‘A gift and a curse’: the benefits and limitations of self-tracking Long COVID
Notice bibliographique
Résumé
People living with Long COVID are dealing with significant challenges related to limited understanding of this novel condition, social stigma, and lack of support from medical professionals and others in their lives. This article discusses findings from a qualitative study about how people with Long COVID have spontaneously engaged in self-tracking for the purposes of understanding and managing their illness. It draws on 30 semi-structured interviews with study participants in the USA, UK, Australia, Germany, Denmark and Canada. The study’s findings reveal that the personal health data generated by people with Long COVID through practices of self-tracking create new forms of knowledge about a novel post-viral condition and to some extent challenge the power differentials and fraught sociopolitical climate of the pandemic. The benefits provided by self-tracking data reflect the often psychologised and understudied position of post-viral conditions such as Long COVID. All participants described self-tracking as a valuable tool to gain insight into symptoms and evaluate interventions. It provided them with a sense of empowerment, control, encouragement, and very importantly, validation. However, for some participants, self-tracking their Long COVID symptoms was also sometimes experienced as overwhelming, anxiety-inducing, and frustrating. The study findings are interpreted with references to the broader contexts of novel chronic illness, medical power, lay expertise, COVID politics and digitised information and care work.
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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 | 0,057 | 0,111 |
| 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 | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».