Coping with stressful life disruptions due to long COVID: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long COVID impacts people's physical health and cognition which immensely affects their psychosocial well-being. A larger study was conducted that explored the psychosocial impacts of Long COVID on individuals and caregivers. This paper focuses on the impact of these stressful disruptions on one's health and psychosocial well-being, and how individuals cope with them. METHODS: Utilizing a qualitative descriptive approach, we conducted interviews with 67 participants (52 people with Long COVID (mean age: 50.4) and 15 caregivers (mean age: 50.0)). People with Long COVID and caregivers were recruited from healthcare institutions through care team referrals, patient partners, and health organizations and via social media platforms. A thematic codebook developed through inter-coder agreement processes was used to analyze the data. FINDINGS: Three key themes were identified: (1) Disruptions in people with Long COVID and caregivers' lives are characterized by a deviation from their perceived 'normalcy', (2) Disruptions lead to substantial stress, loss and grief (independence, agency, meaning, and purpose), and (3) People with Long COVID and caregivers cope with stressful disruptions by adapting their daily activities. CONCLUSION: Our findings make the case for supportive rehabilitation strategies that address the psychosocial repercussions of Long COVID to help mitigate feelings of loss and grief, thereby increasing individuals' overall quality of life and well-being.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».