медицинского и фармацевтического образования Минздрава России — edu.rosminzdrav.ru.

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях

50%;
75,8%;

1. A NOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая:

1) t-критерий Стьюдента; 2) дисперсионный анализ;+ 3) корреляционный анализ; 4) факторный анализ.

2. t-критерий Стьюдента был разработан:

1) Гарольдом Хотеллингом; 2) Джоном Стьюдентом; 3) Роналдом Фишером; 4) Уильямом Госсетом.+

3. t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:

1) может быть использован в классическом виде; 2) не существует; 3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий; 4) существует в виде адаптации классического t-критерия.+

4. t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:

1) может быть использован в классическом виде; 2) не существует; 3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий; 4) существует в виде адаптации классического t-критерия.+

5. t-критерий Стьюдента используется для:

1) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением;+ 2) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального; 3) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с нормальным распределением; 4) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с распределением, отличающимся от нормального.

6. Верны следующие утверждения:

1) в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1; 2) знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи;+ 3) коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1;+ 4) коэффициент корреляции оценивает только линейную связь.+

7. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:

1) биомедицинскими данными;+ 2) важными данными; 3) клиническими данными; 4) паспортными данными.

8. Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:

1) для качественных и для количественных признаков; 2) одномерный и многомерный;+ 3) однофакторный и многофакторный;+ 4) с простыми измерениями и с повторными.+

9. Дисперсионный анализ позволяет:

1) оценить доверительные интервалы средних значений; 2) проверить статистическую значимость коэффициента корреляции; 3) проверить статистическую значимость различия между средними значениями в разных группах;+ 4) проверить статистическую значимость различия между стандартными ошибками среднего в разных группах.

10. Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп;+ 3) дисперсионный анализ (ANOVA); 4) тест Манна-Уитни.

11. Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп;+ 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп; 3) дисперсионный анализ (ANOVA); 4) тест Манна-Уитни.

12. Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп; 3) дисперсионный анализ (ANOVA);+ 4) тест Манна-Уитни.

13. Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:

1) поперечным; 2) продольным; 3) проспективным; 4) ретроспективным.+

14. Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:

1) двойным слепым; 2) не слепым; 3) простым слепым;+ 4) тройным слепым.

15. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:

1) 50%; 2) 68,26%;+ 3) 75,8%; 4) 95,44%.

16. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок никак не связано с попаданием других объектов (пациентов) в другие выборки данного исследования, то такие выборки называют:

1) зависимые; 2) независимые;+ 3) связанные; 4) случайные.

17. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками; 2) делаем вывод о малом объёме выборки; 3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами; 4) различия сравниваемых величин статистически не значимы.+

18. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками; 2) делаем вывод о малом объёме выборки; 3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами;+ 4) различия сравниваемых величин статистически не значимы.

19. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:

1) вероятностным интервалом; 2) доверительныминтервалом;+ 3) интервалом изоляции; 4) интервалом надежности.

20. Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:

1) выборок не более двух; 2) данные нормально распределены;+ 3) дисперсии в выборках неравны; 4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий.

21. Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:

1) выборок более двух; 2) данные нормально распределёны в обеих выборках;+ 3) дисперсии в выборках неравны; 4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий.+

22. Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:

1) M ± S; 2) M ± m; 3) M ± m, S;+ 4) M ± σ2.

23. Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:

1) доверительным интервалом; 2) математическим ожиданием;+ 3) модой; 4) среднеквадратическим отклонением.+

24. Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:

1) возможно;+ 2) невозможно; 3) часто встречается; 4) является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции.

25. Описать параметр – это

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;+ 2) указать среднее значение параметра и доверительный интервал; 3) указать среднее значение параметра и среднеквадратическое отклонение; 4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и среднеквадратическое отклонение.

26. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:

1) Критерия Колмогорова-Смирнова;+ 2) Критерия Лиллиефорса;+ 3) Критерия Стьюдента; 4) Критерия Шапиро-Уилка.+

27. Параметрические критерии:

1) используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение;+ 2) не накладывают требования на вид распределения; 3) не применимы в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению; 4) не реализованы в пакетах статистических прикладных программ.

28. Переменные с двумя возможными значениями принято называть:

1) бинарными;+ 2) группирующими; 3) количественными; 4) факторными.

29. Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:

1) доказательной медициной;+ 2) надлежащей медицинской практикой; 3) научно обоснованной медициной; 4) научной медициной.

30. Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:

1) Р-значение критерия;+ 2) значение t-статистики; 3) описательную статистику количественного признака для всей выборки; 4) описательную статистику количественного признака для каждой группы.+

31. Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:

32. При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал:

1) от M – 1,3 m до M + 1,3 m; 2) от M – 2 m до M + 2 m;+ 3) от M – 3 m до M + 3 m; 4) от M – m до M + m.

33. При описании корреляционного анализа необходимо указать:

1) значение коэффициента корреляции;+ 2) среднее значение; 3) уровень p-значения;+ 4) число наблюдений.+

34. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:

1) нормальным распределением;+ 2) обычным распределением; 3) распределением Бернулли; 4) распределением Пуассона.

35. Символом σ часто обозначают:

1) дисперсию; 2) среднее значение параметра; 3) стандартное отклонение параметра;+ 4) стандартную ошибку среднего.

36. Символом σ2 часто обозначают:

1) дисперсию;+ 2) среднее значение параметра; 3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

37. Символом M обычно обозначают:

1) дисперсию; 2) среднее значение параметра;+ 3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

38. Символом m обычно обозначают:

1) дисперсию; 2) среднее значение параметра; 3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.+

39. Среди количественных данных принято выделять:

1) дискретные;+ 2) непрерывные;+ 3) номинативные; 4) порядковые.

40. Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:

1) S;+ 2) SD;+ 3) σ;+ 4) СКО.+

41. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:

1) SE;+ 2) SEM;+ 3) m;+ 4) sd; 5) sx.+

Если исследователем выделяется определенная группа пациентов, среди которых будет проводиться систематическое повторное наблюдение за течением болезни, то исследование называется

определения статистической значимости различий средних величин в трёх независимых группах с распределением, отличающимся от нормального (неверно)

Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют

2,3 — данные, соблюдается

Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то

1,4 — качественные, количественные

непрерывные и номинативные

качественные и количественные

дискретные и порядковые

количественные и порядковые

Если о разбиении на группы не знают ни участники групп, ни исследователь, а только внешний контролёр, то исследование называют

времени, выделенного для проведения анализа данных

2,3,4 (без 1 — без времени)

Статистический критерий – это

пороговая величина P – значения, допускаемая вероятность ошибки при отвержении гипотезы Н0

любое предположение, касающееся неизвестного распределения случайных величин (элементов)

строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с известным уровнем значимости

Подход доказательной медицины к медицинской практике предполагает использование информации о доказательствах эффективности и безопасности

2,3,4 (без 1 — без экономических)

Символом m обычно обозначают

среднее значение параметра — не верно

Верны следующие утверждения

1,2,4 (без 3 — без в отсутствии)

Доказательная медицина – подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их

3,4 — безопасности, эффективности

Главными постулатами доказательной медицины являются следующие утверждения

каждый врач вправе использовать только то средство, которое включено в клинические рекомендации

«вес» каждого факта тем больше, чем строже методология исследования, в ходе которого факт получен (научные исследования)

каждое клиническое решение врача должно базироваться на научных фактах (врачебная практика)

наиболее эффективными и безопасными средствами являются хорошо известные и широко применяющиеся

2,3 «вес» каждого, каждое клиническое

Дисперсионный анализ позволяет

Если хотите проходить тесты быстрее и иметь полный доступ ко всем тестам с ответами по своей специальности, то пользуйтесь НМО тренажером: t.me/nmomed_bot

Бинарные переменные относятся к

1) количественным дискретным данным;2) качественным номинативным данным;+3) количественным непрерывным данным;4) качественным порядковым данным.

В рамках математической статистики данные могут быть

1) дискретные и порядковые;2) непрерывные и номинативные;3) количественные и порядковые;4) качественные и количественные.+

Две зависимых группы можно сравнить по количественному признаку, вне зависимости от распределения, с помощью

1) t-критерия Стьюдента;2) дисперсионного анализа (ANOVA);3) теста Манна-Уитни;4) критерия Вилкоксона.+

Для коэффициента корреляции Спирмена верны следующие утверждения

1) знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи;+2) коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1;+3) коэффициент корреляции оценивает только линейную связь;+4) в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1.

Для сравнения двух зависимых групп по количественному признаку, в случае отличающегося от нормального распределения, используют критерий

1) Фридмана;2) Вилкоксона;+3) Краскела-Уоллиса;4) Манна-Уитни.

Для сравнения двух независимых групп по количественному признаку, в случае отличающегося от нормального распределения, используют критерий

1) Краскела-Уоллиса;2) Вилкоксона;3) Фридмана;4) Манна-Уитни.+

Для сравнения трех зависимых групп по количественному признаку, в случае отличающегося от нормального распределения, используют критерий

1) Краскела-Уоллиса;2) Фридмана;+3) Манна-Уитни;4) Вилкоксона.

Для сравнения четырех независимых групп по количественному признаку, в случае отличающегося от нормального распределения, используют критерий

1) Манна-Уитни;2) Фридмана;3) Краскела-Уоллиса;+4) Вилкоксона.

Доказательная медицина — подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их

1) экономической целесообразности;2) коммерческой выгоды;3) безопасности;+4) эффективности.+

Доказательства эффективности и безопасности, профилактических, диагностических и лечебных мероприятий — подвергаются поиску, сравнению, обобщению и широкому распространению для использования в интересах

1) медицинских организаций;2) пациентов;+3) групп пациентов;4) государства.

Если группа больных специально формируется для исследования и затем целенаправленно периодически наблюдается, то исследование называется

1) перпендикулярным;2) поперечным;3) проспективным;+4) ретроспективным.

Если дизайн исследований обозначен как «двойной слепой», то о том, кто относится к тестовой группе, а кто — к контрольной, не должны знать

1) внешний контролер;2) исследователь;+3) никто;4) участники групп.+

Если исследователь собирается выделить определенную группу пациентов, среди которых будет проводить систематическое повторное наблюдение за течением болезни, то он задумал ______ исследование

1) инновационное;2) поперечное;3) продольное;+4) ретроспективное.

Если о составе групп исследования не знают ни участники групп, ни исследователь, а только внешний контролёр, то исследование называют

1) неслепым;2) тройным слепым;3) двойным слепым;+4) простым слепым.

Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±2σ лежит ____ всех значений параметра

1) 50%;2) 68,26%;3) 75,8%;4) 95,44%.+

Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок, однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют

1) связанные;+2) независимые;3) случайные;4) зависимые.+

К непараметрическим критериям относятся

1) критерий Краскела-Уоллиса;+2) дисперсионный анализ;3) критерий Стьюдента;4) критерий Манна-Уитни;+5) корреляционный анализ Пирсона;6) критерий Фридмана;+7) критерий Вилкоксона;+8) корреляционный анализ Спирмена.+

Категориальные данные — это

1) исключительно номинативные качественные данные;2) любые количественные данные;3) исключительно порядковые качественные данные;4) любые качественные данные.+

Качественные данные принято разделять на

1) непрерывные и номинативные;2) номинативные и порядковые;+3) дискретные и непрерывные;4) дискретные и порядковые.

Качественными данными являются

1) стадия онкологического процесса;+2) количество глюкозы в крови;3) пол пациента;+4) количество антител к заболеванию.

Количественные данные принято разделять на

1) дискретные и порядковые;2) дискретные и непрерывные;+3) непрерывные и номинативные;4) номинативные и порядковые.

Количественными данными являются

1) стадия онкологического процесса;2) пол пациента;3) количество глюкозы в крови;+4) количество антител к заболеванию.+

Количество случаев, вошедших в выборочную совокупность, составляют

1) объёмом выборки;+2) мощностью исследования;3) численностью выборки;4) населённостью группы.

Коэффициент корреляции отражает

1) меру тесноты (силы) связи между параметрами;+2) случайное значение параметра в выборке;3) меру центральной тенденции;4) среднее значение параметра, поделённое на дисперсию.

Критерий Манна-Уитни разработан для

1) определения статистической значимости распределений количественной величины в двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального;+2) определения статистической значимости различий распределений количественной величины в трех независимых группах с нормальным распределением;3) определения статистической значимости различий распределений количественной величины в трех независимых группах с распределением, отличающимся от нормального;4) определения статистической значимости различий распределений количественной величины в двух независимых группах с нормальным распределением.+

Название доказательной медицины, используемое англоговорящими специалистами, дословно переводится как

1) научно доказанная медицина;2) медицина, основанная на доказательствах;+3) доказанная медицина;4) надежная медицина.

Непараметрические критерии

1) применимы в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению;+2) используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение;3) не накладывают требования на вид распределения;+4) не существуют.

Обнаружить статистически значимые, но логически не объяснимые корреляции

1) принципиально возможно;+2) возможно и такое встречается часто;3) можно только при неверном расчёте коэффициента корреляции;4) принципиально невозможно.

Описать параметр – это

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;+2) указать медиану, максимум и минимум;3) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;4) указать медиану и интерквантильный размах.

Оценка вида распределения имеет смысл, если объем выборки

1) только участники групп;2) никто;3) только исследователь;4) только внешний контролер.+

При «простом слепом» дизайне исследований, информацией о том, кто относится к тестовой группе, а кто — к контрольной, обладает

1) только внешний контролер;2) исследователь и внешний контролер;+3) только исследователь;4) только участники групп.

При «простом слепом» дизайне исследования о том, кто относится к тестовой группе, а кто — к контрольной, должны знать

1) никто;2) внешний контролер;+3) исследователь;+4) участники групп.

При описании результатов корреляционного анализа Спирмена, кроме словесного указания на наличие или отсутствие связи, необходимо указать

1) уровень p-значения;+2) значение коэффициента корреляции;+3) среднее значение;4) число наблюдений.+

При применении критерия Краскела-Уоллиса вывод о статистической значимости различий между несколькими сравниваемыми группами делается тогда, когда

1) рассчитанное значение H-статистики Краскела-Уоллиса равно или меньше критического, найденного по таблице;2) рассчитанное значение H-статистики Краскела-Уоллиса равно критического, найденного по таблице;3) рассчитанное значение H-статистики Краскела-Уоллиса равно или больше критического, найденного по таблице;+4) рассчитанное значение H-статистики Краскела-Уоллиса меньше критического, найденного по таблице.

При применении критерия Манна-Уитни вывод о статистической значимости различий между двумя сравниваемыми группами делается тогда, когда

1) рассчитанное значение U-статистики Манна-Уитни равно или больше критического, найденного по таблице;+2) рассчитанное значение U-статистики Манна-Уитни меньше критического, найденного по таблице;3) рассчитанное значение U-статистики Манна-Уитни равно критического, найденного по таблице;4) рассчитанное значение U-статистики Манна-Уитни равно или меньше критического, найденного по таблице.

Работа врача в рамках доказательной медицины предполагает использование информации о доказательствах эффективности и безопасности

1) экономических мероприятий;2) профилактических мероприятий;+3) лечебных мероприятий;+4) диагностических мероприятий.+

Соответствие выборочных характеристик характеристикам генеральной совокупности называют

1) репрезентативностью;+2) мощностью;3) надежностью;4) значимостью.

Сравнение двух независимых групп по количественному признаку, вне зависимости от распределения, производится с помощью

1) t-критерия Стьюдента;2) теста Манна-Уитни;+3) дисперсионного анализа (ANOVA);4) критерия Вилкоксона.

Статистическим критерием называют

1) пороговая величина p-значения – допускаемая вероятность ошибки при отвержении гипотезы Н0;2) любое предположение, касающееся неизвестного распределения случайных величин (элементов);3) строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с известным уровнем значимости.+

Три независимых группы можно сравнить по количественному признаку, вне зависимости от распределения, с помощью

1) теста Манна-Уитни;2) критерия Фридмана;3) критерия Краскела-Уоллиса;+4) критерия Вилкоксона.

Утверждение «Вес» каждого факта тем больше, чем строже методология исследования, в ходе которого факт получен (научные исследования)» является

1) одним из главных постулатов доказательной медицины;+2) выводом из главных постулатов доказательной медицины;3) предпосылкой к формированию главных постулатов доказательной медицины;4) ошибочным.

Утверждение «Каждое клиническое решение врача должно базироваться на научных фактах (врачебная практика)» является

1) одним из главных постулатов доказательной медицины;+2) предпосылкой к формированию главных постулатов доказательной медицины;3) ошибочным;4) выводом из главных постулатов доказательной медицины.

Специальности для предварительного и итогового тестирования

Авиационная и космическая медицина, Акушерство и гинекология, Аллергология и иммунология, Анестезиология-реаниматология, Бактериология, Вирусология, Водолазная медицина, Гастроэнтерология, Гематология, Генетика, Гериатрия, Гигиена детей и подростков, Гигиена питания, Гигиена труда, Гигиеническое воспитание, Дезинфектология, Дерматовенерология, Детская кардиология, Детская онкология, Детская онкология-гематология, Детская урология-андрология, Детская хирургия, Детская эндокринология, Диетология, Инфекционные болезни, Кардиология, Клиническая лабораторная диагностика, Клиническая фармакология, Колопроктология, Коммунальная гигиена, Косметология, Лабораторная генетика, Лечебная физкультура и спортивная медицина, Лечебное дело, Мануальная терапия, Медико-профилактическое дело, Медико-социальная экспертиза, Медицинская биофизика, Медицинская биохимия, Медицинская кибернетика, Медицинская микробиология, Неврология, Нейрохирургия, Неонатология, Нефрология, Общая врачебная практика (семейная медицина), Общая гигиена, Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Ортодонтия, Остеопатия, Оториноларингология, Офтальмология, Паразитология, Патологическая анатомия, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пластическая хирургия, Профпатология, Психиатрия, Психиатрия-наркология, Психотерапия, Пульмонология, Радиационная гигиена, Радиология, Радиотерапия, Ревматология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Рефлексотерапия, Санитарно-гигиенические лабораторные исследования, Сексология, Сердечно-сосудистая хирургия, Сестринское дело, Скорая медицинская помощь, Социальная гигиена и организация госсанэпидслужбы, Стоматология детская, Стоматология общей практики, Стоматология общей практики (после специалитета), Стоматология ортопедическая, Стоматология терапевтическая, Стоматология хирургическая, Судебно-медицинская экспертиза, Судебно-психиатрическая экспертиза, Сурдология-оториноларингология, Терапия, Токсикология, Торакальная хирургия, Травматология и ортопедия, Трансфузиология, Ультразвуковая диагностика, Управление и экономика фармации, Управление сестринской деятельностью, Урология, Фармацевтическая технология, Фармацевтическая химия и фармакогнозия, Фармация, Физиотерапия, Физическая и реабилитационная медицина, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Хирургия, Челюстно-лицевая хирургия, Эндокринология, Эндоскопия, Эпидемиология.