M Oberlin

E Andrès

M Behr

S Kepka

P Le Borgne

P Bilbault

La saturation de la structure des urgences et le rôle de l'organisation hospitalière : réflexions sur les causes et les solutions

Keywords: structure des urgences, saturation, médecine interne, management, lits d'aval

Structure d'urgences, Hôpitaux Universitaires de Strasbourg, 1 place de l'hôpital, 67000 Strasbourg, France.

Unité INSERM UMR 1260, Regenerative NanoMedicine (RNM), Fédération de Médecine Translationnelle (FMTS), Faculté de Médeine -Université de Strasbourg, 4 rue Kirschleger, 67085 Strasbourg Cedex, France

Introduction

Les structures des urgences (SU) françaises, comme d'autres pays, sont confrontées à une augmentation de leur fréquentation par les usagers conjuguée à une pénurie de lits d'aval, occasionnant des épisodes dits de « saturation » ou « overcrowding ». Ce phénomène à l'origine de mouvements sociaux de contestation a été largement relayé par les médias. Audelà des luttes partisanes, il faut bien reconnaitre que la saturation des SU est le reflet d'une saturation des établissements de santé et plus largement d'une saturation du système de soins, qui peine à faire face aux nouveaux besoins de soins non programmés [START_REF]Aux urgences, les couloirs de la honte[END_REF].

A partir d'une revue de littérature, nous aborderons les définitions de la saturation et la manière de la mesurer, ses conséquences et les solutions déjà testées. Nous étendrons notre réflexion aux interactions que peut avoir la SU avec les unités d'hospitalisation de l'hôpital et en particulier la médecine interne. Il existe peu d'études de haut niveau de preuve, notamment randomisées contrôlées, concernant ce sujet. Les données sont issues pour majorité d'études rétrospectives et de modélisations mathématiques.

Définition de la saturation

Il n'existe aucune définition consensuelle de la saturation de la SU. Deux définitions sont proposées. Pour l'Australasian College for Emergency Medicine (ACEM), elle est définie comme « une situation où le fonctionnement de la SU est entravé en raison principalement du nombre de patients en attente d'être pris en charge, évalués et traités, ou en attente d'orientation par rapport à la capacité en médecin ou équipe soignante de la SU ». [START_REF] Hwang | Measures of crowding in the emergency department: a systematic review[END_REF]. Pour l'American College of Emergency Physician (ACEP), « la saturation survient lorsque le besoin en soins urgents dépasse les ressources de la SU, de l'hôpital ou des deux » [START_REF] Boyle | Comparison of the International Crowding Measure in Emergency Departments (ICMED) and the National Emergency Department Overcrowding Score (NEDOCS) to measure emergency department crowding: pilot study[END_REF].

Ces deux définitions sont intéressantes car elles mettent en avant deux notions importantes : les patients attendent à différentes étapes de leur prise en charge en SU et la saturation est un phénomène qui concerne l'ensemble de l'hôpital.

La saturation d'une SU est complexe à mesurer. Il existe différentes manières de le faire. Une revue de littérature détaille les principales méthodes de mesure (2) :

-Selon le mode d'arrivée : nombre de patients arrivants, en intégrant éventuellement la gravité, nombre de patients « partis sans attendre », nombre de détournement d'ambulance ; -Selon l'activité en SU : nombre de patients en même temps en SU et selon leur étape de prise en charge, durée de séjour en SU ; -Selon l'articulation avec les autres unités fonctionnelles (UF) : taux d'hospitalisation, nombre de patients en attente d'hospitalisation, délai de transfert.

La perception par les professionnels de santé est souvent reprise dans les études mais sa validité est imparfaite [START_REF] Boyle | Comparison of the International Crowding Measure in Emergency Departments (ICMED) and the National Emergency Department Overcrowding Score (NEDOCS) to measure emergency department crowding: pilot study[END_REF][START_REF] Strada | Do health care professionals' perceptions help to measure the degree of overcrowding in the emergency department? A pilot study in an Italian University hospital[END_REF].

Des scores composites ont été proposés, reprenant différents indicateurs dans une formule mathématique : National ED Overcrowding Scale (NEDOCS) et l'Emergency Department Work Index (EDWIN). Il semble toutefois que ces scores ne soient pas supérieurs à des indicateurs plus simples comme le nombre de patients partis sans être vus, le détournement d'ambulance et le nombre de patients présents en SU [START_REF] Hwang | Measures of crowding in the emergency department: a systematic review[END_REF][START_REF] Hoot | Measuring and forecasting emergency department crowding in real time[END_REF].

L'échelle de temps de la mesure de saturation est également importante. La saturation d'une SU peut être un épisode transitoire dans une journée qui impacte le fonctionnement de la SU et les patients admis au cours de cette période, mais également qui impacte l'ensemble des patients présents dans la SU à ce moment, même arrivés plus tôt. Ainsi, certains auteurs proposent de mesurer la saturation grâce à un indicateur horaire plutôt que journalier grâce à un indicateur de flux (par exemple durée de séjour) et un indicateur de « non-flux » (par exemple nombre de patients présents ou en attente d'hospitalisation) [START_REF] Mccarthy | Comparison of methods for measuring crowding and its effects on length of stay in the emergency department[END_REF].

Depuis janvier 2018, Samu Urgences de France (SudF) a proposé de mesurer la saturation des SU au niveau national à travers le nombre de patients ayant séjourné la nuit sur un brancard en attente de place (« no bed challenge ») (7).

Conséquences de la saturation

Depuis le début des années 1980, la saturation des SU est décrite dans la littérature nordaméricaine. Ce phénomène est identifié en Europe au début des années 2000 et une première revue de la littérature en 2009 suggère une diminution de la qualité des soins et une possible augmentation de la mortalité [START_REF] Bernstein | The effect of emergency department crowding on clinically oriented outcomes[END_REF]. Ces vingt dernières années, plusieurs études observationnelles, dans différents pays (Australie, Etats Unis, France, Canada), trouvent une association entre saturation et mortalité. Le délai d'antibiothérapie est augmenté si une antibiothérapie précoce est indiquée. La saturation de la SU est indépendamment associée à l'administration d'antibiotique dans les 4h parmi une population avec pneumopathie communautaire nécessitant une antibiothérapie précoce (OR 0,96 par patient en SU; 95% CI 0,93-0.99) [START_REF] Fee | Effect of emergency department crowding on time to antibiotics in patients admitted with community-acquired pneumonia[END_REF].

La douleur est moins bien prise en charge avec une moindre évaluation de la douleur (OR 0,46, 95% CI 0,21-0,98) et plus long délai de contrôle de la douleur [START_REF] Hwang | Measures of crowding in the emergency department: a systematic review[END_REF].

Enfin, on observe une augmentation du nombre d'erreurs médicamenteuses en SU [START_REF] Kulstad | ED overcrowding is associated with an increased frequency of medication errors[END_REF] et du nombre d'évènements indésirables en cours d'hospitalisation [START_REF] Ackroyd-Stolarz | The association between a prolonged stay in the emergency department and adverse events in older patients admitted to hospital: a retrospective cohort study[END_REF].

Les solutions à la saturation

Les interventions visant à réduire la saturation d'une SU doivent concerner toutes les étapes du parcours patient : de l'amont à l'aval de la SU [START_REF] Morley | Emergency department crowding: A systematic review of causes, consequences and solutions[END_REF]. Chaque étape de la prise en charge participe à des degrés divers à la saturation de la SU :

-L'organisation de l'amont : besoins de soins non résolus en médecine de ville, accès aux examens complémentaires (biologie, imagerie), aux admissions directes en hospitalisation Médecine Chirurgie Obstétrique (MCO) par exemple ; -L'organisation de la SU même : organisation du tri, de la prise en charge médicale, expérience des médecins, nombre de soignants, délai de réalisation et d'obtention des examens complémentaires ; -L'organisation de l'aval : délai de transfert dans une UF ou manque de lits d'aval. Le taux d'occupation d'un établissement de santé est associé à la durée de séjour en SU.

a) L'organisation de l'amont

Contrairement à certaines idées reçues, les passages ne relevant pas de la médecine d'urgence et les « habitués » des SU ne sont pas des causes responsables de saturation [START_REF] Sprivulis | Ambulance diversion is not associated with low acuity patients attending Perth metropolitan emergency departments[END_REF][START_REF] Hunt | Characteristics of frequent users of emergency departments[END_REF] [START_REF] Van Der Linden | The impact of a multimodal intervention on emergency department crowding and patient flow[END_REF][START_REF] Elder | Review article: systematic review of three key strategies designed to improve patient flow through the emergency department[END_REF].

L'organisation de l'accueil grâce à la mise en place d'un circuit ambulatoire ou la présence d'un médecin d'organisation de l'accueil, semble être une mesure efficace pour réduire la saturation et les délais de séjour en SU, y compris à moyen médicaux constants [START_REF] Oredsson | A systematic review of triage-related interventions to improve patient flow in emergency departments[END_REF][START_REF] Holroyd | Impact of a triage liaison physician on emergency department overcrowding and throughput: a randomized controlled trial[END_REF].

Des analyses de processus inspirés du lean management permettent de réduire les temps de réalisation et d'obtention de résultats des examens complémentaires, repenser le circuit des patients à l'accueil ou réduire les délais de brancardage [START_REF] Van Der Linden | The impact of a multimodal intervention on emergency department crowding and patient flow[END_REF][START_REF] Hitti | Improving Emergency Department radiology transportation time: a successful implementation of lean methodology[END_REF][START_REF] Sayed | Improving Emergency Department Door to Doctor Time and Process Reliability: A Successful Implementation of Lean Methodology[END_REF].

Cette démarche de lean management est souvent frappée du bon sens et son effet sur la saturation n'est pas certain. D'après une revue récente de la littérature qui a repris l'ensemble des études portant sur cette démarche, l'approche managériale bienveillante de l'encadrement et le leadership semblent être déterminants pour le succès de toute mesure de changement organisationnel [START_REF] Bucci | Emergency Department crowding and hospital bed shortage: is Lean a smart answer? A systematic review[END_REF][START_REF] Patel | Reduction of admit wait times: the effect of a leadershipbased program[END_REF]. Ces hypothèses intéressantes sont toutefois à explorer par des études de plus haut niveau de preuve. Les données ne reposent en effet que sur des analyses rétrospectives, voire des études qualitatives sur la perception des professionnels de santé des voies d'amélioration du fonctionnement des SU.

La question de l'architecture de la SU a également été explorée. L'augmentation du nombre de lits en SU ne permet pas une diminution de la saturation, tout comme augmenter leur taille [START_REF] Han | The effect of emergency department expansion on emergency department overcrowding[END_REF][START_REF] Khare | Adding more beds to the emergency department or reducing admitted patient boarding times: which has a more significant influence on emergency department congestion?[END_REF]. Dans une étude monocentrique, l'agrandissement de la zone de soins et sa réorganisation avait un effet négatif sur la durée de séjour alors que la mise en place d'un circuit court, dans les mêmes locaux, diminuait la durée moyenne de séjour de plus d'une heure [START_REF] Sayah | Emergency Department Expansion Versus Patient Flow Improvement: Impact on Patient Experience of Care[END_REF]. Les auteurs observaient que l'augmentation de la taille d'une SU permettait au contraire de garder plus de malades, allongeant leur durée de séjour. L'agrandissement des locaux rendait les déplacements et la communication plus difficile.

Ainsi, toute réorganisation architecturale devrait donc être menée dans une logique de filières de patients et pas seulement de capacité physique d'accueil.

c) L'organisation de l'aval L'organisation de l'aval de la SU, et en particulier le taux d'occupation des unités d'aval, est directement associée à la saturation de la SU [START_REF] Ackroyd-Stolarz | The association between a prolonged stay in the emergency department and adverse events in older patients admitted to hospital: a retrospective cohort study[END_REF][START_REF] Fatovich | Access block causes emergency department overcrowding and ambulance diversion in Perth, Western Australia[END_REF][START_REF] Forster | The effect of hospital occupancy on emergency department length of stay and patient disposition[END_REF]. Ainsi, dans une SU accueillant 150 patients par jour, Forster et coll. observaient que la durée de séjour était maximale quand le taux d'occupation de l'hôpital était supérieur à 90% [START_REF] Forster | The effect of hospital occupancy on emergency department length of stay and patient disposition[END_REF]. Par ailleurs, la saturation de l'établissement de santé était associée à un excès de mortalité [START_REF] Proudlove | Can good bed management solve the overcrowding in accident and emergency departments?[END_REF]. Ce lien entre saturation de l'aval et saturation de la SU est illustré par Proudlove et coll. [START_REF] Proudlove | Can good bed management solve the overcrowding in accident and emergency departments?[END_REF]. Dans une étude rétrospective sur 36 semaines de flux horaire de patients, les auteurs observaient qu'un épisode de tension en lits était associé à une saturation de la SU qui se prolongeait plusieurs jours. La saturation d'un service d'aval a donc un impact direct et persistant sur la saturation de la SU. En modélisant ces flux, le taux d'occupation idéal serait de 85-90% d'après l'auteur [START_REF] Proudlove | Can good bed management solve the overcrowding in accident and emergency departments?[END_REF][START_REF] Proudlove | The 85% bed occupancy fallacy: The use, misuse and insights of queuing theory[END_REF].

Des modifications organisationnelles au sein des services d'aval ont fait la preuve de leur efficacité tel que « lisser » l'activité programmée sur la semaine, organiser des sorties le week-end, réaliser des sorties le matin plutôt que l'après-midi [START_REF] Proudlove | Can good bed management solve the overcrowding in accident and emergency departments?[END_REF][START_REF] Wong | How much do operational processes affect hospital inpatient discharge rates?[END_REF].

Il est intéressant de noter que les facteurs associés à un séjour prolongé en SU sont : l'âge, le nombre de pathologies en cause, les motifs de recours en lien avec la neurologie, la médecine interne, les troubles de la conscience [START_REF] Sir | Risk Factors for Prolonged Length of Stay of Older Patients in an Academic Emergency Department: A Retrospective Cohort Study[END_REF][START_REF] Kawano | Direct relationship between aging and overcrowding in the ED, and a calculation formula for demand projection: a cross-sectional study[END_REF][START_REF] Aboagye-Sarfo | Growth in Western Australian emergency department demand during 2007-2013 is due to people with urgent and complex care needs[END_REF][START_REF] Salehi | Emergency department boarding: a descriptive analysis and measurement of impact on outcomes[END_REF]. Les patients poly-pathologiques semblent bien être les patients les plus concernés par les séjours prolongés en SU avec un impact direct sur leur devenir et leur pronostic [START_REF] Sir | Risk Factors for Prolonged Length of Stay of Older Patients in an Academic Emergency Department: A Retrospective Cohort Study[END_REF][START_REF] Van Der Linden | Two emergency departments, 6000km apart: Differences in patient flow and staff perceptions about crowding[END_REF].

La mise en place dans les établissements d'unités dédiées à l'aval des urgences destinées à prendre en charge des patients complexes permet de réduire la saturation de la SU et la saturation de l'établissement à un coût moindre [START_REF] Elder | Review article: systematic review of three key strategies designed to improve patient flow through the emergency department[END_REF][START_REF] Lévesque | Prehospitalization unit: A simple organization and a place for internists to improve the nonscheduled hospitalization stream from emergencies[END_REF][START_REF] Woodward | Impact of an emergency department-run clinical decision unit on access block, ambulance ramping and National Emergency Access Target[END_REF] Le boarding concerne surtout les patients avec des pathologies médicales, les catégories sociales les plus pauvres, les personnes âgées et les patients avec des pathologies psychiatriques chroniques. Les grands hôpitaux en milieu urbain sont également plus concernés [START_REF] Salehi | Emergency department boarding: a descriptive analysis and measurement of impact on outcomes[END_REF][START_REF] Rabin | Solutions to emergency department « boarding » and crowding are underused and may need to be legislated[END_REF][START_REF] Richardson | National Overview of Boarding in Emergency Departments (NOBEDS) Part 2: Demographic and Clinical Characteristics of Patients Boarding in U[END_REF].

Il existe un impact économique de ce phénomène. Huang et coll. rapportent dans une étude médico-économique 11,6% de patients avec un boarding supérieur à 12 heures. Parmi ceuxci, la durée de séjour hospitalier était augmentée de 12,4% et le surcout pour l'institution de 2 millions de $ [START_REF] Huang | The impact of delays to admission from the emergency department on inpatient outcomes[END_REF].

Il est important de noter, qu'alors que 80% des établissements américains déclarent régulièrement du boarding, le taux d'occupation des lits y est de 68% et seuls 13% des établissements sont saturés [START_REF] Rabin | Solutions to emergency department « boarding » and crowding are underused and may need to be legislated[END_REF].

D'autres facteurs que la saturation des établissements sont probablement en cause dans les délais d'attente prolongés en SU. Des études plus précises pourraient être menées afin de comprendre ce phénomène.

La réservation de lits pour des admissions programmées est une cause discutée de boarding par la littérature [START_REF] Rathlev | Time series analysis of variables associated with daily mean emergency department length of stay[END_REF][START_REF] Levin | Evaluating the effects of increasing surgical volume on emergency department patient access[END_REF][START_REF] Lucas | Emergency department patient flow: the influence of hospital census variables on emergency department length of stay[END_REF][START_REF] Claret | Consequences for overcrowding in the emergency room of a change in bed management policy on available inhospital beds[END_REF]. Les méthodes utilisées sont différentes ainsi que les critères de jugement : durée de séjour en SU, nombre de patients présents, définition de la saturation, établissements différents avec des taux d'occupation différents par exemple.

A ce jour, aucune étude n'a permis de prouver que la déprogrammation hospitalière permet de limiter le boarding ou la saturation. En revanche la réservation de lits pour le non programmée ou « impôt-lit » appelé également « besoin journalier minimum en lits » est une méthode régulièrement utilisée mais peu évaluée.

La difficile question de l'hébergement

Même dans un établissement où le taux d'occupation n'est que de 85%, les études de modélisation de flux patient montrent que l'hébergement ou « overflow » est inévitable (59), y compris dans les grands centres [START_REF] Bekker | Flexible bed allocations for hospital wards[END_REF]. Aucune étude n'a évalué la morbi-mortalité liée à un hébergement, c'est-à-dire l'hospitalisation dans une unité différente de celle de la discipline ou spécialité initialement souhaitée. Des données indirectes sont néanmoins disponibles Dans cette optique, Viccellio et coll. et Garson et coll. ont évalué une solution inhabituelle en cas d'absence de lits dans l'unité dédiée : l'hébergement dans les couloirs des services de patients sélectionnés [START_REF] Viccellio | The Association Between Transfer of Emergency Department Boarders to Inpatient Hallways and Mortality: A 4-Year Experience[END_REF][START_REF] Garson | Emergency department patient preferences for boarding locations when hospitals are at full capacity[END_REF]. Cette modalité d'hospitalisation était encadrée par des conditions de réalisation, en particulier de logistique hôtelière. Dans un retour d'expérience de 4 ans, 4% des hospitalisations à partir de la SU étaient hébergés selon cette modalité. Aucun excès de mortalité n'était observé et aucun préjudice au patient n'était observé. Cette disposition semblait satisfaire le patient, celui-ci préférant attendre un lit dans un couloir de service plutôt que dans les couloirs de la SU (62).

Thompson et coll. ont proposé une modélisation du parcours patient prenant en compte l'hospitalisation d'un patient dans une autre unité que celle désignée. Ils ont expérimenté artificiellement dans un établissement l'assouplissement des critères d'hospitalisation ce qui diminuait les périodes de boarding de 50%, améliorait la sécurité des soins et les résultats financiers sans impact sur la sécurité patient [START_REF] Thompson | OR Practice-Efficient Short-Term Allocation and Reallocation of Patients to Floors of a Hospital During Demand Surges[END_REF].

Grâce à un outil de modélisation, des auteurs ont pu comparer l'avantage d'une flexibilité des hospitalisations (diminution de la saturation des urgences) et le risque lié à un hébergement en terme de qualité des soins [START_REF] Teow | Intelligent Analysis of Acute Bed Overflow in a Tertiary Hospital in Singapore[END_REF][START_REF] Bekker | Flexible bed allocations for hospital wards[END_REF][START_REF] Kilinc | Dynamic Assignment of Patients to Primary and Secondary Inpatient Units: Is Patience a Virtue? HKS working paper[END_REF]. Ces modèles permettaient de proposer des tailles « idéales » d'unités d'aval pour faire face aux besoins de soins non programmés.

Killinc a modélisé des parcours patients selon le type de patient, la place dans les unités et l'état de boarding de la SU [START_REF] Kilinc | Dynamic Assignment of Patients to Primary and Secondary Inpatient Units: Is Patience a Virtue? HKS working paper[END_REF]. Il proposait de choisir entre attendre un lit disponible dans la bonne unité ou héberger le patient dans une autre unité. Sa conclusion était que « la patience est une vertu, jusqu'à un certain point ». Le bénéfice d'héberger immédiatement un malade ou de le faire attendre sur un brancard en SU dépendait de la nécessité de soins spécialisés ou pas, du délai de disponibilité en lits et du degré de boarding de la SU.

La décision d'hébergement relève partiellement de la responsabilité des médecins urgentistes en évaluant le meilleur rapport bénéfice/risque entre héberger un patient dans une unité qui n'est pas directement celle souhaitée pour sa prise en charge et poursuivre l'attente en SU dans l'espoir de la libération d'une place dans le service « idéal ».

La règle des 4 heures en SU

En Australie, dans une cohorte rétrospective pendant 4 ans dans 59 hôpitaux, Sullivan et coll. ont observé une diminution de la mortalité sur les périodes où la majorité des patients étaient pris en charge en moins de 4 h [START_REF] Sullivan | The National Emergency Access Target (NEAT) and the 4-hour rule: time to review the target[END_REF]. Mais de manière concomitante, si plus de 85% étaient pris en charge en moins de 4 h dans une SU, la mortalité totale augmentait. La raison de ce phénomène n'a pas été précisément identifiée. Il est probable que certains patients devraient séjourner plus longtemps en SU en particulier pour des cas complexes ou incertains. Une règle stricte ne parait donc pas adaptée à la totalité des patients.

Le management de la gestion des lits

La question du bed management ou « gestion des lits » ne se résume pas à la seule mise en place d'un outil de visualisation des lits disponibles. Cette question du management des lits concerne l'ensemble de l'institution et se décline de manière large à tous les niveaux de l'établissement [START_REF] Chan | Strategies and solutions to alleviate access block and overcrowding in emergency departments[END_REF]. La SU participe au bed management en indiquant la meilleure destination souhaitée pour le patient, ainsi que les destinations éventuelles de second choix compatibles avec une prise en charge correcte et sécurisée du patient.

Un bed manager doit être légitime et doit avoir un rôle à toutes les étapes du parcours patient y compris pour planifier les admissions [START_REF] Proudlove | Can good bed management solve the overcrowding in accident and emergency departments?[END_REF]. Ainsi, il veille à l'hospitalisation dans la bonne unité et selon la bonne modalité, planifie les demandes d'hospitalisation non programmées sans passer par la SU et émanant des médecins libéraux, anticipe les besoins en lits en fonction de l'activité des services et de la SU et a une vision de l'ensemble des admissions programmées et non programmées [START_REF] Burley | Managing the storm: an emergency department capacity strategy[END_REF].

Avec cette démarche, les hôpitaux diminuent la durée de séjour en SU, la durée et le nombre de périodes de saturation de la SU, améliorent les résultats financiers comme l'ont montré plusieurs travaux récents [START_REF] Handel | Implementation of crowding solutions from the American College of Emergency Physicians Task Force Report on Boarding[END_REF][START_REF] Barrett | A bed management strategy for overcrowding in the emergency department[END_REF][START_REF] Howell | Active bed management by hospitalists and emergency department throughput[END_REF].

Un protocole de réponse à la saturation de la SU L'ACEP recommande la mise en place d'un protocole de réponse à la saturation. Par cette initiative, l'anticipation à l'échelle de l'établissement de la réponse à la saturation permettrait une réponse efficace [START_REF] Morley | Emergency department crowding: A systematic review of causes, consequences and solutions[END_REF][START_REF] Taboulet | Validité de la FRENCH, l'échelle de tri des urgences hospitalières élaborée par la Société française de médecine d'urgence[END_REF].

Il existe peu d'études de bon niveau de preuve qui permettent de le prouver mais il est intéressant de regarder de plus près ce qui a été mis en place dans les établissements où ce protocole a été un succès [START_REF] Villa-Roel | The role of full capacity protocols on mitigating overcrowding in EDs[END_REF].

Les indicateurs sont partagés par tous les acteurs (SU, services d'aval, direction), les actions sont validées en amont par tous les professionnels. L'ensemble de l'hôpital s'empare du problème de la saturation grâce à un leadership porté par les équipes d'encadrement de la SU [START_REF] Patel | Reduction of admit wait times: the effect of a leadershipbased program[END_REF][START_REF] Willard | A Full-Capacity Protocol Allows for Increased Emergency Patient Volume and Hospital Admissions[END_REF]. Les leaders d'opinion des établissements sont convaincus de l'utilité du changement et tous les professionnels sont mis à contribution. La direction de l'établissement est engagée dans toute la démarche.

Les actions des protocoles dépendent de chaque hôpital. Certains ont fait le choix de faire attendre les patients sur des brancards au sein des unités [START_REF] Viccellio | The Association Between Transfer of Emergency Department Boarders to Inpatient Hallways and Mortality: A 4-Year Experience[END_REF][START_REF] Garson | Emergency department patient preferences for boarding locations when hospitals are at full capacity[END_REF]. D'autres ont proposé l'ouverture de lits supplémentaires dans les unités permettant d'accueillir les patients en attente de la SU [START_REF] Viccellio | The Association Between Transfer of Emergency Department Boarders to Inpatient Hallways and Mortality: A 4-Year Experience[END_REF]. Dans ces deux cas, le boarding a diminué dans les SU, la durée de séjour a diminué et les patients se sont montrés satisfaits.

La place de la médecine interne

La médecine interne s'est positionnée depuis plusieurs années comme un partenaire indispensable de la SU. En 2015, dans l'étude SiFMi2015, une étude prospective déclarative portant sur 18 services de médecine interne, la moitié des lits et des admissions était dédiée à l'aval des urgences [START_REF] Delforge | Médecine interne d'aval des urgences : « enquête SiFMI 2015 » : structures d'aval des urgences en médecine interne en juillet 2015[END_REF]. Un service de médecine interne est le service d'aval idéal pour les patients polypathologiques souvent complexes et non programmés admis via la SU [START_REF] Konaté | Améliorer l'accueil du patient provenant des urgences : évaluation à 5ans de l'unité de DIAGnostic et d'Orientation RApide (DIAGORA) de médecine interne[END_REF]. Par son savoir-faire et ses connaissances [START_REF] Lejonc | L'optimisation des liens entre les services d'urgences et de médecine interne[END_REF], le médecin interniste peut préciser un diagnostic qui n'a pas pu être posé lors du séjour en SU [START_REF] Vangout | Étude CONCORDIAG : concordance des diagnostics initiaux portés aux urgences et des diagnostics finaux retenus après une hospitalisation en service de médecine interne[END_REF]. Les patients complexes avec des pathologies variées sont les patients majoritairement admis en service de médecine interne. Dans les études observationnelles détaillant le profil des malades admis, la majorité des malades admis présentaient des problèmes infectieux, cardiovasculaires, neurologiques (77) mais également un nombre non négligeable de pathologies rares relevant de la médecine interne, concourant à diminuer l'errance médicale et à améliorer leur parcours de soins [START_REF] Konaté | Situations fréquentes, diagnostics rares : expérience sur 7 ans en « post urgences » de médecine interne[END_REF]. En cela, le service de gériatrie se différencie du service de médecine interne. En effet, les équipes de gériatrie prennent en charge des malades présentant plusieurs pathologies, mais également un risque de dépendance physique et psychique et/ou de risque de dépendance majeure. Par une évaluation spécialisée et complexe, le gériatre est alors le plus à même de proposer les explorations réellement nécessaires au patient et de prévoir la structure adaptée en cas de majoration de sa dépendance.

Avec le vieillissement de la population et les progrès de la médecine, le profil des malades évolue. Les malades présentent désormais des pathologies multiples stabilisés et une polymédication source d'interaction et de iatrogénie. A l'occasion d'un épisode aigu, ces malades sont un véritable défi diagnostique et thérapeutique pour les équipes médicales. Ils nécessitent du temps d'observation, d'interrogatoire, de réévaluation et de surveillance [START_REF] Bellou | Place des services d'urgences dans la régulation des hospitalisations publiques[END_REF].

Les SU, contraintes par le temps et le flux de patients peuvent difficilement assurer une prise en charge optimale de ces malades. Pour ceux-ci, le partenariat entre médecin urgentiste et médecin interniste à travers une unité d'aval des urgences est une hypothèse séduisante.

En conclusion

Même s'il est difficile à mesurer, la saturation de la SU est un « tueur silencieux », en plus de désorganiser l'ensemble de l'hôpital. Les causes de cette saturation sont multiples et les réponses doivent se trouver au sein de la SU mais également avec l'ensemble de l'hôpital en diminuant le boarding, principale cause de saturation et de morbi-mortalité. La réponse à ce grave problème doit être multiple et concerner l'ensemble des étapes du parcours du patient non programmé. A l'échelle de l'établissement, grâce à un management efficace de la gestion des lits, la réponse doit être collective à travers des protocoles de réponse à la saturation construits collectivement. L'articulation de la médecine interne avec la SU peut permettre d'améliorer les parcours patients en particulier pour les malades polypathologiques et complexes.

Lien d'intérêt : les auteurs ne déclarent aucun lien d'intérêt en relation direct avec le contenu du présent manuscrit.

  . Ainsi Sprivulis et coll., ne trouvaient pas d'association entre saturation des SU reflétée par le temps quotidien de détournement d'ambulance et nombre de patients présents pour un motif de faible gravité. Il est néanmoins difficile de définir ce qu'est une consultation non urgente en SU[START_REF] Durand | ED patients: how nonurgent are they? Systematic review of the emergency medicine literature[END_REF].La comparaison avec des systèmes de santé autres que le système français doit être faite avec grande prudence. Le coût pour le patient est très différent. Le coût d'un passage en SU en France est d'environ 70€ additionné des éventuels actes si le patient retourne à domicile, et ce coût est totalement pris en charge par l'Assurance maladie. Dans le système américain le même coût est d'environ 1000 dollars, directement à la charge du patient, sauf s'il possède une mutuelle, ce qui n'est pas toujours le cas. On comprend que dans le système américain, le patient hésite à consulter en SU pour un symptôme de faible gravité. Les malades sont dont différents selon les systèmes de soins.

Dans une étude française récente, Naouri et coll. rapportaient un taux de recours inapproprié en SU de 6% en SU. Il serait de 27,4% si l'on considérait comme inapproprié un passage ayant pu être pris en charge en médecine de ville

[START_REF] Naouri | Factors associated with inappropriate use of emergency departments: findings from a cross-sectional national study in France[END_REF]

. L'auteur précise que le recours inapproprié était fortement associé aux difficultés à joindre un médecin et aux difficultés socio-économiques des patients. Par ailleurs, il est bien différent de définir un passage inapproprié en SU, selon que l'on se place à l'entrée ou après que le médecin ait expertisé le cas du patient. Dans le 1er cas, les échelles de tri comme la classification infirmière de médecine d'urgence (CIMU) ou la french emergency nurses classification in hospitals (FRENCH) permettent de définir les tris 5 (patients de faible gravité), qui représentent 5 à 10% des passages

[START_REF] Taboulet | Validité de la FRENCH, l'échelle de tri des urgences hospitalières élaborée par la Société française de médecine d'urgence[END_REF]

. Par contre, si l'on se place à la sortie de la SU, et avec les codages diagnostics, le taux de passages inappropriés peut monter jusqu'à 30%, mais il s'agit de patients qui ont été vus et expertisés par un médecin et pour lequel un retour à domicile dès l'arrivée en SU aurait pu être dangereux.

L'amont de la SU ne semble donc pas la cause majeure de sa saturation. Si nous réduisons les possibilités de recours à une SU nous exclurons de fait les malades vulnérables du système de soins, ce qui n'est certainement pas le rôle d'un service public. Par contre une meilleure organisation de la médecine de ville en termes d'accès aux examens complémentaires, aux avis spécialisés pourrait permettre de réduire le nombre de recours en SU. Comme le disent Affleck et coll., le « recours inapproprié » est un mythe et devrait être régulièrement combattu en particulier quand les autorités considèrent qu'il est la cause principale de la saturation de la SU

[START_REF] Affleck | Emergency department overcrowding and access block[END_REF]

. b) L'organisation de la SU L'organisation et le management d'une SU est complexe : environnement incertain, métiers différents, influence de l'extérieur et de facteurs difficilement maitrisables. Des nouvelles organisations ont été testées avec succès et font appel généralement à du personnel supplémentaire : soins réalisés par des infirmières appelées « emergency nurse practionner » proches de nos futures infirmières de pratiques avancées (IPA), renfort par des praticiens de spécialité d'organe lors de certains moments de la journée

  Réduire les admissions programmées pour favoriser les admissions non programmées ne donne pas de résultats univoques d'après la littérature[START_REF] Patel | Reduction of admit wait times: the effect of a leadershipbased program[END_REF][START_REF] Kawano | Direct relationship between aging and overcrowding in the ED, and a calculation formula for demand projection: a cross-sectional study[END_REF][START_REF] Aboagye-Sarfo | Growth in Western Australian emergency department demand during 2007-2013 is due to people with urgent and complex care needs[END_REF]. A noter que toutes les études explorant de la déprogrammation ont été menées de manière rétrospective ou par modélisation, en dehors de situation de crise comme un plan hôpital en tension par exemple. Hors, pour le premier point-temps, il n'existe pas dans la plupart des SIH. Et pour le deuxième, en période de saturation, les équipes ont des difficultés à actualiser dans les temps les SIH, rendant difficile le calcul correct des temps de boarding.

	patient attendant plus de 12 h. La durée d'hospitalisation est également augmentée (5,6 contre
	8,7 j, p<0,001).
	. Ce type d'unité a pris différents
	noms et différents rôles dans l'aval des urgences : « unité post urgence », « unité
	d'hébergement temporaire d'urgence », « unité d'attente d'hospitalisation ». Ces unités
	doivent être différenciées des « unités d'hospitalisation de courte durée » dont le rôle est
	d'assurer une surveillance des patients durant au plus 24h, dans l'hypothèse d'un retour à
	domicile très probable.
	Le boarding est alors à l'origine d'une spirale négative : les séjours prolongés en SU
	augmentent les durées de séjour hospitalier, ce qui augmente le taux d'occupation de l'hôpital,
	ce qui augmente le délai d'attente des lits en SU, ce qui favorise la saturation des urgences
	(51).

Le boarding, une cause majeure de saturation L'attente d'hospitalisation ou « boarding » est le temps d'attente du patient entre la décision d'hospitaliser et l'admission effective dans un lit d'hospitalisation. Une attente prolongée est définie consensuellement comme supérieure à 2 heures (h)

[START_REF] Welch | Emergency department performance measures and benchmarking summit[END_REF]

. D'après plusieurs études, le boarding est la cause principale de saturation des SU

[START_REF] Hoot | Measuring and forecasting emergency department crowding in real time[END_REF][START_REF] Affleck | Emergency department overcrowding and access block[END_REF][START_REF]Hospital-Based Emergency Care: At the Breaking Point[END_REF][START_REF] Olshaker | Emergency Department overcrowding and ambulance diversion: the impact and potential solutions of extended boarding of admitted patients in the Emergency Department[END_REF][START_REF] Asaro | The impact of input and output factors on emergency department throughput[END_REF]

. De fait comme le souligne Pines et coll., « le terme « ED crowding » n'est plus d'actualité depuis que nous savons que la principale cause de la saturation est l' « hospital crowding » et son résultat : le séjour prolongé des patients en attente d'hospitalisation. »

[START_REF] Pines | Emergency department crowding in California: a silent killer?[END_REF]

.

Une des difficultés rencontrées pour qualifier le boarding est l'incapacité des systèmes d'information hospitalier (SIH) à le mesurer. Il faut en effet que le système soit capable de noter un point-temps au moment où le médecin urgentiste indique que le dossier du patient est totalement conclu et que le patient est donc prêt à quitter la SU pour son lit d'hospitalisation. Il faut d'autre part que le départ physique du patient soit tracé dans l'informatique, la soustraction entre ces deux temps permettant de définir le temps de boarding.

Le boarding est à l'origine d'une perception négative par les patients, d'évènements indésirables pour les patients et il influe sur la qualité des soins. Singer et coll. et Claret et coll. rapportent une mortalité augmentant avec le temps d'attente de lit

[START_REF] Thibon | Association entre mortalité et attente aux urgences chez les adultes à hospitaliser pour étiologies médicales[END_REF][START_REF] Singer | The association between length of emergency department boarding and mortality[END_REF]

. Elle est multipliée par 2 (de 2,5% à 4,5%, p<0,001) entre un patient attendant moins de 2 h et un

Introduite au début des années 2000 dans certains pays anglo-saxons, la règle des « 4 heures » consiste à admettre, prendre en charge et orienter la majorité des patients dans les 4 h suivant leur admission[START_REF] Sullivan | The National Emergency Access Target (NEAT) and the 4-hour rule: time to review the target[END_REF]. Les établissements sont alors tenus de s'organiser collectivement pour répondre à l'injonction de leur tutelle en améliorant les conditions d'hospitalisation et l'organisation des SU.Cette règle a permis de faire travailler l'ensemble de l'hôpital autour d'un objectif commun et par là d'améliorer probablement les prises en charge mais elle est aussi décriée pour les effets pervers qu'elle a pu créer (66) : sorties trop précoces, activité programmée réduite, manque de communication avec les patients, stress et démotivation des équipes médicales ne se considérant plus que gestionnaires de flux[START_REF] Forero | When a health policy cuts both ways: Impact of the National Emergency Access Target policy on staff and emergency department performance[END_REF][START_REF] Pope | A qualitative study exploring the factors influencing admission to hospital from the emergency department[END_REF] entre autre.En Angleterre, cette règle a provoqué une diminution des durées de séjour hospitalier[START_REF] Forero | Impact of the four-hour National Emergency Access Target on 30 day mortality, access block and chronic emergency department overcrowding in Australian emergency departments[END_REF]. Son effet sur la mortalité est plus incertain.


Chantima Piyapong

Clara Tattoni

Marco Ciolli

Samuel Dembski

Emmanuel Paradis
email: emmanuel.paradis@ird.fr

Modelling the geographical distributions of one native and two introduced species of crayfish in the French Alps

Keywords: Alps, crayfish, invasive species, MaxEnt modelling

de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Introduction

Species distribution models (SDMs) have become widely used tools in the past few years thanks to recent methodological developments that link traditional data on presence/absence of species with modern geographical data including remote sensing and geographical information systems [START_REF] Dormann | Biotic interactions in species distribution modelling: 10 questions to guide interpretation and avoid false conclusions[END_REF][START_REF] Araújo | Standards for distribution models in biodiversity assessments[END_REF]. These developments have brought new perspectives in predicting species distributions and responses to environmental changes such as climate change [START_REF] Ruesch | Projected climate-induced habitat loss for salmonids in the John Day River Network, Oregon[END_REF]Feng et al., 2020). Therefore, new tools in SDMs may give a fresh look at some problems that have remained challenging for ecologists or conservation biologists. Crayfish in Europe could be considered as an example of such a challenging problem. Crayfish are members of the infraorder Astacidea (Arthropoda: Crustacea: Decapoda) with 669 species distributed mostly in North America, Europe, and Australia [START_REF] Crandall | An updated classification of the freshwater crayfishes (Decapoda: Astacidea) of the world, with a complete species list[END_REF]. In Europe, crayfish have been important food items since the Middle-Age [START_REF] Laurent | Introductions d"écrevisses en France et dans le monde, historique et conséquences[END_REF][START_REF] Trouilhé | Etude biotique et abiotique de l"habitat préférentiel de l"écrevisse à pattes blanches (Austropotamobius pallipes) dans l"ouest de la France[END_REF][START_REF] Collas | La situation des écrevisses en France: résultats des enquêtes nationales réalisées entre 1977 et 2006 par le Conseil Supérieur de la Pêche[END_REF]. During the nineteenth century, several species of crayfish were introduced from North America to Europe resulting in the accidental introduction of Aphanomyces astaci, a fungus which is harmless to North American crayfish species but extremely pathogenic for the European ones [START_REF] Svoboda | Hosts and transmission of the crayfish plague pathogen Aphanomyces astaci: a review[END_REF]. The collapse of European native crayfish populations caused by this alien pathogen prompted the introduction of more North American crayfish during the nineteenth century and the first half of the twentieth century to maintain the economic activities linked to the harvest of crayfish in rivers (reviewed by [START_REF] Ackefors | Freshwater crayfish farming technology in the 1990s: a European and global perspective[END_REF]. Furthermore, introductions of alien species of crayfish in Europe appears to be a continuous process motivated mainly for aquaculture and concerning different species from North America and from Australia [START_REF] Kouba | Continental-wide distribution of crayfish species in Europe: update and maps[END_REF][START_REF] Patoka | Predictions of marbled crayfish establishment in conurbations fulfilled: evidences from the Czech Republic[END_REF][START_REF] Perdikaris | Freshwater crayfish distribution update and maps for Greece: combining literature and citizen-science data[END_REF]. Introduction of North American crayfish has also been reported to result in the introduction of its associated pathogen in Indonesia [START_REF] Putra | Procambarus clarkii (Girard, 1852) and crayfish plague as new threats for biodiversity in Indonesia[END_REF] and in Japan [START_REF] Martín-Torrijos | Crayfish plague in Japan: a real threat to the endemic Cambaroides japonicus[END_REF]. These new introductions pose a number of issues for the conservation of native species which can be assessed by analysing the environmental factors affecting the distributions of the native and alien species of crayfish.

The Alpine region is of special interest for crayfish conservation: its water bodies are particularly suitable habitats for most crayfish species, and it has been a historical place of crayfish culture for human consumption [START_REF] Laurent | Introductions d"écrevisses en France et dans le monde, historique et conséquences[END_REF]. As a consequence, several nonnative species were introduced in the Alps, some of them eventually have become invasive.

It is therefore particularly important to assess the ecological factors affecting the distribution of these species. Several studies have shown that introductions of non-native species of crayfish have significant impacts on local ecosystem functioning [START_REF] Reynolds | Ecological roles of crayfish in freshwater and terrestrial habitats[END_REF]. The magnitude and direction of these impacts vary depending on the species and the regions [START_REF] Lodge | Global introductions of crayfishes: evaluating the impact of species invasions on ecosystem services[END_REF]. Furthermore, crayfish consume substantial quantities of water-filtering animals and are thus important bioindicator species [START_REF] Simon | Utilisation du modèle écrevisse comme espèce bioindicatrice de pollution. Application à l"étude des transferts trophiques du cadmium[END_REF].

SDMs are tools to model the spatial distribution of animals and plants at different geographical scales. SDMs cover a number of methodological and ecological approaches and have been widely used for a range of case studies in recent decades (e.g., [START_REF] Austin | Species distribution models and ecological theory: a critical assessment and some possible new approaches[END_REF][START_REF] Franklin | Mapping species distributions: spatial inference and prediction[END_REF][START_REF] Zurell | A standard protocol for reporting species distribution models[END_REF]. Maximum entropy (MaxEnt) modelling of species distributions was proposed by [START_REF] Phillips | Maximum entropy modeling of species geographic distributions[END_REF] as an approach to use extensive geographical data (e.g., land cover, bioclimatic variables) with presence-only data on species typically collected during census survey or field observations. One of the reasons of its wide usage is that it requires only presence data for the species as input and a set of environmental layers to create maps showing where the environmental conditions are suitable for the species of interest: such spatial information is crucial when dealing with invasive species and can be used to make invasion risk management [START_REF] Anderson | Evaluating predictive models of species" distributions: criteria for selecting optimal models[END_REF][START_REF] Roura-Pascual | Spatially-explicit sensitivity analysis for conservation management exploring the influence of decisions in invasive alien plant management[END_REF]. However, invasive species modelling with MaxEnt usually violates the assumption that the species is at equilibrium with its environment and that occurrences are independent events [START_REF] Anderson | Evaluating predictive models of species" distributions: criteria for selecting optimal models[END_REF]. Nevertheless invasive species modelling has been performed with the MaxEnt algorithm by several authors [START_REF] Anderson | Species-specific tuning increases robustness to sampling bias in models of species distributions: an implementation with Maxent[END_REF][START_REF] Elith | A statistical explanation of MaxEnt for ecologists[END_REF][START_REF] Malek | Coupling traditional monitoring and citizen science to disentangle the invasion of Halyomorpha halys[END_REF], and presence-only habitat suitability models are considered comparable to a presence-absence model [START_REF] West | Field validation of an invasive species Maxent model[END_REF].

Although inspired from data mining or machine learning techniques which search patterns among a large set of variables, further works have shown that MaxEnt is actually a modelling technique closely related to regression models based on regularization or smoothing functions such as generalised additive models [START_REF] Elith | A statistical explanation of MaxEnt for ecologists[END_REF]. Therefore, the statistical significance of the relationships inferred by MaxEnt can be assessed within a likelihood framework using information criteria such as the Akaike information criterion [START_REF] Zurell | A standard protocol for reporting species distribution models[END_REF]. The basic input data to MaxEnt modelling are a vector of geographically-referenced presences of a species together with a matrix of variables describing the environment or localities where the species might be or could be present or not (the "background environmental information"). It is also possible to specify the localities where the species is certain to be absent. Besides, one has to be careful with overall apparently significant or positive results from MaxEnt which can be generated by non-statistical assessment methods such as the area under curve (AUC; [START_REF] Lobo | AUC: a misleading measure of the performance of predictive distribution models[END_REF][START_REF] Fourcade | Paintings predict the distribution of species, or the challenge of selecting environmental predictors and evaluation statistics[END_REF][START_REF] Journé | Correlative climatic niche models predict real and virtual species distributions equally well[END_REF].

In this paper, we report a modelling study of the distribution of three species of crayfish in the French Alps. We analysed data from a field survey and a set of environmental variables using a MaxEnt approach with the aim to find the factors that mostly affect the distribution of one native and two introduced species. We then discuss the observed differences among these species and the possible current and future interactions between the native species and the introduced ones.

Materials and methods

Background on species biology

Eight crayfish species occur in large numbers all over Europe in freshwater ecosystems [START_REF] Kouba | Continental-wide distribution of crayfish species in Europe: update and maps[END_REF]. In this paper, we use the recent taxonomy by [START_REF] Crandall | An updated classification of the freshwater crayfishes (Decapoda: Astacidea) of the world, with a complete species list[END_REF] Over the last decades the interest in European crayfish has grown steadily due to the recognition of serious threats on native species caused by alien crayfish species, as well as by human activities, such as habitat change, pollution, land use, fisheries and freshwater management. Many governments have introduced legislation in order to protect their native species and stop the spread of invasive species originating mainly from North America and their associated diseases, particularly aphanomycosis, also known as the crayfish plague caused by Aphanomyces astaci [START_REF] Filipová | Prevalence of the crayfish plague pathogen Aphanomyces astaci in populations of the signal crayfish Pacifastacus leniusculus in France: evaluating the threat to native crayfish[END_REF][START_REF] Grandjean | Status of Pacifastacus leniusculus and its role in recent crayfish plague outbreaks in France: improving distribution and crayfish plague infection patterns[END_REF]. Nevertheless, alien species are still being introduced and cultured in some European countries, albeit crayfish plague has had a profound impact on the distribution of native species in Europe [START_REF] Patoka | Predictions of marbled crayfish establishment in conurbations fulfilled: evidences from the Czech Republic[END_REF][START_REF] Perdikaris | Freshwater crayfish distribution update and maps for Greece: combining literature and citizen-science data[END_REF]. According to the IUCN Red List of threatened species (IUCN, 2017), two native species of crayfish in Europe are either vulnerable (As. astacus) or endangered (Au. pallipes), while two others are "data deficient" (As. pachyus and Au. torrentium). Furthermore, their population trends are decreasing (except for P. leptodactylus and As. pachyus where they are "unknown") because of both direct and indirect negative impacts from introduced species.

The ecological requirements of crayfish have been studied by several authors. According to [START_REF] Ackefors | Freshwater crayfish farming technology in the 1990s: a European and global perspective[END_REF], crayfish can live in freshwater with pH larger than 6.5 and a concentration of calcium (Ca) at least 20 mg.L -1 . [START_REF] Trouilhé | Etude biotique et abiotique de l"habitat préférentiel de l"écrevisse à pattes blanches (Austropotamobius pallipes) dans l"ouest de la France[END_REF] found that Au. pallipes can live in water up to 18 °C, a concentration of oxygen (O 2 ) of at least 5 mg.L -1 , and no more than 34 mg.L -1 of nitrate (NO 3 -). [START_REF] Regnault | Nitrogen excretion in marine and fresh-water crustacea[END_REF] in a review of nitrogen excretion in Crustacea stated that their metabolism was not affected by concentrations of ammonia (NH 3 ) up to 1.67 mg.L -1 . However, nitrites (NO 2 -) produced by the oxidation of ammonia by bacteria are generally lethal to these animals [START_REF] Regnault | Nitrogen excretion in marine and fresh-water crustacea[END_REF].

Field Data

The data for the Alpine region (South-East France, Fig. 1) were collected as part of a survey conducted in 2014 to identify crayfish distribution in metropolitan France. The territorial services of The French National Agency for Water and Aquatic Environments (now French Agency for Biodiversity) ensured the dissemination of the survey questionnaire at the level of Departments, as well as the collection and verification of data.

For rivers, canals, ponds, and lakes, the data consisted of field observations (by trapping or night observation) with systematic geolocation. In addition, data from electrofishing sampling performed for monitoring programs or local studies as well as the knowledge of local partners were mobilised for this survey.

Environmental Data

We collected different sets of environmental data in order to attempt to explain the distributions of the above crayfish species. We used a database of 126,654 streams in For the present study, we used the aggregated annual data (3,211,183 records) and selected the 216 sampling sites that were found to be located within the study area. Unfortunately, the most recent records for these sites were from 2012. In order to increase the quantity of data, we considered the data collected between 2008 and 2012. We screened data for 12 variables that we considered a priori relevant for the distribution of crayfish (see subsection Background on species biology); two of them (iron and its compounds and ammonia) were dropped at an early stage because no data were available in the study area for the selected years. The ten selected variables are described in Table 1. In order to assign these environmental data to the crayfish sampling localities, we pooled the former by catchment. We used the European database of catchments and river networks (https://www.eea.europa.eu/data-andmaps/data/european-catchments-and-rivers-network, accessed 31 July 2020). We found that 12 catchments are present within the study area. The data on the ten selected variables were averaged over the five years and the sampling sites resulting in a single value for each catchment and each variable. We also calculated the standard-deviations in order to assess the within-catchment variability of the ten variables.

Finally, we used the mean annual precipitations provided by the BioClim repository (https://www.worldclim.org/, accessed 3 August 2020) which are raster data with a resolution of 30 arc-seconds [START_REF] Fick | WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas[END_REF]. We extracted the data for the study area and matched them with the rasterised water bodies described above.

Maximum entropy modelling

The MaxEnt models were fitted with the R package maxnet [START_REF] Phillips | maxnet: Fitting 'Maxent' Species Distribution Models with 'glmnet[END_REF]. In a first step, we evaluated a global model for each species with the R package ENMeval [START_REF] Muscarella | ENMeval: an R package for conducting spatially independent evaluations and estimating optimal model complexity for M AXENT ecological niche models[END_REF] in order to select the appropriate value of the regularization multiplier and the appropriate transformations of the predictors (linear, quadratic, hinge, product, or threshold) based on the smallest value of AICc [START_REF] Burnham | Model selection and multimodel inference. A practical information-theoretic approach[END_REF] returned by ENMeval. Several values of the regularization multiplier were tested (0.5, 1, 1.5, …, 4). Data partitioning by the block method was selected randomly 500 background localities to assess model performance by the AUC of the receiver operating characteristic method [START_REF] Fawcett | An introduction to ROC analysis[END_REF]. The selected model was then re-fitted with maxnet in order to visualize the effects of each predictor. The predictors with no clear effects were then removed and the reduced model was fitted with ENMeval to calculate the new value of AICc. This process was repeated as long as the value of AICc was lowered. The final model was used to calculate the predicted probabilities of presence given the observed environmental predictors. The AUC (for the training and test data) and AICc were reported for both the selected model and the full model which includes all variables listed in Table 1.

All analyses were done with R version 4.0.2 (R Core Team 2020). Geographical data were manipulated with the packages rgdal [START_REF] Bivand | rgdal: Bindings for the[END_REF] and raster [START_REF] Hijmans | raster: Geographic Data Analysis and Modeling[END_REF]. A script with all commands used for data preparation, analyses, modelling, and graphics is provided in the Supplementary Information.

Results

The sampling resulted in a total of 744 occurrences of crayfish, 695 in rivers and 49 in lakes. The caught numbers were: 541 for the white-clawed crayfish (Austropotamobius pallipes), 117 for the spinycheek crayfish (Faxonius limosus), and 64 for the signal crayfish (Pacifastacus leniusculus; Table 2). Additionally, occurrences of three other species were recorded during this survey: two occurrences of the European noble crayfish (Astacus astacus); three occurrences of the Danube crayfish (Pontastacus leptodactylus, syn. Astacus leptodactylus), a species introduced in Europe from Western Asia during the nineteenth century; and 17 occurrences of the red swamp crayfish (Procambarus clarkii), an introduced species from Central and North America. The presence of the stone crayfish (Austropotamobius torrentium) was also reported previously in the French Alps but a preliminary genetic analysis suggested a possible introduction from Croatia [START_REF] Grandjean | Bilan génétique des populations d"écrevisses autochtones de Haute-Savoie[END_REF].

For the three most abundant species, relatively large numbers of captures were done where the main land cover was herbaceous (Fig. 2). The two introduced species were also associated with water bodies since they were captured in lakes more frequently than the native white-clawed crayfish (Table 2). Furthermore, urban areas were more frequently associated with captures of the two introduced species than to the native one (Fig. 2).

We calculated the means and standard-deviations of the ten environmental variables in each of the twelve catchments resulting in 120 means and standard-deviations. In 98 cases the mean was larger than the SD suggesting that the variation among catchments was larger than the variation within-catchment. Three environmental variables were further dropped from the subsequent MaxEnt analyses: total nitrogen (N) which was strongly correlated with nitrate (r = 0.95), dissolved oxygen (DO) which did not vary much among catchments (9.5-12 mg.L -1 ), and pH which varied only slightly among catchments (8-8.3).

Figure 3 shows a summary of the modelling results for the three species. A total of 529 records of white-clawed crayfish were used for the MaxEnt modelling. The training AUC was 0.83, and the test AUC was 0.80. Four variables were found to be influential on the distribution of this species: altitude, slope, NH4, and TSS (Fig. 4). For the spinycheek crayfish, 105 records were considered as valid. The training AUC was 0.86 and the test AUC was 0.84. The five signifcant variables for this species were altitude, slope, NH4, NO3, and Ca (Fig. 5).The model computed for the signal crayfish used 59 valid presence points. The training AUC was 0.89 and the test AUC was 0.86. The significant variables in the MaxEnt model of this species were altitude, slope, NO3, NO2, TSS, and temperature (Fig. 6).

Discussion

Crayfish provide several ecosystem services from an economic or cultural point of view and because of their status in some local gastronomies [START_REF] Trouilhé | Etude biotique et abiotique de l"habitat préférentiel de l"écrevisse à pattes blanches (Austropotamobius pallipes) dans l"ouest de la France[END_REF]. Introductions of alien crayfish species have occurred in many places around the world with various impacts on local native species and ecosystems [START_REF] Vilà | How well do we understand the impacts of alien species on ecological services? A pan-European crosstaxa assessment[END_REF][START_REF] Lodge | Global introductions of crayfishes: evaluating the impact of species invasions on ecosystem services[END_REF]. Assessing the variables affecting the distributions of both native and introduced species is important to predict the interactions between these species and propose management solutions to minimise negative impacts. Furthermore, in a context of continuously global warming, animals leaving in freshwater may be particularly exposed to the ongoing temperature increase because of the structure of their habitats preventing them to disperse, although and be transported by waterbirds (e.g., ducks) over long distances, thus providing opportunities for efficient long distance dispersal. Alpine ecosystems have been shown to be particularly exposed to predicted temperature increase [START_REF] Thuiller | Are different facets of plant diversity well protected against climate and land cover changes? A test study in the French Alps[END_REF], it is therefore of particular interest to focus on the crayfish species occurring in this region.

All six species found during the survey were primarily found in rivers; however, the most frequent native species (white-clawed crayfish) was found almost exclusively in rivers (99.6%) while the two introduced species (spinycheek crayfish and signal crayfish) were found less exclusively in this habitat (71.1% and 85.9%, respectively). This suggests that these three species have different habitat requirements. Interestingly, the most influential environmental variables in the MaxEnt modelling for the white-clawed crayfish showed that this species preferred altitude around 500 m (see Figs. 3 and4). This result points to the potential sensitivity of this species to global warming. [START_REF] Capinha | Effects of climate change, invasive species, and disease on the distribution of native European crayfishes[END_REF] modelled different climate-based scenarios to show that the distribution overlaps of native and invasive crayfish species in Europe was predicted to increase in the twenty-first century, and suggested that native species might be negatively affected as a consequence of crayfish plague carried by introduced species. The two introduced species studied here showed different influential variables compared to the white-clawed crayfish. Besides, we found that the spinycheek crayfish was the most frequent species in rivers. This is in agreement with the fact that the most influential variables are quite different among these three species. These results could be due to interspecific interactions occurring in this region where the ecological preferences of a species may be affected by the presence of others. On the other hand, there are very few data about the ecological factors influencing the distributions of these three species. For instance, it is known that the spinycheek crayfish requires a substrate with silt but this species is otherwise very tolerant to other ecological variables such as water quality [START_REF] Adams | Orconectes limosus. The IUCN Red List of Threatened Species 2010[END_REF].

The three species studied here showed an effect of altitude of slope on their inferred presence although with some remarkable differences. The native white-clawed crayfish was inferred to be absent from lower altitudes (below 200 m) while the two introduced species were inferred to be most frequent at these lower altitudes. Correspondingly, the whiteclawed crayfish optimal slope was estimated to be around 10% whereas it was 0% (i.e., flat terrain) for the two others. This shows a clear contrast between the native and introduced species studied here which may be important in maintaining their coexistence in the study area.

The fact that we found a positive relationship between concentration in ammonium (NH 4 + ) and the predicted probability of presence for two species is intriguing. Ammonium and ammonia (NH 3 ) are the main products of catabolism of nitrogen-based compounds in Crustacea and are excreted by the gills [START_REF] Regnault | Nitrogen excretion in marine and fresh-water crustacea[END_REF][START_REF] Weihrauch | Ammonia excretion in aquatic and terrestrial crabs[END_REF]. The mean concentrations of NH 4 + used in our models varied between 0.04 and 0.53 mg.L -1 . These means were calculated using 780 measures (see Sect. 2.3) which varied between 0.025 and 12.07 mg.L -1 (overall mean: 0.11 mg.L -1 ). Among these, 740 measures (95%) were less than 0.23 mg.L -1 , 772 measures (99%) were less than 1 mg.L -1 , and only four measures were larger than 2 mg.L -1 . These data suggest that water in the study area had generally low concentrations of ammonium. By contrast, [START_REF] Svobodová | The relationship between water quality and indigenous and alien crayfish distribution in the Czech Republic: patterns and conservation implications[END_REF] recorded more frequent large values of this variable based on 1008 sites throughout the Czech Republic and an overall mean of 0.37 mg.L -1 . Furthermore, these authors inferred a negative effect of the concentrations in ammonium on the presence of the European noble crayfish. The positive relationship that we observed could be explained by the fact that crayfish are more abundant when they are more frequent (and maybe also other invertebrates that excrete ammonium or ammonia) resulting in more nitrogen-based metabolic waste in the water.

By contrast to ammonium, the negative relationship between concentrations in nitrates (NO 3 -) and the inferred probabilities of presence of two species was as expected and in agreement with previous studies. Interestingly, this negative effect was observed only in the two introduced species (quite clearly for the signal crayfish). [START_REF] Svobodová | The relationship between water quality and indigenous and alien crayfish distribution in the Czech Republic: patterns and conservation implications[END_REF] inferred a similar negative effect of nitrate concentration on the presence of the native European noble crayfish in the Czech Republic. It is not clear why we did not observe an effect of this chemical on the presence of the native white-clawed crayfish. Nitrates are produced by different sources, including soil bacteria. [START_REF] Trouilhé | Etude biotique et abiotique de l"habitat préférentiel de l"écrevisse à pattes blanches (Austropotamobius pallipes) dans l"ouest de la France[END_REF] mentioned that the white-clawed crayfish can tolerate concentrations of nitrates up to 34 mg.L -1 . The concentrations observed in our study were mostly well below this value: only one measure was larger than 34 mg.L -1 (overall mean: 4.6 mg.L -1 ). The difference between the native species and the introduced ones may be due to different habitat preferences. We found that the two latter species were more frequently found in human-modified habitats which could be more affected by excess of nitrates in relation to agriculture.

Overall, our results show that, giving the current distribution of the two introduced species considered here, it is unlikely that these species affect negatively the white-clawed crayfish. It seems rather that the most important threat for this native species is caused by the increase of temperature caused by global warming. On the other hand, if the introduced species continue to spread, they may provide a synergy with the increase of temperature and threaten the native populations. Consequently, if these alien species are not controlled, they may affect negatively the native species which might be already weakened by global environmental changes. In this scenario, it could be extremely interesting to continue the monitoring of the occurrences of the species in the future and compare them with the changes in the variables more affected by global warming. Moreover, since some species of crayfish seems to be sensitive to pollution that they accumulate through food chain [START_REF] Simon | Utilisation du modèle écrevisse comme espèce bioindicatrice de pollution. Application à l"étude des transferts trophiques du cadmium[END_REF], another issue that could be explored in the future is the modelling of the distribution of the different species according to the change of pollution level in freshwater. Highlights  Field survey of crayfish in the French Alps.  Six species were found, two native species and four introduced species.  One native and two introduced species were found in very small numbers.

 MaxEnt modelling of one native and two introduced species showed different significant variables affecting their distributions.  Our results suggest no negative effect of introduced crayfish species in native species.

  also indicating synonymy (syn.) with the taxonomic names widely used in the literature. Five indigenous species, Astacus astacus, Pontastacus leptodactylus, (syn. Astacus leptodactylus), As. pachypus, Austropotamobius pallipes, and Au. Torrentium; and three introduced species, Faxonius limosus, (syn. Orconectes limosus), Pacifastacus leniusculus, and Procambarus clarkii, are found distributed unevenly across the continent.

Fig. 1 .

 1 Fig. 1. (A) Map of Southwestern Europe showing the study area (in grey). (B) Locations of

Fig. 2 .

 2 Fig. 2. Frequencies of land cover associated with the captures of six species of crayfish

Fig. 3 .

 3 Fig. 3. Predicting habitat suitability for three species of crayfish in the French Alps. Habitat

Fig. 4 .

 4 Fig. 4. Significant variables predicting the distribution of the white-clawed crayfish

Fig. 5 .

 5 Fig. 5. Significant variables predicting the distribution of the spinycheek crayfish

Fig. 6 .

 6 Fig. 6. Significant variables predicting the distribution of the signal crayfish (Pacifastacus

  The stream data were then rasterized using a resolution of 30 arc-seconds. The produced raster was used to define background locations defined as places where crayfish were not observed. All cells of the raster outside water streams or still bodies were set as unsuitable for crayfish and thus excluded of the MaxEnt modelling analyses. The dimensions of a 30arc-second cell was 676 m at the southern limit and 639 m at the northern limit of the study area. The choice of this resolution allowed us to have a reasonable number of background localities for the MaxEnt analyses (see Results below). Furthermore, this allowed us to Land cover data were obtained from the European Space Agency Climate Change Initiative (ESACCI; http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download.php, accessed 18 April 2018). These raster data have a resolution of 10 arc-seconds and classify land cover into 38 categories for each year starting 1992 until 2018. The data for the year 2014 were used. Out of the 38 land classes, 24 were observed within the study area which were further

	land class.
	Data on physico-chemical variables were taken from the Waterbase database of the
	Eurepean Union (https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/waterbase-water-quality-
	2, accessed 31 July 2020). The full data set comprise 33,848,578 records of 873 variables
	collected over 56,464 sites between 1931 and 2017.

France for the year 2014 stored as geographical lines with a resolution of up to 1 m and the UTM coordinate reference (http://services.sandre.eaufrance.fr/telechargement/geo/ETH/BDCarthage/FXX/2014/arcgis /FranceEntiere/COURS_D_EAU_FXX-shp.zip, accessed 24 July 2020) together with a database of 45,180 still water bodies (http://services.sandre.eaufrance.fr/telechargement/geo/ETH/BDCarthage/FXX/2014/arcgis /FranceEntiere/HYDROGRAPHIE_SURFACIQUE_FXX-shp.zip, accessed 6 August 2020) with the same geographical characteristics. The streams and still water bodies within the study area were selected resulting in the selection of 9460 streams and 4804 still water bodies, and their geographical coordinates were converted into longitude and latitude to be matched with the data below. The geographical limits of the study area were taken from the Global Administrative Database (https://www.gadm.org/, accessed 24 July 2020). discard redundant information from captures that were geographically close since we considered presence/absence of the crayfish in a cell of 30 arc-seconds

[START_REF] Aiello-Lammens | spThin: an R package for spatial thinning of species occurrence records for use in ecological niche models[END_REF]

. Additionally, this matches the resolution of the coarsest data used in this study (i.e., BioClim data described below).

Elevation data were taken from the CGIAR repository (http://srtm.csi.cgiar.org/srtmdata/, accessed 19 October 2019): these are raster data with a spatial resolution of 3 arc-seconds (≈ 65 m at this latitude). The slope of each location was calculated using the altitudes of the nearby eight cells (i.e., at a distance of 65 m) and averaged among them and expressed as slope percentage. reclassified into 16 classes for the analyses below (Supplementary Information). The reclassified data were then aggregated at a 30 arc-second resolution using the most frequent Journal Pre-proof

Table 1 .

 1 Predictors used in the MaxEnt modelling analyses.

	Predictor	Full name	unit
	Altitude	Altitude	m
	Slope	Slope	%
	Land cover	Land cover class	land classes
	Precipitation	Precipitation	mm
	NH 4	Ammonium	mg.L -1
	BOD 5	Biological oxygen demand	mg(O 2 ).L -1
	DO	Dissolved oxygen	mg(O 2 ).L -1
	NO 2	Nitrites	mg.L -1
	NO 3	Nitrates	mg.L -1
	Ca	Calcium	mg.L -1
	TSS	Total suspended solids	mg.L -1
	Temperature	Temperature	°C

Table 2 .

 2 Summary of records for the six species found during the field survey.

	Species	Status in the	Lakes Rivers	Records used for
		French Alps			MaxEnt modelling
	Astacus astacus	native	0	2	-
	Pontastacus leptodactylus	introduced	1	2	-
	Austropotamobius pallipes	native	2	539	529
	Faxonius limosus	introduced	35	82	105
	Pacifastacus leniusculus	introduced	9	55	59
	Procambarus clarkii	introduced	2	15	-

Table 3 .

 3 Results of model selection for the three species (Nb. Par.: number of parameters).

	Species		Full model		Selected model
		Nb. par.	AUC	AICc Nb.	AUC	AICc
					par.
			Train	Test		Train	Test
	A. pallipes	24	0.83	0.79 9535 12	0.83	0.80 9525
	F. limosus	25	0.87	0.82 2062	7	0.86	0.84 2044
	P. leniusculus	14	0.88	0.83 1194	9	0.89	0.86 1181

Acknowledgements

We wish to thank all the agents working at the French Agency for Biodiversity who performed the crayfish observations, Leopold Füreder for welcoming the first author in the University of Innsbruck, and Yorick Reyjol for help to obtain the data analysed in this study. We are grateful to the reviewer for the constructive comments on a previous version of this paper. Funding was provided by the French-Thai Cooperation Program in Higher Education and Research (2015-2016) for the project "Analysis of Biodiversity in R" (to CP and EP), and ASEA-UNINET on behalf of the Austrian Federal Ministry of Science, Research and Economy (Ernst Mach-Stipendien: ICM-2016-03779 to CP). This is publication ISEM-SUD 202x-xxx.