Fighting COVID-19: a qualitative study into the lives of intensive care unit survivors in Wuhan, China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to provide an insight into the life of survivors of critical COVID-19 in China. METHODS: We conducted an online survey and qualitative interviews among intensive care unit survivors of critical COVID-19 between November and December 2020 in Wuhan, China. Eligible participants were asked to complete the EQ-5D-5L and the Short Form 36-Item Survey, and invited to participate in a semistructured face-to-face interview. Descriptive analyses and phenomenological approach were adopted to analyse quantitative and qualitative data, respectively. RESULTS: Of 10 survivors who completed the questionnaire, 8 participated in the interview. The mean scores±SD of EuroQol-5 Dimensions-5 Level utility and EuroQol-Visual Analogue Scale were 0.88±0.15 and 80.9±14.2, respectively. The qualitative interview identified four themes, namely poor physical health, post-traumatic stress, social stigma and family support. CONCLUSIONS: COVID-19 survivors continue fighting physical and psychological impacts. Despite strong family support, these patients are struggling with social stigma. It is a long, challenging journey to recovery for patients and society.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».