Experiences of self‐care during the COVID‐19 pandemic among individuals with rheumatoid arthritis: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to explore the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on self-care of individuals living with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Guided by a constructivist, qualitative design, we conducted one-to-one in-depth telephone interviews between March and October 2020 with participants with RA purposively sampled for maximum variation in age, sex and education, who were participating in one of two ongoing randomized-controlled trials. An inductive, reflexive thematic analysis approach was used. RESULTS: Twenty-six participants (aged 27-73 years; 23 females) in British Columbia, Canada were interviewed. We identified three themes: (1) Adapting to maintain self-care describes how participants took measures to continue self-care activities while preventing virus transmissions. While spending more time at home, some participants reported improved self-care. (2) Managing emotions describes resilience-building strategies such as keeping perspective, positive reframing and avoiding negative thoughts. Participants described both letting go and maintaining a sense of control to accommodate difficulties and emotional responses. (3) Changing communication with health professionals outlined positive experiences of remote consultations with health professionals, particularly if good relationships had been established prepandemic. CONCLUSION: The insights gained may inform clinicians and researchers on ways to support the self-care strategies of individuals with RA and other chronic illnesses during and after the COVID-19 pandemic. The findings reveal opportunities to further examine remote consultations to optimize patient engagement and care. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: This project is jointly designed and conducted with patient partners in British Columbia, Canada. Patient partners across the United Kingdom also played in a key role in providing interpretations of themes during data analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».