“#LongCOVID affects children too”: A Twitter analysis of healthcare workers’ sentiment and discourse about Long COVID in children and young people in the UK
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aims With a social media analysis of the discourse surrounding the prevalence of Long COVID in children and young people (CYP), this study aims to explore healthcare workers’ perceptions concerning Long COVID in CYP in the UK between January 2021 and January 2022. This will allow to contribute to the emerging knowledge on Long COVID and identify critical areas and future directions for researchers and policymakers. Design A mixed methods approach with a discourse, keywords, sentiment, and image analysis, using Pulsar™ and Infranodus. Setting A discussion of the experience of Long COVID in CYP in the UK shared on Twitter between 1 January 2021 and 31 January 2022. Participants A sample of health workers with Twitter accounts whose bio has them identifying themselves as HCWs. Results We obtained 2588 tweets. HCW were responsive to announcements issued by authorities regarding the management of COVID-19 in the UK. The most frequent feelings were negative. The main themes were uncertainty about the future, policies and regulations, managing and addressing COVID-19 and Long COVID in CYP, vaccination, using Twitter to share scientific literature and management strategies, and clinical and personal experiences. Conclusions The perceptions described on Twitter by HCW concerning the presence of Long COVID in CYP appear to be a relevant and timely issue and responsive to the declarations and guidelines issued by health authorities over time. We recommend further support and training strategies for health workers and school staff regarding the manifestations and treatment of Long COVID in CYP. Strengths and limitations of this study – Our online analysis of Long COVID contributes towards an emerging understanding of reported experiential, emotional and practical dimensions of Long COVID in CYP specifically, as well as questions of vaccine hesitancy in CYP with Long COVID. – We identify key policy areas that need considered attention and focus, such as: a) the provision of psychosocial support with access to quality mental health resources to alleviate the impact that Long COVID can have on the mental health of CYP; and b) the development of clear Long COVID pandemic recovery policies that are informed from a health equity perspective and how this affects CYP living with Long COVID. – This is one of few studies to collect healthcare workers’ perceptions regarding Long COVID in CYP in the UK, using information from Twitter. – This study is limited to the perception of those who identified as healthcare workers via their online biographies, and so is not representative of the general UK or the global population.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».