Negotiation of collective and individual candidacy for long Covid healthcare in the early phases of the Covid-19 pandemic: Validated, diverted and rejected candidacy
Notice bibliographique
Résumé
This analysis of people's accounts of establishing their need and experiences of healthcare for long Covid (LC) symptoms draws on interview data from five countries (UK, US, Netherlands, Canada, Australia) during the first ∼18 months of the Covid-19 pandemic when LC was an emerging, sometimes contested, condition with scant scientific or lay knowledge to guide patients and professionals in their sense-making of often bewildering constellations of symptoms. We extend the construct of candidacy to explore positive and (more often) negative experiences that patients reported in their quest to understand their symptoms and seek appropriate care. Candidacy usually considers how individuals negotiate healthcare access. We argue a crucial step preceding individual claims to candidacy is recognition of their condition through generation of collective candidacy. “Vanguard patients” collectively identified, named and fought for recognition of long Covid in the context of limited scientific knowledge and no established treatment pathways. This process was technologically accelerated via social media use. Patients commonly experienced “rejected” candidacy(feeling disbelieved, discounted/uncounted and abandoned, and that their suffering was invisible to the medical gaze and society). Patients who felt their candidacy was “validated” had more positive experiences; they appreciated being believed and recognition of their changed lives/bodies and uncertain futures. More positive healthcare encounters were described as a process of “co-experting” through which patient and healthcare professional collaborated in a joint quest towards a pathway to recovery. The findings underpin the importance of believing and learning from patient experience, particularly vanguard patients with new and emerging illnesses.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».