Living with COVID-19 in the community during the first wave of the pandemic: Lessons from patients for healthcare providers and policy makers
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative descriptive study explores patients’ experiences of living with COVID-19, in the community, during the early stages of the pandemic. Between October 2020 and April 2021, fifteen semi-structured, video-recorded interviews were conducted, via Zoom, with participants in five Canadian provinces. Participants self-identified as having had a confirmed or suspected case of COVID-19. The constant comparative method was used to produce a thematic analysis of findings. Key findings include 1) PCR tests were not widely available in Canada, during the first wave, so many participants lacked a confirmed diagnosis and, subsequently, encountered challenges accessing specialist medical care; 2) Rapidly changing protocols around testing also impacted return to work as employers’ requirements were sometimes misaligned with public health guidelines; 3) Participants often found public health measures to be illogical, inconsistent, or sub-optimally implemented, and frequently perceived them as politically motivated rather than evidence-based; 4) some individuals with persistent symptoms had difficulty gaining acknowledgement and support for what is now more widely acknowledged to be long-COVID; and 5) The view that healthcare providers need a more nuanced approach to patients who lack a confirmed diagnosis or present with hard-to-explain symptoms was widely shared. There is the need for greater responsiveness to the lived experiences of patients with COVID-19, especially those with persistent symptoms, in developing clinical pathways and social supports. Experience Framework This article is associated with the Policy & Measurement lens of The Beryl Institute Experience Framework. (https://www.theberylinstitute.org/ExperienceFramework). Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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 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 ».