The impact of the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic on the well‐being of individuals with persistent postconcussive symptoms: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In response to the COVID-19 pandemic, public health measures were implemented that closed essential businesses, mandated social distancing, and imposed substantial changes to the routine care experienced by patients with mild traumatic brain injury (mTBI) and persistent postconcussive symptoms (PPCS). Patients with PPCS often rely on a comprehensive care team, requiring in-person treatments and consistent care. Little information exists regarding how access to these services have been affected by public health measures and what outcome the measures have had on the recovery of patients with PPCS. OBJECTIVE: To explore the impact of the restriction of in-person treatments, shifts to virtual care, and global public health measures on the recovery and psychological well-being of patients with PPCS. DESIGN: Qualitative interviews were recorded, transcribed, and analyzed using a reflexive thematic analysis approach to identify the main impacts of the public health measures on participants with PPCS. SETTING: Participant interviews were completed remotely via telephone or video-calling software during province-wide shutdowns. PARTICIPANTS: 20 individuals with PPCS who attended the institution's Brain Injury Program consented to participate. INTERVENTIONS: Not applicable. RESULTS: The impacts of the public health measures emerged most prominently in three main categories: (1) day-to-day lived experiences, (2) personal health status, and (3) health service experiences and barriers. CONCLUSIONS: This in-depth investigation of the lived experiences of patients with PPCS outlines how the COVID-19 public health measures negatively affected their care and well-being. The analysis identified that through increasing social support systems, providing better access to standard or remote treatment, and developing more effective telehealth strategies, this population could be better supported in the event of future public health measures.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».