The lived experience of long COVID: A qualitative study of mental health, quality of life, and coping
Notice bibliographique
Résumé
The majority of people who contract COVID-19 experience a short period of symptomatic infection. However, symptoms persist for months or years following initial exposure to the virus in some cases. This has been described as long COVID. Little is known about the lived experience of this condition, as it has only recently emerged. This study aimed to explore the experiences of mental health, quality of life, and coping among people living with long COVID. A sample of 47 adults with lived experience participated in web-based focus groups. Separate focus groups were held for 24 individuals with pre-existing mental health conditions and 23 individuals without pre-existing mental health conditions. Data were analyzed using a codebook thematic analysis approach. Five themes were identified as integral to the long COVID experience: The Emotional Landscape of Long COVID, New Limits to Daily Functioning, Grief and Loss of Former Identity, Long COVID-related Stigmatization, and Learning to Cope with Persisting Symptoms. These findings illustrate the immense impact of long COVID on mental health and quality of life. Minimal differences were found between those with and those without pre-existing mental health conditions, as both groups were substantially impacted by the condition. Attention to the perspectives of people with lived experience of long COVID is necessary to inform future directions for research and clinical practice.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».