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Enregistrement W4411100884 · doi:10.1136/bmjopen-2024-094487

Experiences of stigma and access to care among long COVID patients: a qualitative study in a multi-ethnic population in the Netherlands

2025· article· en· W4411100884 sur OpenAlexaff
Gertrude Nsorma Nyaaba, Marieke Torensma, Maria Ingeborg Goldschmidt, Marie Nørredam, Ellen Moseholm, Brent Appelman, Mikael Rostila, Peter Tieleman, Sara Biere‐Rafi, Maria Prins, Charles Agyemang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNoVo Foundation
Mots-clésCandidacyMedicineTurkishEthnic groupThematic analysisStigma (botany)Health careQualitative researchSocial stigmaFeelingPublic healthPopulationFamily medicineNursingPsychiatryPsychologySocial psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study explored the experience of stigma and access to healthcare by persons with long COVID from the majority Dutch and two ethnic minority populations (Turkish and Moroccan) living in the Netherlands. DESIGN: This was a cross-sectional qualitative study that employed inductive and deductive thematic approaches to data analysis using MAXQDA. SETTING AND PARTICIPANTS: Between October 2022 and January 2023, 23 semi-structured interviews were conducted with participants of Dutch, Moroccan and Turkish ethnic origins with long COVID living in the Netherlands. Participants were men and women aged 30 years and above. RESULTS: Guided by the concepts of stigma and candidacy, the findings are structured according to the broader themes of stigma and access to care. The findings show that people with long COVID suffer self and public stigma resulting from the debilitating illness and symptoms. Especially among Turkish and Moroccan ethnic minority participants, strong filial obligations and gendered expectations of responsibility and support within their communities further worsen self-stigma. This experience of stigma persisted within healthcare where lack of information and appropriate care pathways led to feelings of frustration and abandonment, especially for participants with pre-existing health conditions which further complicate candidacy. Under the access to healthcare theme, the findings show multiple challenges in accessing healthcare for long COVID due to several multifaceted factors related to the various stages of candidacy which impacted access to care. Particularly for Turkish and Moroccan ethnic minority participants, additional challenges resulting from limited access to information, pre-existing structural challenges and experience of stereotyping based on ethnicity or assumed migrant identity by health professionals further complicate access to health information and long COVID care. CONCLUSIONS: The findings call for urgent attention and research to identify and coordinate healthcare for long COVID. There is also a need for accessible, informative and tailored support systems to facilitate patients' access to information and care pathways for long COVID. Providing tailored information and support, addressing the various barriers that hinder optimal operating conditions in healthcare and leveraging on social networks is crucial for addressing stigma and facilitating candidacy for persons with long COVID towards improving access to care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,419 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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