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克痢黴素的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SteffanieStrathdee寫的 強菌天敵：一個打敗致命超級細菌的真實故事〔回憶錄〕 可以從中找到所需的評價。
臺北醫學大學 藥學系碩士班 陳香吟所指導 邱鈴菀的 利用機器學習模型預測多重抗藥性之革蘭氏陰性菌之嚴重感染病人使用Colistin之腎毒性風險 （2021），提出克痢黴素關鍵因素是什麼，來自於克痢黴素藥物、腎毒性、類別型特徵梯度提升樹、輕梯度提升樹、隨機森林、再採樣方法。
而第二篇論文長庚大學 臨床醫學研究所 林蕙鈴所指導 劉靜宜的 機械通氣中霧化克痢黴素之藥物傳遞評估 （2018），提出因為有 克痢黴素、肺模型、呼吸器、震動篩孔式噴霧器、噴射型噴霧器的重點而找出了 克痢黴素的解答。
強菌天敵：一個打敗致命超級細菌的真實故事〔回憶錄〕
為了解決克痢黴素 的問題，作者SteffanieStrathdee 這樣論述：
全美第１位、全球文獻第１例 靜脈注射噬菌體成功救命的個案 醫界形容：「就此改變醫療！」 亞馬遜書店２０１９年度選書 過往能輕易用抗生素治癒的疾病，隨著抗藥性時代來臨， 如今逐漸變成了難治之症，醫療上我們還有什麼選擇？ ＊＊＊ 流行病學家史黛芬妮和丈夫湯姆前去埃及度假，在那裡，湯姆的身體開始感到不適，起初他們在當地的診所醫治，但隨著病情急轉直下，他們用醫療後送前往德國法蘭克福的先進醫院。醫院診斷出湯姆罹患急性胰臟炎，並且併發有假性囊腫。尤其糟糕的是，這顆已經足球大小的假性囊腫裡，蘊藏著鮑氏不動桿菌——世上最致命的多重抗藥性細菌。 由於大多數抗生素都治不了湯姆體內的
細菌，史黛芬妮決定再將湯姆轉到對鮑氏不動桿菌較有經驗的醫院，於是他們回到自己任職的加州大學聖地牙哥分校，住進世界級的醫學中心。然而湯姆體內的細菌，對僅餘有效的三種抗生素亦逐漸有了抗藥性，醫生們只能轉而冀望將致命細菌限制在囊腫內，藉引流管不斷吸出當中的感染液，看湯姆的免疫力能否恢復過來，自己解決感染。直到有一天，囊腫內的引流管脫落，細菌流出囊腫，若不迅速解決，湯姆必死無疑。 心急如焚的史黛芬妮查遍各種另類療法，發現了抗生素發明後，長期被西方捨棄不用的噬菌體療法。噬菌體這種病毒無所不在，在環境中乃至我們體內都有，它們會寄生在細菌上進而吞噬宿主。史黛芬妮迅速向她找得到的噬菌體研究人員求救，並尋
求食品暨藥物管理局的支持，學界、海軍與政界各方人馬快馬加鞭合作。然而噬菌體是唯一會自行複製的藥物，也是唯一會隨狀況突變的藥物，雖可能有奇效，與細菌交戰的結果也難以逆料…… ＊＊＊ 《強菌天敵》宛如一部醫學推理懸疑小說，記錄一個女人為了挽救丈夫的性命，付出了超乎想像的努力，在救回摯愛之餘，也使得一種在現今這個後抗生素時代有重大救命潛力的療法，重新受到重視。 各界推薦 扣人心弦、精彩引人的驚悚醫療紀錄，這本令人欲罷不能的書，記錄了一對夫婦決意搏鬥求生的過程，也是對於抗生素濫用的一記警鐘。——《出版人週刊》 高潮迭起、扣人心弦的醫學故事，難以置信卻又百分之百真實……將個人、
醫學和科學三股主軸巧妙的編織在一塊……也讓（噬菌體）這個擁有一個世紀歷史的醫學技術起死回生。另外，這份來自前線的第一手報導也提醒我們，在這場與抗藥性細菌的爭戰中，平鋪直述的統計數字背後，人類將付上多麼大的代價。——羅布・奈特，加州大學聖地牙哥分校兒科教授暨計算機科學與工程教授，著有《髒養》（Dirt Is Good）和《微生物的巨大衝擊》（Follow Your Gut） 一個以深切的愛為出發點的故事，內容高潮迭起宛如驚悚的偵探小說，訴說一名科學家為了挽救遭到致命超級細菌感染的丈夫，組織國際醫療團隊，力挽狂瀾的經過。這個故事不但預告了抗生素失效後會帶來的混亂，也讓我們一窺可以鎮住這黑暗未
來的科學。——瑪琳．麥肯納，布蘭迪斯大學新聞學院舒斯特調查新聞研究所的高級研究員，著有《大危雞》（Big Chicken）和《超級細菌》（Superbug）。 精彩且驚悚，帶我們一窺抗生素濫用的後果，以及標準的健康照護起不了作用時會發生什麼事。——《科學美國人》 緊張刺激又激勵人心，訴說著一個與時間賽跑的醫療驚悚故事，除了歌頌愛和承諾，也凸顯科學合作力量之偉大。——史蒂芬．強森，《紐約時報》暢銷作家 今年夏天健康與科學類最佳讀物。——健康新聞網站STAT News
利用機器學習模型預測多重抗藥性之革蘭氏陰性菌之嚴重感染病人使用Colistin之腎毒性風險
為了解決克痢黴素 的問題，作者邱鈴菀 這樣論述：
研究背景克痢黴素引起之腎毒性是發生率極高，常延長病人住院天數及死亡率。即早預測此腎毒性進行介入，能延緩病人腎臟惡化並提升病人的存活率。人工智慧演算法可克服統計分析方法之缺陷，有效地分析特徵間交互關係以預測藥物副作用。研究目的使用資料不平衡之病歷紀錄建立並比較最佳表現機器學習模型，以預測多重抗藥性之革蘭氏陰性菌之嚴重感染症病人，使用克痢黴素藥物引起之腎毒性。研究方法納入雙和醫院, 萬芳醫院及台北醫學大學附設醫院之醫療病歷研究資料庫使用克痢黴素藥物之病人的臨床資料。將病人依使用藥物的時間區分成推導組(2003-2017 年)及時間驗證組(2018-2020年)。本研究使用3 種機器學習演算法(類
別型特徵梯度提升樹、輕梯度提升樹、隨機森林)及4 種不同再採樣方法(SMOTE、SVMSMOTE、Tomek Link、SMOTE-Tomek Link)，建立了15 個模型。並使用網格搜尋找出最佳預測能力的超參數組合。模型的表現將用靈敏度、F1 分數、馬修斯相關係數、ROC 曲線、精準率-召回率曲線及其面積來評估。研究結果本研究共納入1392 位病人，其中在推導組及時間驗證組分別有360(36.4%)及165(40.9%)位病人發生腎毒性。機器學習模型在使用再採樣方法下相較於未使用者有較好的預測能力。在15 個模型中，類別型特徵梯度提升樹合併SVMSMOTE 再採樣法具有最佳的預測能力，其模
型的表現分別為:靈敏度:0.861、F1 分數:0.742、馬修斯相關係數: 0.5634、ROC 曲線下面積:0.823、精準率-召回率曲線下面積:0.738。結論機器學習模型技術可以成為初步篩檢工具，並提供臨床專業人員治療評估方向以預防克痢黴素藥物引起之腎毒性之發生。
機械通氣中霧化克痢黴素之藥物傳遞評估
為了解決克痢黴素 的問題，作者劉靜宜 這樣論述：
噴霧克痢黴素可用於治療革蘭氏陰性菌感染之呼吸器相關肺炎，近期臨床普遍給予高劑量吸入克痢黴素，但對於藥物霧化克痢黴素經由呼吸器給藥方法及粒徑分佈尚未完整了解。因此本研究探討噴霧設備及噴霧濃度對於機械通氣中執行克痢黴素輸送之影響。使用成人呼吸器設定，連接溫度37℃之加熱管路，及模擬人端與7.5mm內徑氣管內管連接，肺模型參數設定肺順應性為0.04 L/cmH2O、阻力為5 cmH2O/L/s。噴霧設備為震動篩孔式噴霧器及驅動流量8 L/min的噴射型噴霧器，放置於加熱潮濕器進氣端。兩濃度分別為正常濃度（1瓶）或高濃度（2瓶）克痢黴素溶入6 mL蒸餾水。三組分別為：（一）、正常濃度震動篩孔式噴霧器
；（二）、正常濃度噴射型噴霧器；（三）、高濃度噴射型噴霧器。利用細菌過濾器採集氣管內管末端之藥物，收集吸入藥量百分比、噴霧時間、藥物傳遞效率、及噴霧器內藥物剩餘容積。粒徑分佈以安德森八階層瀑布撞擊器收集分析，計算質量中數氣動直徑與微細粒徑比例。所收集的藥物利用高效液相色譜法分析藥物濃度。統計分析利用使用變異數分析與雪費事後檢定。結果顯示正常濃度震動篩孔式噴霧器之吸入藥量百分比（34.44±9.47％）顯著高於噴射型噴霧器正常與高濃度（12.69±2.14％、10.15 ±1.43％），但震動篩孔式噴霧器噴霧時間約為噴射型噴霧器之兩倍，其藥物傳遞效率（劑量％/分鐘）顯著高於其他兩組。質量中數氣動
直徑三組無顯著差異，分別為2.03、2.09、2.26 μm。結論為震動篩孔式噴霧器的藥物傳遞量高於同劑量與雙倍劑量噴射型噴霧器，粒徑分佈則無顯著差異。因此臨床給予噴霧劑量時應考量噴霧設備效能，儘管噴射型噴霧器加入兩倍劑量Colistin可以減少噴霧執行時間，但藥物傳遞量會減少，因此不建議臨床為了節省時間而使用高濃度藥劑執行噴霧。