我们对东南部一家医疗保健中心的虚拟医疗中心的儿科远程急诊就诊进行了横断面分析。虚拟护理中心为所有2岁以上的患者提供按需服务，无论其地理位置或隶属于医疗保健系统。患者需要通过虚拟护理中心门户网站创建个人资料，并提供年龄、性别、居住地址、保险范围等个人信息。该门户网站允许患者根据主诉从提供者列表中进行选择。此外，患者可以根据自己的喜好和提供者的可用性选择按需访问或安排访问。委员会认证的医生可以通过电视点播，能够为患者选择的药房开处方和发送药物。

接收远程急诊就诊数据，并在Excel(微软公司)中进行预处理。所有年龄在2到18岁之间的患者都被纳入分析。性别有三个类别:男性、女性和非二元。如果患者提供了保险信息，则保险类型包括成员ID和组ID。否则，保险字段为空，表明患者报告没有保险覆盖。

本研究的主要结果是在2019年至2020年期间，在不同社会差异程度的地理区域使用儿科远程紧急护理就诊。

由于远程紧急护理参与者数据收集在邮政级别，邮政编码制表区域(zcta;使用美国邮政邮政编码服务区域的广义区域表示形式)作为分析单位[ 13］．美国社区调查(ACS)提供了ZCTA层面的各种详细人口数据[ 14］．我们基于之前健康模型的社会决定因素开发了社会因素[ 15]，包括我们自己的评估使用远程紧急护理的健康差异的模型[ 10］．在研究期间，我们收集了北卡罗来纳州邮政编码的每日COVID-19病例计数，以评估北卡罗来纳州邮政编码内COVID-19的患病率与儿科远程紧急护理的使用之间是否存在关系。

在本研究中，zcta级别的社会因素数据来自ACS 2014-2018年的5年估计，这是ACS提供的最新5年数据。我们用百分比来解释每个社会因素的人口密度。分析中使用的社会因素包括美国印第安人或阿拉斯加土著人口的百分比，黑人或非洲裔美国人的百分比，贫困人口的百分比，接受补充营养援助计划(SNAP;(以前称为食品券)，孩子不满18岁的家庭，领取食品券(SNAP)的家庭中有60岁以上老人的家庭比例，接受医疗保险的总人口，以及接受医疗补助的总人口。对于每个变量，设置一个阈值来确定ZCTA是否为 处于危险之中(超过阈值的zcta用1进行编码，低于阈值的zcta用0进行编码)。将所有zcta的所有因素得分制成表格，以创建总风险和剥夺得分(总得分越高表明风险和剥夺得分越高)。ZCTA计数的编码与社会因素之间并不相互排斥。

这些地图是使用每个ZCTA的计算社会得分，以及2019年和2020年远程医疗访问和COVID-19病例的数据汇总到ZCTA创建的。作为参考，整个州的城市中心都标注在2019年的访问地图上。我们使用点线图来表示来自标记有所列社会因素的邮政编码的访问次数，标记没有社会因素的邮政编码的访问次数，以及每年的总访问次数，以供参考。这些因素是根据这两年的总体访问频率进行排序的。

描述性统计、可视化和统计检验都是在R (R Foundation for statistical Computing)中使用ggplot2 4.0.2版执行的。，利用ArcGIS Pro 2.6.0 (Esri;2020年7月28日)和Illustrator 2020 24.3.0 (Adobe公司;2020年8月1日)。我们主要通过描述性表格和可视化分析数据。

我们对弱势人群中COVID-19大流行前后的儿科远程紧急护理就诊进行了横断面研究。我们发现，与前一年相比，大流行后儿科远程紧急护理诊断量翻了一番，这可以解释为在COVID-19大流行的初始阶段，卫生保健系统关闭了。在covid -19之后，寻求儿科远程紧急护理的患者特征发生了重大转变，与covid -19之前相比，更多的女性和患者拥有医疗保险。大多数大流行后的访问来自大都市罗利地区。这可以用几个原因来解释，包括在大流行的初始阶段关闭了非必要的亲自访问。此外，新冠肺炎社交聚会受到严格限制，许多学校过渡到虚拟教室。

在covid -19之后，我们报告了儿科远程紧急护理就诊的总体大幅增加。在所有被考察的社会因素中，高度贫困和非裔美国人高度集中的地区的访问量增长最高。这些社区的高需求表明，在大流行期间，远程紧急护理用于儿科护理的差异很大。我们建议未来探索当前的基础设施和文化，以采用远程紧急护理，生活在高度贫困地区的患者可能无法获得远程紧急护理设备或互联网接入，这可能会阻碍弱势人群采用远程紧急护理。因此，向弱势群体提供视频和电话访问选项可能会提高远程紧急护理的采用和使用水平。

远程医疗为儿科患者提供了一种便捷的医疗保健交付方式;然而，远程紧急护理对患者结果的影响仍然未知。我们建议未来调查远程紧急护理对急诊科就诊和紧急护理诊所就诊的影响。此外，视频和电话就诊的处方率也有所不同[ 16］．我们建议对远程紧急护理就诊的药物处方率进行更多调查，与面对面的儿科护理就诊相比。

在2019年至2020年期间，社会旗帜和远程紧急护理就诊的变化之间似乎存在关系。尽管有相当一部分远程紧急护理就诊发生在弱势人口高度集中的地区，但大多数远程紧急护理就诊发生在弱势人口较低集中的邮政编码地区。与2019冠状病毒病之前相比，2019冠状病毒病后，弱势人群集中地区的远程紧急护理诊断量减少。虽然就诊人数下降的原因尚不清楚，但可能是失业和新的当地远程紧急护理诊所导致了就诊人数的下降。此外，在大流行期间，病人可能更喜欢通过当地诊所和初级保健提供者新建立的远程紧急护理服务。

2019冠状病毒病后，2020年3月和7月，最脆弱人群的远程紧急护理就诊量出现两次峰值，而2019年3月和4月出现两次峰值。COVID-19后的病例增加可能与2020年3月为回应世界卫生组织宣布COVID-19为全球大流行而突然关闭全州的当面预约有关[ 17］．对3月份激增的另一种解释可能与流感和过敏季节有关，这可能解释了2019年和2020年的激增。此外，由于学年结束，加上7月4日的国家假日，7月的访问量可能有所增加。远程医疗可作为一种适当的干预措施，用于管理大流行期间由于学校和诊所关闭而可能无法获得服务的儿科患者的慢性护理状况[ 18］．

在大流行期间，远程医疗在儿科护理中的使用大幅增加。在未来，远程医疗可能是一种合适的医疗保健提供方式，可以补充现有患者的儿科门诊。尽管在大流行期间远程医疗的使用有所增加，但围绕远程医疗在儿科护理中的有效性和护理质量仍存在悬而未决的问题[ 19］．我们建议整合地理空间技术来评估接入因素，如宽带接入、临床有效性、药物处方率以及儿科患者和提供者对远程医疗的接受程度。

这项研究有几个局限性。虽然远程紧急护理数据是全州范围内的，但它代表了一个单一的虚拟护理中心。患者人口统计表格不包括民族或种族信息，这限制了我们将患者级别的民族数据映射到邮政编码级别的民族数据的能力。在未来，患者的人口统计形式将包括民族和种族领域。2019年和2020年数据的比较可能包括混淆因素，包括营销活动和口碑在增加远程紧急护理就诊量方面的影响。

在COVID-19大流行期间，儿科远程紧急护理就诊的使用率翻了一番。COVID-19后的远程紧急护理就诊大部分来自弱势人群较少的地区。此外，我们的地理空间分析发现，与脆弱人口集中度低的地区相比，脆弱人口集中度高的地理区域的covid -19确诊病例和死亡率明显更高。