尊敬的主编：

我怀着极大的兴趣阅读了Raven等人开展的多中心研究，该研究探讨了常见就诊主诉的年度急诊科（ED）就诊量与每日相对就诊量同院内死亡率之间的关系 [1]。结构规模与就诊量短期波动之间的区分在临床上具有重要意义，而在荷兰队列中，超额死亡率集中于低就诊量日而非高就诊量日这一发现尤其发人深省。我想提出一个方法学问题，即全天就诊量是否与所建模结局对应的单个患者在时间上对齐。

在每日就诊量分析中，日历日发生的每次急诊就诊都计入该日的就诊量，该就诊量随后与该急诊科的常规日就诊量进行了标准化 [1]。因此，同一日早间和晚间的患者获得了相同的就诊量暴露。然而，对于上午到达并在傍晚前完成评估、治疗或处置决定的患者来说，当天晚些时候发生的就诊不可能对其接受照护期间所经历的运行条件产生影响。因此，全天就诊量可能是描述某个急诊科-日的一个有用指标，但作为衡量短期工作负荷的患者层面指标仍不够精确。

这种区分并非仅仅是理论问题。Abir等人测量了处置决定当小时的占用率，并明确指出以日为单位的测量可能掩盖日间显著的波动；其示例同样强调，一天早期管理的患者不会受到稍后出现的拥挤状况的影响 [2]。在一项荷兰前瞻性研究中，van der Veen等人记录了基线患者登记时急诊科内实际在场的患者人数，从而将运行指标锚定在就诊本身 [3]。实时拥挤研究同样以短时间间隔评估占用率和工作负荷指标，而非将单一数值赋予整个日 [4]。这些方法说明了一个更广泛的观点：当系统状态被作为个体结局的暴露因素时，系统状态与其对应的时段（即患者实际暴露于该状态的时段）一致时信息量最大。

Raven等人的敏感性分析恰当地调整了就诊时间、救护车转运、星期几以及就诊月份 [1]。这些调整加强了混杂控制，但并未改变每日就诊量变量的时间构建方式。将到达时间作为协变量添加与重新定义工作负荷（使其仅包含患者照护之前或与其重叠期间的运行条件）是不同的。

第二个问题源于相对每日就诊量的变异层次。每日就诊量是急诊科-日层面的特征，而死亡率在个体就诊层面分析。因此在同一天同一急诊科接受诊疗的患者共享相同的主要暴露因素，且可能还共享未测量的日特异条件，如人员配置、床位可用性、下游容量或运行中断。报告的混合效应模型包含急诊科地点作为随机截距 [1]，但不清楚是否在急诊科-日内患者间的依赖性方面进行了额外处理。澄清这一点，或以急诊科-日聚类标准误或嵌套的急诊科-日效应重复分析，有助于确定每日就诊量估计的精确度。

荷兰的组织环境为不应将观察到的就诊量等同于所经历的运行压力提供了进一步的理由。Raven等人指出，荷兰许多地区可获得区域协调和临时救护车改道 [1]。救护车改道也在实时运行研究中被用作急诊科拥挤的指标 [4]。因此，在至少一些日子里，观察到的就诊量可能部分反映了系统对容量约束的响应，而不仅仅是潜在需求。更广泛地说，既有模型将急诊科拥挤概念化为输入、通量和输出的交互作用，而非仅考虑患者到达 [5]，且即使死亡率不变，住院床位占用率也会影响急诊科停留时间和收治行为 [6]。这些观察为将低就诊量解释为真正低负荷状态提供了合理替代解释。

因此，一项有用的后续分析应将工作负荷锚定在患者的照护区间——例如，就诊前预设时段内的到达量、同时段的急诊科在院人数或占用率，或与基线患者停留时间重叠的患者数量。在可获得数据的情况下，救护车改道期或其他容量管理响应期可单独分析。如果经时间对齐分析和急诊科-日聚类后低就诊量日的超额死亡率仍然存在，该发现将为异常低的运行活动识别临床有意义的系统状态提供更强的证据。反之，若效应减弱，则提示全天就诊量在一定程度上充当了其他时变运行条件的代理指标。

Raven等人提供了有价值的证据，表明急诊科结构就诊量与活动短期波动不应被视为可互换的。将每日工作负荷的测量与患者实际的照护时段对齐，有助于澄清低就诊量日与死亡率之间这一引人注目的关联。