“It’s a moving target”: Experiences of pacing to reduce symptom exacerbation among adults living with Long COVID – Results from an international community-engaged qualitative research study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Long COVID is a multisystem condition that negatively impacts daily function. Pacing is a self-management strategy to mitigate symptoms. Our aim was to describe experiences of pacing from the perspectives of adults living with Long COVID. Methods We conducted a community-engaged qualitative descriptive study involving one-on-one online interviews with adults living with Long COVID from Canada, Ireland, United Kingdom, and United States to explore experiences of disability. We asked participants about strategies they used to deal with health challenges living with Long COVID. Interviews were audio recorded and transcribed verbatim. We analyzed data using group-based content analytical techniques. Results Among the 40 participants living with Long COVID, the majority were women (n=25; 63%), white (n=29;73%) and heterosexual (n=30;75%). The median age of participants was 39 years (25th, 75th percentile: 32, 49). Most participants (n=37;93%) used pacing to mitigate or prevent symptoms. Participant described experiences of pacing across five main areas: 1) using pacing as a living strategy (pacing to mitigate multidimensional health challenges; applying pacing to many types of activities; process of pacing experienced as a moving target; pacing experienced as a helpful strategy, but not a cure for Long COVID); 2) learning how to pace (acquiring knowledge about pacing; developing strategies and skills to support pacing); 3) encountering challenges with pacing (learning how to pace; experiencing inequitable access to pacing; experiencing stigma and judgement; undergoing psychological and emotional adjustment from beliefs of ‘fighting’ or ‘pushing through’ to balancing rest with activity; making sacrifices; and encountering unexpected obstacles); 4) experiencing consequences of not pacing; and 5) conceptualising and describing pacing using analogies or metaphors. Discussion Pacing is a challenging and complex strategy used to mitigate symptoms of Long COVID. Healthcare providers should work collaboratively with patients to further refine and implement this strategy, when appropriate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».