Negotiation of collective and individual candidacy for long Covid healthcare in the early phases of the Covid-19 pandemic: Validated, diverted and rejected candidacy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,021 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle