Swept under the carpet: a qualitative study of patient perspectives on Long COVID, treatments, services, and mental health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A constellation of often disabling long-term physical symptoms enduring after an acute SARS-COV-2 infection is commonly referred to as Long COVID. Since Long COVID is a new clinical entity, research is required to clarify treatment needs and experiences of individuals affected. This qualitative descriptive study aimed to provide insight into Long COVID treatment and service experiences and preferences of individuals experiencing Long COVID and the intersections with mental health. METHODS: The study was conducted out of a tertiary care mental health hospital, with online recruitment from the community across Canada. A total of 47 individuals (average age = 44.9) participated in one of 11 focus groups between June and December 2022. Five focus groups were conducted with participants who had pre-existing mental health concerns prior to contracting SARS-CoV-2, and six were with people with Long COVID but without pre-existing mental health concerns. A semi-structured interview guide asked about service experiences and service preferences, including mental health and well-being services. Discussions were recorded, transcribed, and analyzed using codebook thematic analysis. RESULTS: When accessing services for Long COVID, patients experienced: (1) systemic barriers to accessing care, and (2) challenges navigating the unknowns of Long COVID, leading to (3) negative impacts on patient emotional well-being and recovery. Participants called for improvements in Long COVID care, with a focus on: (1) developing Long COVID-specific knowledge and services, (2) enhancing support for financial well-being, daily living, and building a Long COVID community, and (3) improving awareness and the public representation of Long COVID. CONCLUSIONS: Substantial treatment barriers generate considerable burden for individuals living with Long COVID. There is a pressing need to improve treatment, social supports, and the social representation of Long COVID to create integrated, accessible, responsive, and ongoing support systems.
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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 | 0,021 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».