Lived experiences of COVID-19 disease: a qualitative meta-synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the COVID-19 pandemic, various aspects of human life were changed around the world. The present study aimed to provide a systematic review of the available evidence on lived experiences of the COVID-19 pandemic. Methods: This is a systematic review of the meta-synthesis type. Evidence from studies from 2019 to 2021 was used. Keywords of lived experiences, experiences, people, nation, patients, community, COVID-19, corona, and corona disease were searched in PubMed, Science Direct, Web of Science, and Cochrane databases. The Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the quality of articles. A qualitative meta-synthesis was performed by a researcher based on a three-step meta-synthesis method described by Thomas and colleagues. MAXQDA 10 was used for data analysis. The present study is based on the guidelines for Enhancing transparency in reporting the meta-synthesis of qualitative research (ENTREQ). The reliability of this study had a Kappa coefficient of 0.660 with a consistency rate of 98.766%. Results: Finally, the data from 11 articles were analyzed. The main and sub-themes obtained in this study included negative aspects (chaos, hustle associated, dualities, bad body, value decay, seclusion, psychological challenges) as well as positive aspects (opportunities arising from the individual, family, and social stability). Conclusion: Problems of life during COVID-19 should be considered as part of the COVID-19 pandemic care program. Individual assessments should normally be considered in a public health crisis. It is recommended to conduct serious, in-depth, and practical research in this field.
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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 | 0,075 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».