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Enregistrement W4410445777 · doi:10.1186/s13049-025-01405-3

TeLePhone Respiratory (TeLePoR) score to assess the risk of immediate respiratory support through phone call for acute dyspnoea: a prospective cohort study

2025· article· en· W4410445777 sur OpenAlexaff
Frédéric Balen, François Saget, Axel Benhamed, Oussama-Ibrahim Boudjemline, Lisa Girard, Paul Reuter, Sandrine Charpentier, Nicolas Marjanovic

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Trauma Resuscitation and Emergency Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency medicineProspective cohort studyRespiratory systemCohort studyCohortIntensive care medicineMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute dyspnea is a frequent cause to call the Emergency Medical Call Center (EMCC). The main challenge for EMCC dispatchers is to quickly identify patients that will require respiratory support in order to provide them with the most accurate prehospital response. Our main objective was to derivate a score assessable during the first call to detect the most severe patients needing medical assistance. METHODS: This prospective observational cohort study was conducted in four different French EMCC from January 22nd to March 7th 2024. Patients over the age of 18 years old that called once the EMCC for acute dyspnea were included in our study. The primary endpoint was an immediate respiratory support requirement (i.e. high-flow oxygen, non-invasive ventilation or mechanical ventilation after intubation) before or at the Emergency Department Registration. Variables of interest to predict respiratory support were prospectively collected in each EMCC. A multivariate analysis by stepwise logistic regression was used to select variables associated with the primary endpoint and to create in the TeLePhon Respiratory Score (TeLePoR score). The TeLePoR score was compared to medical dispatcher intuition for predicting respiratory support. RESULTS: Six hundred and forty-nine patients were analyzed, including 49 (8%) that required immediate respiratory support. The risk factors included in the TeLePoR score were: altered ability to speak complete sentences (OR = 8.62; CI95% = [3.49-21.3]), abdominal respiration (OR = 2.42; CI95% = [1.23-4.76]), altered consciousness (OR = 2.05; CI95% = [0.90-4.65]) and self-report breathing discomfort > 7/10 (OR = 1.83; CI95% = [0.96-3.47]) respectively. Considering these factors, TeLePoR score presented a 0.810 AUC. Medical dispatcher intuition was not statistically superior to TelePoR score to predict immediate respiratory support (AUC = 0.836 vs. 0.810; p = 0.431). CONCLUSION: TeLePoR score is a simple scoring system including 4 variables to predict immediate respiratory support in patients calling the EMCC for acute dyspnea.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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