这项研究不涉及对人类的干预，而是根据管理法国临床研究的法令进行的“急诊室摘要”分析，特别是关于向个人提供的信息。但是，我们的研究开始于2018年，即法令颁布日期之前，因此不受此法律的约束[ 5］．鉴于这些因素，根据法国当局的规定，我们没有道德因素需要报告。

卫生领域研究数据处理咨询委员会(Comité信息交易咨询委员会matière研究领域咨询委员会Santé [CCTIRS]编号:16-660)和国家信息委员会libertés ([CNIL]编号:DR-2017-394)授权为本项目收集和处理数据。

这是一项生态学研究设计，基于对成人急诊科入院相关数据的回顾性回顾。处理的数据为原始流行病学描述性数据。

CHU格勒诺布尔大学位于格勒诺布尔市中心，该市约有45万居民。2019年，成人急诊科有59,546人入院，儿科急诊科有33,000人入院。CHU圣艾蒂安位于40万居民聚集区，其成人和儿科急诊科在2019年分别登记了53,081例和35,000例入院病例。

2家急诊科医院对患者的管理类似。分诊护士首先对病人进行评估，以便指导他们到最合适的急诊区域。护理将从急诊科开始，然后，根据临床状态和所需的护理或调查类型，患者将被送回家，转移到短期住院单位(SSU;Unité d’hospitalisation de Courte Durée)，或被收治到医院内的医疗病房。在SSU的停留时间因医院和当地环境而异。将患者转到SSU或标准医院服务的决定受到多种因素的影响，包括病理严重程度、专业护理管理的需要或下游床位的可用性。当患者入住SSU时，他们可以在适当的护理后被送回家中，也可以根据床位的可用性和所需的护理类型转移到医院的其他服务部门。因此，我们可以推断，虽然两家医院的护理途径相似，但在不同服务(急诊科或SSU)的住院时间可能有很大不同。

2015年6月29日至2020年3月22日，CHU Saint Etienne和格勒诺布尔(法国)急诊室的患者就诊记录提取自Résumés de Passages aux urgent数据库( 表1)．

所有分析均基于急诊科就诊日期，每周(周一至周日)进行。每周的数字是根据ISO 8601标准计算的。对于每一周，每个医院中心和所有ICD-10代码，计算了几个元素:急诊科入院人数、急诊科占用率、急诊科平均住院时间、床位占用率和急诊科总就诊率。

非参数Kruskal-Wallis方差分析检验用于确定ICD-10编码的急诊科就诊次数之间的差异，这取决于儿科人群中是否存在细支气管炎或流感暴发。采用Spearman相关检验分析确诊为CRD的成人急诊科入院人数与疫情暴发期间或疫情爆发外每周分类之间的相关性。采用Dunnett检验对每个爆发期(细支气管炎、流感或共循环)的急诊科入院人数与爆发期以外的急诊科入院人数进行两两比较。然后，盒须图详细描述了每次爆发的中位数和95% CI的结果。进行了进一步的方差分析，以确定呼吸道感染暴发的存在是否对医疗保健途径的其他标准有影响。分析了已识别的ICD-10诊断代码在急诊科的总占用率、总占用率的百分比、平均在急诊科的持续时间以及总占用率。对这些次要标准的分析采用与主要标准相同的统计方法进行。

所有分析均使用R v3.6.4 (R统计计算基础)进行。

对于所有已确定的ICD-10诊断代码，在研究的5年里，在流感和细支气管炎暴发期间，儿科人群每周到成人急诊室的次数增加，在CHU Saint Etienne和CHU Grenoble也以类似的方式出现。 图4)．2015-2016年冬季毛细支气管炎与流感共循环周期较其他年份短。急诊就诊高峰低于其他冬季，而其他冬季共循环期更为重要。2016-2017年冬季、2017-2018年冬季、2018-2019年冬季和2019-2020年冬季的周访问量峰值大小相似，主要出现在共环流时期。

对CHU圣艾蒂安的数据分析显示，爆发期间急诊的中位数为56 (95% CI 54-61)，而在爆发期间之外为44 (95% CI 42-46)(即，每周因CRD病理而就诊的中位数增加了12次)。根据Kruskal-Wallis检验，这两组之间的差异是显著的( χ²_3.= 102.7, P<措施)。斯皮尔曼检验显示，CRD急诊科就诊次数与PREDAFLU定义的爆发之间存在中度正单调相关性( ρ= 0.67; P<措施)。

对CHU格勒诺布尔的数据分析显示，爆发期间急诊的中位数为60 (95% CI 55-63)，而爆发期间以外的中位数为40 (95% CI 38-42)(即，CRD病理每周急诊的中位数增加了20次)。根据Kruskal-Wallis检验，这两组之间的差异是显著的( χ²_3.= 126.67, P<措施)。斯皮尔曼检验显示，CRD急诊科就诊次数与PREDAFLU定义的爆发之间存在中度正相关( ρ= 0.71; P<措施)。

除了分析儿科人群中CRD急诊次数与呼吸道感染爆发之间的联系外，在分解每种呼吸道感染爆发类型的爆发期时，还观察到不同和单独的峰值。我们确定了4个不同的时期。第一阶段在儿科急诊科没有呼吸道疾病的诊断。第二阶段对应毛细支气管炎的爆发。第三个是流感爆发。最后，第四阶段是细支气管炎和流感的爆发时期。

对CHU Saint Etienne的数据分析表明，细支气管炎爆发期间急诊的中位数为51 (95% CI 48-55)，流感爆发期间急诊的中位数为59 (95% CI 51-71)，流感和细支气管炎的中位数为64 (95% CI 58-69) ( 图5)．

对CHU Grenoble数据的分析显示，细支气管炎爆发期间急诊就诊的中位数为51 (95% CI 46-54)，流感爆发期间急诊就诊的中位数为62 (95% CI 53-72)，流感和细支气管炎的中位数为76 (95% CI 62-90)。

采用Dunnett检验对每个爆发期的急诊科就诊次数进行多重比较。Dunnett试验选择的参考是没有呼吸道疾病的时期。Dunnett检验对所有比较(所有， P<措施)。它还强调了毛细支气管炎和流感爆发期间的最大差异。结果与CHU Saint Etienne和CHU Grenoble ( 表2)．

CHU Saint Etienne和Grenoble的成人ED的CRD访问次数是由非流行期和流行期确定的人群的鉴别参数。结果，就诊中位数的增加与PREDAFLU定义的流行期显著一致。这种增加对于单独爆发流感或单独爆发细支气管炎也很重要，但程度较轻。

关于病毒循环的儿科数据显然是一个重要的变量，能够区分成人急诊科CRD的差异。此外，就诊人数的增加与疫情爆发时期相对应。这一结果证明了CHU圣艾蒂安和CHU格勒诺布尔。在儿童呼吸道感染暴发期间，在圣艾蒂安，因CRD诊断而就诊的急诊人数增加了27.3%，在格勒诺布尔，增加了50%。当分析呼吸道感染类型的数据时，在流感和细支气管炎共存的时期观察到最高峰值。这证实了流行病爆发与成人急诊科就诊次数之间的联系，这两家医院的情况相似。

CRD急诊次数与PREDAFLU定义的儿科爆发之间的单调相关性是中等的，但仍可能被认为是显著的。事实上，PREDAFLU定义的爆发期是基于对小儿急诊科毛细支气管炎和流感趋势的实时分析，置信期为50%、80%和100% [ 6， 7］．这意味着PREDAFLU所确定的时期必然大于经实验室确认的检测所确定的流行时期。在这项研究中发现的中度依赖性，如果对流行期有更精确的定义，可能会更强。

CRD的ED总占用率也是一个能够显著区分人群的变量。在流感或细支气管炎暴发期间，我们观察到CHU Saint Etienne的CRD入住率增加了69.1%，CHU Grenoble的入住率增加了62.9%。这一因素与急诊科入住率的增加有关。CRD急诊科就诊人数与总就诊人数的比例是另一个重要变量或参数，显著显示了儿童呼吸道感染爆发期间的就诊演变(CHU Saint Etienne增加了28.4%，CHU Grenoble增加了63.6%)。

最后，平均在急诊科住院时间的增加没有静态显著性，也没有临床意义。事实上，因CRD诊断而在急诊科住院的中位时间的增加太小，不足以对组织产生临床影响。

这表明在疾病暴发期间，CRD病理的就诊次数相对于总就诊次数更为重要，而且这些就诊也更耗时。这些因素的结合强调了为什么在儿科呼吸道感染爆发期间，CRD疾病就诊负担的增加对成人ED有如此强烈的影响。

与CRD有关的紧急活动不受强烈的季节变化的影响。此外，目前还没有统计方法或病毒学快速检测可以对成人急诊科的此类病理进行精确随访，或可以预测这种情况下活动的增加。这项研究说明了特定于成人紧急情况下的病理和特定于儿科紧急情况下的病理之间的现有关系。这项研究的主要优势之一在于证明了一种简单的预测工具对儿童紧急情况的有用性，就像PREDAFLU对成人情况的有用性。该工具已在格勒诺布尔州和圣艾蒂安州成功使用了数年，并可通过来自儿科急诊的数据分析，预测毛细支气管炎和流感爆发的开始，并每日更新。PREDAFLU是一种简单可靠的工具，可用于预测与CRD相关的成人ED活动增加。

这项研究的一个不足之处是涉及医院的数量。只有CHU Grenoble和Saint Etienne参加了这项研究。这是两家规模相当的医院，地理位置相对较近。这可能构成种群选择偏差。

PREDAFLU监测工具的一个关键特点是能够提供呼吸道感染暴发的早期预警。该工具以症状监测和快速流感检测为基础。本研究结果显示，在流感或毛细支气管炎爆发期间，CRD急诊科就诊人数可能增加。

先前的研究表明，呼吸道合胞病毒和流感对心力衰竭风险较高的影响[ 13- 16]、慢性阻塞性肺病、肺炎、支气管炎或其他呼吸道感染[ 17， 18］．几项研究已经确定了明确的可预测模式，主要由老年人呼吸道疾病和心力衰竭的病毒循环驱动[ 19， 20.］．其他研究集中于试图确定爆发的主要指标[ 21， 22]，通过进行病毒学监测来预测流行病的规模[ 23， 24]，或透过进行证候监测，以监察流行期[ 25- 27］．但在所有情况下，主要的挑战是建立一个预测模型来预测急诊科工作量的增加。一些研究已经开发了基于环境、天气或污染物数据的人工神经网络解决方案，以提供早期检测急诊科呼吸症状的峰值活动[ 28， 29］．其他研究利用急诊科分诊期间的入院信息建立入院预测模型[ 30.］．对健康科学中预测应用的回顾概述了预测方面的挑战，包括必须明确定义健康数据，预测极端健康事件的困难，以及必须交叉验证健康预测模型[ 31］．其他一些更普遍的工作试图预测每天送到急诊科的病例数。目前的结果相当令人失望。在一个相当集中的领域，我们的工作有助于改进模型的概念，可以更广泛地使用[ 32］．

我们的研究的独特之处在于，我们调查并展示了一种易于使用和可靠的预测工具的好处，用于预测儿科急诊科呼吸道感染暴发，以预测成人急诊科与CRD相关活动的增加。

这项工作的基本原理是，儿科人群中RSV的流行可能与急诊科老年人中CRD的流行有关。这一假说假设失代偿的老年人感染RSV。这在最近的文献中得到了证实，这些文献清楚地表明在这些临床情况中发现了这种病毒[ 33， 34]而且它要为不可忽视的一部分病例负责[ 35)在一方面。另一方面，这一假设意味着RSV以流行模式传播，并且当它存在时，它的传播是大规模的。这正是儿童RSV流行的描述方式[ 36］．我们的假设是，在毛细支气管炎流行期间，RSV的循环显著增加，由儿童传播给老年人，因此，儿童RSV的循环使预测急诊科老年人CRD的发生成为可能，比单独分析成人数据具有更好的性能。

这项研究的结果可能对急诊医生和急诊科主任有用。使用与毛细支气管炎和流感暴发相关的儿科应急指标，以预测成人人群中因CRD而增加的活动，可能具有组织意义。

在成人人群中，CRD入院的影响对急诊科和医院设置中的其他医学部门的工作量有很强的影响。它通常涉及有严重合并症的老年人群。此外，这种病理往往导致长期住院，需要重要的护理机构。能够有一个指标来跟踪(在这项工作中显示的CRD访问次数)这种病理将允许更高效和有效的组织ED。

通过适应急诊科的情况，确实可以以更灵活的方式来管理潜在的严重病人过载，例如增加医生和护士轮班的数量或开放额外的社区医疗床位。由于这类患者的增加，医院还可以更有效地与直接相关的医学部门(内科、心血管科、传染病科或老年医学服务)进行沟通。因此，这些服务将能够预测足够数量的下游床位，并在这些困难时期减轻应急服务的负担。首先从这种组织转变中受益的将是病人，他们将更快地得到适当的服务。

本研究中使用的成人急诊科的入院情况与先前定义的ICD-10诊断相对应，与扩展的CRD定义相关。对不同医院环境中使用的诊断代码进行研究，可导致确定更为简洁和具体的共同标准代码。

此外，一项包括医院实验室病毒学结果的其他季节性病理的研究可能有助于强调儿科和成人紧急情况之间的其他关系。

最后，本研究将受益于纳入不同地区不同人口规模和特征的其他医院，在城市和农村地区。这将允许在更大范围内验证这项研究的发现，并有助于确定急诊室活动增加的更精确的阈值。毛细支气管炎和流感爆发的时间和强度可能不同;这些变化也可能与CRD入院有关。

对成人CRD急诊科入院数据的分析并不能预测这些诊断的入院人数会增加。这项研究表明，有可能扩展像PREDAFLU这样的监测工具的使用，用于预测小儿人群中毛细支气管炎和流感的爆发，为成人人群中CRD急诊增加提供早期预警。这个易于使用的工具可以用来预测这些疾病在急诊科的过载，并适应组织流程。