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急性呼吸困难是急诊医疗呼叫中心（EMCC）常见呼叫原因，快速识别需呼吸支持患者是调度员挑战。本研究开发 TeLePoR 评分，纳入 4 个可通过首次电话评估的风险因素（如无法说完整句子等），其 AUC 为 0.810，与调度员直觉相当，为优化急救资源调度提供新工具。
在急诊医疗领域，急性呼吸困难患者的及时救治一直是关键挑战。作为急诊医疗呼叫中心（EMCC）的常见呼叫原因，急性呼吸困难患者中约 8% 需立即呼吸支持（如高流量氧、非侵入性通气 NIV 或气管插管后机械通气），但如何在电话咨询阶段快速识别这类高危患者始终缺乏可靠工具。传统依赖医疗调度员直觉的方式存在主观性，且 EMCC 面临资源有限的困境 —— 仅有约 15% 的呼吸困难患者最终需要早期呼吸支持，盲目调配专业团队可能导致资源浪费，而延迟响应则会增加患者病亡风险。因此，开发一种基于电话问诊的客观评估工具，成为提升急救效率与质量的迫切需求。
为解决这一问题，法国图卢兹大学医院（Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse）联合雷恩、里昂、普瓦捷等地的四家 EMCC 研究团队开展了一项前瞻性队列研究。研究以 “通过电话呼叫评估急性呼吸困难患者立即呼吸支持风险的 TeLePoR 评分” 为题，成果发表在《Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine》。
研究主要采用前瞻性观察性队列设计，于 2024 年 1 月 22 日至 3 月 7 日期间，纳入法国 4 个 EMCC 中因急性呼吸困难（<7 天）致电的 18 岁以上患者，排除心搏骤停、拒绝参与等特殊情况，最终分析 649 例患者数据。研究的关键技术方法包括：①通过急诊医师（EP）在首次电话问诊中前瞻性收集患者基线特征（如常用药物、呼吸困难持续时间）、症状体征（如呼吸急促、无法说完整句子、腹式呼吸、意识改变）及自我报告呼吸困难程度（0-10 分数字评分量表）；②运用逐步 logistic 回归进行多变量分析，筛选与立即呼吸支持（院前或急诊登记后 1 小时内）相关的独立风险因素；③构建 TeLePoR 评分系统，并与医疗调度员直觉的预测效能对比。
研究结果
患者特征与呼吸支持需求
649 例患者中，49 例（8%）需立即呼吸支持，其中 NIV 是最常见类型（41 例，84%）。主要出院诊断为细菌性肺炎（26%）、急性心力衰竭（20%）和慢性阻塞性肺疾病（COPD）急性加重（14%）。7 天死亡率为 7%，需呼吸支持患者的死亡率显著更高（27% vs 5%）。
独立风险因素与 TeLePoR 评分构建
多变量分析确定 4 个独立风险因素：无法说完整句子（OR=8.62，95% CI 3.49-21.3）、腹式呼吸（OR=2.42，1.23-4.76）、意识改变（OR=2.05，0.90-4.65）、自我报告呼吸困难 > 7/10（OR=1.83，0.96-3.47）。基于上述因素构建的 TeLePoR 评分，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）为 0.810，风险分层显示：0 个风险因素者仅 1% 需呼吸支持，而 4 个风险因素者风险高达 43%。
与医疗调度员直觉的对比
医疗调度员直觉的 AUC 为 0.836，与 TeLePoR 评分无统计学差异（p=0.431），表明两者预测效能相当。
研究结论与讨论
本研究开发的 TeLePoR 评分是首个基于电话问诊的急性呼吸困难患者呼吸支持需求预测工具，包含 4 个可快速评估的临床指标，操作简便且具有较高准确性。尽管其效能未显著优于医疗调度员直觉，但其客观性和标准化优势为非医师主导的 EMCC 提供了潜在解决方案，尤其适用于通过电话初步筛查高危患者，指导优先调配移动重症监护单元（MICU）等高级生命支持团队。例如，研究显示 38% 的低风险患者（0 个风险因素）无需紧急高级团队，而 13% 的高风险患者（3-4 个风险因素）可通过评分提前识别，避免延迟救治。
研究局限性包括未验证不同操作人员间的评估一致性、缺乏内部验证队列，以及调度员直觉可能受引导性问诊影响。未来需在非医师 EMCC 中开展外部验证，并探索结合视频问诊等新技术提升评估准确性。总体而言，TeLePoR 评分为急诊急救的精准化调度提供了重要参考，有望优化资源分配并改善急性呼吸困难患者的预后。
