Originalartikkel: Maria Katinka Lie Norum, Henrik Vogt

Norsk mediedekning av langvarige symptomer etter covid-19 – en kvantitativ innholdsanalyse

011-026

Michael 2026; 23: 11-26

doi: 10.56175/michael.13073

Siden starten av koronapandemien i 2020 har norske medier hatt en omfattende dekning av langvarige symptomer etter SARS-CoV-2-infeksjon («lang covid»). Informasjon kan påvirke befolkningens, helsepersonells og andre beslutningstakeres oppfatning av sykdommen, sykdomsatferd, hjelpsøking, håndtering, og også fortolkning og opplevelse av symptomene hos individer. Vi har derfor undersøkt mediedekningen av lang covid i Norge med vekt på hvordan helseproblemet er blitt fremstilt.

Vi brukte mediearkivet Retriever til å søke i 11 store eller toneangivende, norske, riksdekkende og skriftlige medier i perioden mars 2020 til november 2023. Vi fant 217 tekster og har gjennomført en kvantitativ innholdsanalyse av dette materialet.

Forskning og uttalelser fra medisinske forskere og fagfolk var en sentral del av mediedekningen. Mens symptomer knyttet til respirasjon ble nevnt hyppigst i starten av perioden, ble symptomer knyttet til hjernen nevnt hyppigst mot slutten og i perioden som helhet. I 76 % av tekstene ble organskade lagt til grunn som forklaring. 89 % av de omtalte pasientene var kvinner. Kun 5 % av intervjuobjektene ble omtalt som tilfrisknet. 59 % av tekstene brukte fryktskapende språk, og 55 % av tekstene kom med en eksplisitt negativ prediksjon for individets sykdomsutvikling og/eller den epidemiologiske utviklingen.

Dekningen har vært preget av en biomedisinsk forståelsesmodell der langvarige symptomer etter SARS-CoV-2-infeksjon primært fremstilles som en hjerne- og systemsykdom med negative utsikter over tid. Fryktskapende språk ble særlig brukt i saker om kvinner og barn.

Langvarige symptomer etter covid-19 ble først definert som en diagnose av Verdens helseorganisasjon (WHO) i oktober 2021 med navnet «post covid-19 condition» (1). Tilstanden er også kalt «post-akutte sekveler av SARS-CoV-2-infeksjon» (2). Pasientgrupper har vært sentrale i konstruksjonen av denne diagnosen, og kalles ofte «lang covid» (3). Vi bruker dette begrepet her.

Forekomsten av lang covid blant tidligere smittede anslås ofte til 5–10 % (2). Symptomene er imidlertid vanlige i normalbefolkningen og kan oppstå både uten infeksjon og etter andre infeksjoner. En norsk studie fra 2023 fant at symptomene ikke var signifikant vanligere hos barn og unge (12–25 år) som hadde gjennomgått infeksjon, enn i en kontrollgruppe som ikke hadde det (4). En studie fra Folkehelseinstituttet fra 2023 fant at plagene var noe vanligere blant personer som hadde gjennomgått SARS-CoV-2-infeksjon (5).

Siden starten av koronapandemien i 2020 har norske medier publisert et betydelig antall artikler om lang covid (figur 1). Mediedekning av medisinske tilstander er relevant både medisinskfaglig og i et folkehelseperspektiv fordi dekningen kan påvirke befolkningens, helsepersonells og andre beslutningstakeres oppfatning av tilstanden (6). Dette vil kunne påvirke individers sykdomsatferd, hjelpsøking, symptomfortolkning og symptomopplevelse (7).

Figur 1. Eksempler på medieoppslag om lang covid fra VG, Dagbladet, Aftenposten og TV2.

En journalistfaglig studie er gjort av mediedekningen av lang covid i Norge fra januar 2020 til mars 2022. Hovedtemaet var balansegangen mellom å lytte til pasienters fortellinger og behovet for å verifisere dem, men artikkelen fokuserte også på pessimistisk språk og hvordan mediedekningen kunne skape frykt i befolkningen (8).

Formålet med vår studie var å analysere mediedekningen av lang covid i Norge fra et medisinskfaglig ståsted. Vi undersøkte spesielt aspekter som påvirker oppfatning, fortolkning og håndtering av helseproblemet i befolkningen, av helsepersonell og av helsemyndigheter. Vi ønsket å besvare følgende forskningsspørsmål: Hva slags type tekster besto dekningen av og hvilke land omhandlet de? Hvordan utviklet dekningens omfang seg over tid? Hva slags type temaer og aktører var definerende for innholdet, og hvem handlet dekningen om? Hvilke symptomer ble vektlagt i dekningen over tid? Hva slags forståelse av tilstanden, årsaker, prognose og muligheter for bedring og løsninger formidlet mediene? Var dekningen fryktskapende, nøytral eller beroligende?

Materiale og metode

Vi har gjort en kvantitativ innholdsanalyse av 217 artikler.

Vi brukte mediearkivet Retriever i innsamlingen av materialet. Et utforskende søk i oktober 2023 resulterte i et mindre utvalg tekster som ble lest for å skape en oversikt over dekningen og utvikle søkestrategien (tabell 1). Det endelige søket ble utført november 2023 (tabell 1).

Tabell 1. Søkeord brukt i det utforskende søket og søkestrengen i det endelige søket. 

Utforskende søk: 

Endelig søk:

Long covid

Langtidscovid

Langcovid

Langcorona

Langtidscorona

Postcorona

Postcovid. 

(long covid) OR long-covid OR (long AND cov*) OR (long AND cor*) OR langtidscov* OR langtidscor* OR langtidscovid OR postcovid OR (postakutt AND cov*) OR (postakutt AND cor*) OR postcov* OR postcor* OR (langtidsvirkninger AND cov*) OR (langtidsvirkninger AND cor*) OR (senvirkning* AND cov*) OR (senvirkning AND cor*) OR (senskad* AND cov*) OR (senskade AND cor*) OR langkorona OR langcor* OR langcov* OR langtidsko* OR langtidsco* OR (sekvele AND cov*) OR (sekvelse AND cor*) OR (vedvarende AND cov*) OR (vedvarende AND cor*) OR (langtidssyk* AND cor*) OR (langtidssyk* AND cov*) OR (hjerneskade AND cov*) OR (hjerneskade AND cor*) OR (hjerne AND cov*) OR (hjerne AND cor*) OR (postakutt AND cov*) OR (postakutt AND cor*)

For å definere kilder til det endelige søket tok vi utgangspunkt i en oversikt over lesertall for norske medier (9). Inklusjonskriterier for valg av kilde var: riksdekkende, skriftlige medier som formidler helsestoff til den generelle befolkningen, og som enten er blant de mest leste eller toneangivende eller begge deler. Totalt inngikk 11 medier i analysen (tabell 2). Vi inkluderte artikler som var produsert av andre medier eller nyhetsbyråer (for eksempel Forskning.no eller NTB), men publisert i disse 11 mediene.

Tabell 2. Kildeutvalget

Kilde

ABC Nyheter 

Aftenposten (papir)

Dagbladet

Dagens Næringsliv

Dagsavisen 

Klassekampen 

Morgenbladet 

Nettavisen 

NRK 

TV2 

VG

Selv om tilstanden ikke fikk et offisielt navn før oktober 2021, dukket medierapporter om langvarige symptomer og begrepet «lang covid» opp allerede våren 2020 (3). Det endelige søket dekket derfor tidsrommet fra 1. mars 2020 til 1. november 2023. Filtre ble brukt i Retrievers søkemotor slik at søket kun dekket følgende områder: Medisin og helse, vitenskap og teknologi, politikk, sosiale forhold samt arbeidsliv og utdanning. Søket ga rundt 1200 treff. Disse tekstene ble grovsortert utfra inklusjons- og eksklusjonskriteriene ved lesning på overskrifts- og ingressnivå eller fulltekst der det var usikkerhet. Dette ga 660 tekster. Etter at identiske tekster publisert både på papir og i nettavis (duplikater) ble fjernet gjensto 380 tekster. Vi ønsket ikke at tekster fra for eksempel nyhetsbyråer som gjengis i flere andre medier, skulle telle uforholdsmessig mye. Derfor ekskluderte vi også svært like tekster som var basert på samme opprinnelige tekst. Kun den fyldigste teksten ble inkludert. Da gjensto 241 tekster. Tekstene ble videre selektert ved lesing av fulltekst, i henhold til inklusjons- og eksklusjonskriteriene og identifikasjon av ytterligere duplikater (tabell 3). Det endelige materialet bestod av 217 artikler. Seleksjonsprosessen er gjengitt i figur 2.

Tabell 3. Inklusjons- og eksklusjonskriterier.

Inklusjonskriterier 

Eksklusjonskriterier 

Innhold: Lang covid var hovedtema

Pasienter som har vært sykehusinnlagt med covid-19 

Teksttype: Alle teksttyper 

Pasienter med symptomer som har vart i mindre enn tre måneder

Pasienter som har hatt mild til moderat covid-19 

Pasienthistorier fra utenfor Skandinavia 

Pasienter med langvarige symptomer etter gjennomgått covid-19

Tekster som omhandler skandinaviske forhold

Tekster som omhandler forskning fra land utenfor Skandinavia

Figur 2: Flytskjema over seleksjonsprosessen.

Vi benyttet kvantitativ innholdsanalyse (10–12). Artiklene ble kodet manuelt i et Excel-dokument.

Ti tekster ble først nærlest av begge forfatterne. Hyppig brukte ord, beskrivelser og karakteristika ved tekstene ble notert for å definere variablene (tabell 4). En variabel representerer manifest innhold, altså innhold som både sender og mottaker forventes å oppfatte som tydelig og eksplisitt til stede i teksten (12). Dette innholdet kan dermed kategoriseres og kodes. Variablene er et analytisk verktøy som muliggjør kvantifisering av tekstenes innhold. Vi var på forhånd interessert i tekstenes persongalleri, symptombeskrivelser og tematikk, og noen av variablene er utviklet deduktivt for å dekke slike forhåndsbestemte aspekter. Vi ønsket samtidig også et induktivt element i tilnærmingen, der vi kunne la tekstene gi opphav til variabler.

Én av forfatterne (MN) utførte søket, seleksjonen, kodingen og den kvantitative analysen av kodene. Etter å ha definert variablene ble 15 tekster testkodet for å sikre at variablene fanget opp ønsket innhold. Fire variabler falt bort, noen ble justert, og to ble lagt til. Kodeboken bestod til slutt av 25 variabler (tabell 4). Hver variabel har ulike koder. De fleste variablene ble kodet med verdiene «ja/nei», mens andre ble kodet med variabelspesifikke koder, som dato eller symptombeskrivelse. Enkelte av variablene og tilhørende koder er definert for å kvantifisere innhold som i utgangspunktet er av kvalitativ karakter (for eksempel antall artikler med et kvalitativt fryktskapende innhold). Kodearbeidet bestod i at hver tekst ble nærlest, og innhold som svarte til de ulike variablene, ble registrert med tilhørende kode. Alle tekstene ble analysert for hver variabel. Kun én kode ble brukt per variabel. Eksempelvis ble en artikkel under variabelen V6 kodet som «forskning» hvis det var hovedtemaet selv om en pasient var nevnt.

I analysen ble variablene talt opp, og innholdet kvantifisert.

Tabell 4. Variabler og tilhørende koder, med forklaring.

Variabelnavn 

Kode (med eksempler) 

V1:Artikkel-nummer 

V2:Publiserings-dato 

V3: Kilde

V4: Type tekst 

Nyhetsartikkel/Intervju/Kommentar/Notis/Reportasje/Leder/Debatt 

V5: Land 

Norge/Sverige/Danmark/Annet 

V6: Tema 

Forskning/Pasienthistorie/Behandling/Tiltak/Diagnostikk/Barn/Samfunnsdebatt/Annet (her ble mest vektlagte tema i hver tekst kodet) 

V7: Pasient 

Ja/Nei

V8: Pasientens kjønn 

Kvinne/Mann

V9: Pasientens alder 

Barn (under 18), Ung (under 30 år), Middelaldrende (30–70 år), Eldre (>70 år) 

V10: Er pasienten yrkesaktiv? 

Ja: Pasienten er arbeidstaker, eller er elev/student. Her menes det at pasienten var yrkesaktiv før sykdommen.

V11:Helsepersonell 

Ja/Nei

V12:Forsker 

Ja/Nei

V13: Byråkrat 

Ja/Nei

V14: Institusjoner 

Ja/Nei

V15: Politiker 

Ja/Nei

V16: Eksplisitt prediksjon 

Positiv/negativ/ingen 

V17: Tone i teksten som helhet 

Betryggende (eks: «de fleste blir friske»

Fryktskapende (eks: «krise», «hjelpeløse» etc)

Nøytral (ikke registrert overvekt av fryktskapende eller betryggende språk) 

V18: Tone i overskrift og ingress 

Betryggende (eks: «de fleste blir friske»

Fryktskapende (eks: «krise», «hjelpeløse» etc)

Nøytral (ikke registrert overvekt av fryktskapende eller betryggende språk) 

V19: Mest vektlagte symptom 

Kognitiv (eks: «hjernetåke», «kognitiv svikt», «hukommelsesvansker»)

Respirasjon (eks: «tungpust»)

Utmattelse (eks: «utslitt», «orker ingenting»)

Annet: (eks: «mistet luktesansen», «muskelsmerter»

Ingen: Ingen symptomer nevnt 

V20: Fokus på organskade eller patofysiologisk defekt? 

Ja/Nei.

V21: Fokus på medisinsk intervensjon som løsning? 

Ja (eks: «venter på en kur»)

Nei (medisinsk intervensjon ikke nevnt eller annen intervensjon ikke fremstilt som reell mulighet

V22: Pasientens rolle som passiv mottaker av sykdom 

Ja (eks: «venter på hjelp», «rammet av long covid»)

Nei (Pasienten fremstår som aktiv ELLER fravær av beskrivelser av pasienten som passiv)

V23: Pasientens rolle som aktiv?

Ja (eks: «gjør så godt hun kan for å bli frisk» eller «vil ikke la meg hindre av sykdommen»)

Nei (Pasienten fremstår som passiv ELLER fravær av beskrivelse av pasienten som aktiv)

V24: Pasient som blir bedre 

Ja/Nei

V25: Blir det nevnt sosiale faktorer? 

Ja (eks: «nedstengning kan ha ført til økning i plager som kan minne om lang covid» eller «stress forverrer symptomene»

Nei

Resultater

VG (46), ABC Nyheter (34) og, Dagbladet (31) hadde flest artikler, mens Dagens Næringsliv (2) og Klassekampen (1) hadde færrest. 71 % av tekstene var nyhetsartikler, 16 % var intervjuer, 9 % var debattinnlegg og 3 % var notiser.

Dekningen omhandlet først og fremst norske forhold, etterfulgt av saker om forskningspublikasjoner fra land utenfor Skandinavia.

Første artikkel ble publisert 22. mai 2020. Publikasjonsraten var høyest fra januar 2021 til april 2022 før den ble lavere og relativt stabil fra mai 2022 (figur 3).

Figur 3. Antall tekster publisert per måned.

Hva handlet tekstene om (variabel V6)?

Forskning var hovedtema i 56 % av tekstene. 24 % var pasienthistorier med intervjuer om symptomer og sykdomsforløp. 8 % omhandlet behandling pasientene mottok i helsevesenet. 7,5 % av tekstene handlet om pandemihåndteringen i relasjon til fare for lang covid. Kun 4 % av tekstene var tilknyttet samfunnsdebatt i form av debattinnlegg og intervjuer. 33 % av tekstene nevnte barn og unge.

Hvilke symptomer ble vektlagt over tid (variabel V19)?

90 % av tekstene omtalte spesifikke symptomer forbundet med lang covid (fordeling vist i figur 4). I 7 % av sakene som nevnte spesifikke symptomer, var respiratoriske symptomer vektlagt. Disse sakene, unntatt to, var fra 2020 og 2021. Kognitive symptomer var mest vektlagt i 51 % av tekstene. Disse symptomene dominerte senere perioden (figur 5).

Figur 4. Antall tekster ordnet etter mest vektlagte symptom.

Figur 5. Mest vektlagte symptom i tekstene over tid.

Hvilke aktører ble nevnt og hvem handlet dekningen om (variabel V7-14 og V22-25)?

60 % av tekstene siterte forskere, 32 % minst én pasient og 28 % helsepersonell. Offentlig tjenestepersoner, som representanter fra Helsedirektoratet, ble sitert i 29 % av tekstene. 17 % av tekstene refererte til uttalelser fra en institusjon, men politikere kun ble sitert i 2 %.

Det var 88 % kvinner blant pasientene som var hovedintervjuobjekt. 72 % var middelaldrende (40–70 år) og 18 % ble kodet som unge (18–39 år). 7 % av artiklene som omhandlet pasienter, handlet om et barn (<18 år).

Materialet består hovedsakelig av artikler om pasienter som fortsatt har symptomer og funksjonsnedsettelse. Kun fire tekster tar for seg pasienter som har blitt friske, eller har fått betydelig symptomreduksjon. Her finner vi en betydelig kjønnsforskjell. En tredjedel av mennene som er intervjuet, har blitt friske, mens kun 3 % av kvinnene og ingen av barna har blitt friske.

Forklaringer og mulige løsninger (variabel V19-24)

I 76 % av tekstene ble lang covid knyttet til organskade eller patofysiologisk defekt og brukte ord som «hjerneskade» eller «organsvikt». 65% av sakene fremstiller pasienter som passive mottakere av, eller ofre for, sykdom (for eksempel «rammet av lang covid» eller «venter på hjelp»). Pasientens egen kognisjon, atferd eller sosiale interaksjoner tillegges ingen rolle i genereringen av symptomene. 10 % av tekstene omtaler pasienter som forteller om mestringsstrategier, eller med ord som impliserer at de spiller en aktiv rolle i egen sykdomsprosess eller tilfriskning.

65 % av sakene vektlegger medikamenter eller annen medisinsk teknologi som løsning, med fraser som «forskere jobber på spreng for å finne en medisin» (Dagbladet 11.02.22).

Hva sier tekstene om prognose og fremtid (variabel V16)

55 % av tekstene inneholder en negativ prediksjon knyttet til enten individers sykdomsforløp (prognose) eller epidemiologisk utvikling i samfunnet, for eksempel: «Vi er titusenvis som aldri ser ut til å bli friske – hjelp oss» (Dagbladet 04.06.20). 13 % har en eksplisitt positiv prediksjon, eksemplifisert med utsagn som «det er gode prognoser for å bli frisk» (VG 21.10.22).

Betryggende og fryktskapende språk (variabel V17-18).

62 % av tekstene har en fryktskapende overskrift og/eller ingress, for eksempel overskriften: «Hvis jeg ligger stille, må du sjekke at jeg lever» (VG, 08.07.23). 59 % av tekstene har en fryktskapende tone i teksten som helhet. Kun 11 % av tekstene bruker et tryggende eller positivt språk.

I tekstene med pasient er 82 % kodet som fryktskapende, 13 % som nøytral og 5 % som positive. I sakene uten pasient er 51 % kodet som fryktskapende, 38 % som nøytrale og 11,5 % som positive.

Diskusjon

Vår studie analyserer dekningen av lang covid i norske medier ut fra et rasjonale om at mediedekningen er viktig for befolkningens, pasienters og andre aktørers fortolkning, noe som teoretisk kan påvirke aktørenes valg, helseatferd og symptomer.

Betydelig forskningsinteresse

I motsetning til en dekning som følger smittebølger og debatter om smitteverntiltak, ser omtalen av publisert forskning ut til å være drivende for lang covid-dekningen. Et gjentakende mønster er at det publiseres en forskningsartikkel som omtales av flere mediekilder, og deretter følges opp av artikler med pasienthistorier. For eksempel omtalte fire av kildene publisering av en studie fra Folkehelseinstituttet (5) med overskrifter som: «FHI: 2,3 millioner nordmenn kan ha plager relatert til «long covid»» (TV2, 10.05.23).

I vårt materiale er forskere de mest sentrale aktørene, sitert i nesten to tredjedeler av artiklene, og det er få politikere eller offentlig tjenestepersoner. Et unntak er assisterende helsedirektør under pandemien, Espen Rostrup Nakstad, som også siteres i saker om nye forskningsfunn. Medisinske forskere kan dermed fortolkes som de viktigste premissleverandørene for dekningen.

Arbeidsføre, kvinner og barn som tema

I tekstene med pasienthistorier omtales ofte pasienter som lider og som opplever ikke å få hjelp. Kun fire av 70 saker med pasienter handler om pasienter som har blitt friske, eller som tar grep for å bli friske.

Pasientene er i hovedsak kvinner i arbeidsfør alder. Ingen intervjuete pasienter er i pensjonsalder eller har vært utenfor arbeidslivet fra tidligere. Dette kan gjenspeile at lang covid anses mest relevant for personer i arbeid. Flere av artiklene omhandler hvordan lang covid-symptomene vanskeliggjør kognitivt arbeid.

Kjønnsperspektivet i dekningen er tydelig ettersom kvinnelige pasienter er hovedtema i 89 % av tekstene med pasient. Dekningen er alvorligere og mindre optimistisk med tanke på prognose når det gjelder kvinner, med eksempelvis overskriften: «Forsker bekymret: Ukjent sykdom rammer kvinner etter covid-19» (VG 10.03.21).

At én av tre artikler nevnte barn og unge og at 7 % av artiklene med pasienter omtalte barn, gjør at dekningen må forventes å påvirke foreldre.

Lang covid som kognisjonsproblem

Respirasjonssymptomer er vanligst i teksten fra starten, mens kognitive symptomer dominerer utover i pandemien. Dette kan indikere et skifte både i hva slags sykdom lang covid fryktes å være (fra lungesykdom til noe som rammer hjernen), i hva slags funksjonstap den oppfattes å medføre, og i hvilke symptomer folk forventer å få. Det kan reflektere at lang covid ikke har stabilt symptominnhold, men påvirkes av hvordan folk vektlegger symptomer. Dette kan ses i lys av Hackings teori om looping-effekten. Teorien beskriver den dynamiske prosessen der kategoriseringen av individer, her i en pasientgruppe, skaper interaksjon mellom individene som kategoriseres og kategorien selv (13). Slik kan kategorien (her lang covid) endre seg over tid.

Frykt og forventning om skade

Dekningen bruker i betydelig grad fryktskapende språk, på tvers av artikkeltyper og gjennom hele perioden. Over halvparten av tekstene kommer med en eksplisitt negativ prediksjon for prognosen til den enkeltes sykdom og/eller den epidemiologiske utviklingen. Lang covid fremstilles i sum som en farlig og dårlig forstått sykdom med få eller ingen utsikter til bedring. Dette ses blant annet i overskrifter som «Ingrid (42) fikk livet snudd på hodet – Kan bli tiårets nye kroniske sykdom» (Nettavisen, 19.01.23) og «Fortvilet og hjelpeløs» (VG, 21.09.23). Siden få tekster belyser ulike perspektiver på hva lang covid er og hvordan tilstanden kan håndteres, ser dekningen ut til å formidle et bilde av usikkerhet.

Pasienthistoriene bruker et særlig fryktskapende språk. I sakene med barn er det kun brukt fryktskapende språk. Artiklene om barn har overskrifter som «Long covid-barna» (VG 18.09.21) og «Foreldre fortviler – jeg kjenner ikke igjen barnet mitt» (TV2 29.05.23). Ingen av artiklene har med et barn som blir bedre, og alle artiklene gir en eksplisitt negativ prediksjon.

Samlet tegner pasienthistoriene et bilde av sykdommen som en system- og hjernesykdom ettersom kognitive symptomer og utmattelse er vektlagt i 92 % av sakene. Dekningen er primært knyttet til et biomedisinsk paradigme der forklaringene vektlegger organskade, forventningen er at problemet må løses med biomedisinsk intervensjon, og pasientens egne følelser, tanker, handlinger og sosiale relasjoner spiller liten rolle (14).

Det er også verdt å merke seg at 8 % av artiklene fokuserer på lang covid i relasjon til tiltak som skolestengning, noe som reflekterer at fenomenet blir et argument for ulike tiltak innen smittevern og vaksinasjon. Dette har vedvart også etter perioden vi har undersøkt systematisk (15).

Effekter av forventning

Vi vet at hjernens fortolkning av symptomer som uttrykk for noe farlig eller signifikant modulerer symptomer og kan gjøre dem mer langvarige (7, 16, 17). Noceboeffekter kan være mer langvarige enn placeboeffekter (18). Det finnes også empirisk belegg for at mediedekning kan påvirke medisinsk uforklarte symptomer som attribueres til miljøpåvirkning (19). En randomisert studie har sannsynliggjort at kommunikasjon av usikkerhet og symptomer som uttrykk for lang covid kan påvirke forventninger om symptomvarighet (20) Gitt at mediedekning av medisinske tilstander kan påvirke folks fortolkning, er det en hypotese at den kan bidra til økt symptombelastning i samfunnet (7, 21, 22). I tillegg kommer helseangst som dekningen kan medføre. Dette er både et folkehelseproblem, et medisinsk-etisk dilemma som kan forstås som en iatrogen skade på samfunnsnivå, og et journalistisk-etisk problem. Medisinsk informasjon er ikke helsemessig nøytral; den kan i seg selv fremme eller svekke helsen.

Dynamikken som eventuelt gjør at informasjon i media påvirker symptombelastningen i befolkningen er trolig kompleks, med både sosiale, mediemessige og infeksjonsepidemiologiske elementer. En studie som ble utført for å belyse en slik sammenheng, kunne ikke finne noen klar assosiasjon mellom vektlagte symptomer i mediedekningen av lang covid og rapporterte symptomer i befolkningen. Studien var imidlertid deskriptiv og ikke designet for å avdekke årsakssammenhenger. Den fokuserte heller ikke på kognitive symptomer som dominerte i vårt materiale.

Vår studie styrker behovet for mer forskning på sammenhengen mellom informasjon i medier og lang covid i befolkningen.

Styrker og svakheter ved metoden

Dette er den første studien av norsk mediedekning av langvarige symptomer etter covid-19 fra et medisinskfaglig perspektiv. Vi hadde ingen ambisjoner om en komplett oversikt over dekningen, og utelukker ikke oversette artikler, aspekter eller trender. Vi har analysert kun skriftlige, tradisjonelle medier, og man kan tenke at funnene ville vært noe annerledes hvis man hadde inkludert radio, TV og sosiale medier. Det skriftlige innholdet på TV2 og NRK forventes imidlertid i stor grad å følge radio- og TV-innholdet.

I søket vårt oppdaget vi mot slutten av arbeidet at vi kun har inkludert artikler fra Aftenpostens papirutgave. Retrievers grensesnitt er noe endret, men nettutgaven kan ha blitt utelatt ved en feil ved kildevalget i søkemotoren. Aftenposten-artikler kun publisert på nett vil derfor mangle, men vi regner ikke med at dette svekker materialets representativitet vesentlig. Vi har heller ikke til slutt ekstrahert artikler fra Dagsavisen, Klassekampen og Morgenbladet på papir. Dette kan skyldes at disse kun ga duplikater i søket, men vi kan i ettertid heller ikke utelukke at de ikke er blitt søkt i ved en feil. Da nettversjoner generelt er mer omfattende enn papirversjoner, regner vi ikke med at vi eventuelt har gått glipp av mange treff her og heller ikke at dette påvirker materialets representativitet vesentlig.

Vi har analysert et stort materiale, som gir et godt overblikk, og ser på utviklingen over tid. Det var utfordrende å etterstrebe målet om objektivitet i analysen, fordi man ikke kunne bruke et sett med ferdige variabler, men måtte lage vår egen kodebok. Dette medfører risiko for bias i utvelgelse av materialet, og kodebokens utforming. Vi har forsøkt å løse denne utfordringen ved å ha både en deduktiv og induktiv tilnærming til variabeldannelsen, og kun registrere det manifeste innholdet i tekstene. For å redusere risikoen for feilklassifisering av innhold gjennomførte vi to testkodinger, for å sikre at variablene fanget opp ønsket innhold.

I tillegg til å ekskludere duplikater valgte vi å ekskludere tekster med svært likt innhold basert på samme opprinnelige kilde. Dette ble gjort for å belyse det tematiske innholdet i dekningen. Samtidig er det problematisk fordi publisering av lignende og ikke-originale tekster også reflekterer redaksjonelle valg og hvilke budskap befolkningen i størst grad eksponeres for. Det er sannsynlig at de kvantitative fordelingene hadde vært noe annerledes dersom disse tekstene var inkludert.

En svakhet ved metoden er at bare én av oss (MN) utførte kodingen og den kvantitative analysen av kodene. Vi gjorde ingen test av interkoder-reliabilitet før denne kodingen. Særlig for kodene som innebærer subjektiv fortolkning (for eksempel V17 og V18, som omhandler tone i teksten som helhet og i ingress/overskrift), kan andre kodere kunne tolke innholdet annerledes. At søket og seleksjonen ble utført av en person øker også risikoen for at enkelte referanser kan ha blitt feilekskludert.

Konklusjon

Vi fant at norsk mediedekning av lang covid i stor grad er drevet av forskning og aktører fra medisinske fagfelt. Fokus i dekningen har endret seg fra symptomer knyttet til lunger til symptomer knyttet til hjernen. Pasientene som intervjues er primært kvinner mellom 40 og 60 år, og det er få tilfrisknede pasienter. Dekningen kan tolkes som at lang covid er en farlig sykdom som forstås i lys av en biomedisinsk modell, med uklar prognose, med liten utsikt til hjelp og pasientene som passive mottagere av sykdom og symptomer. I saker som omhandler kvinner og barn, brukes et særlig fryktskapende språk.

Artikkelen er fagfellevurdert

Litteratur

  1. WHO: A clinical case definition of post COVID-19 condition by a Delphi consensus, 6. october 2021. Genève: WHO: 2021. https://www.who.int/publications/i/item/WHO-2019-nCoV-Post_COVID-19_condition-Clinical_case_definition-2021.1 (20.11.2025)

  2. Dalgard O. Long covid. Store medisinske leksikon Oslo. https://sml.snl.no/long_covid (20.11.2025)

  3. Callard F, Perego E. How and why patients made Long Covid. Social Science of Medicine 2021; 268: 113426. doi: 10.1016/j.socscimed.2020.113426

  4. Selvakumar J, Havdal LB, Drevvatne M et al. Prevalence and characteristics associated with post–COVID-19 condition among nonhospitalized adolescents and young adults. JAMA Network Open 2023; 6: e235763.

  5. Magnusson K, Turkiewicz A, Flottorp SA et al. Prevalence of long COVID complaints in persons with and without COVID-19. Scientific Reports 2023; 13: 6074. doi: 10.1038/s41598-023-32636-y

  6. Korshakova E, Marsh JK, Kleinberg S. Health Information Sourcing and Health Knowledge Quality: Repeated Cross-sectional Survey. JMIR Formative Research 2022; 6: e39274.

  7. Joffe AR, Elliott A. Long COVID as a functional somatic symptom disorder caused by abnormally precise prior expectations during Bayesian perceptual processing: A new hypothesis and implications for pandemic response. SAGE Open Medicine 2023; 11: 20503121231194400.

  8. Jacobsen HØ. Empathetic verification: covering ‘Long COVID’ in Norwegian newsrooms. Reuters Institute for the Study of Journalism; 2022. https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2022-07/RISJ%20Paper_HanneO_Final.pdf (20.11.2025)

  9. Medietall.no. Persontall. https://www.medietall.no/index.php?liste=persontall&r=PERSONTALL&pid=53545&p=2312&gs=1&g_sels= (20.11.2025)

  10. Hansen A, Machin D. Media and communication research methods. 2. utg. London: Globe Press, 2019.

  11. Neuendorf KA. The content analysis guidebook. 2. utg. Los Angeles: SAGE, 2017.

  12. Schrøder KC. Discursive realities. I: Jensen KB, red. A Handbook of Media and Communication Research. Qualitative and Quantitative Methodologies. 2. utg. London: Routledge, 2012.

  13. Hacking I. The looping effects of human kinds. I: Causal cognition: A multidisciplinary debate. Oxford: Oxford University Press; 1996: 351–394.

  14. Engel GL. The need for a new medical model: a challenge for biomedicine. Science 1977; 196: 129–136.

  15. Wilthil J. FHI: Mener færre bør ta koronavaksinen. NRK. https://www.nrk.no/buskerud/fhi_-mener-faerre-bor-ta-koronavaksinen-1.17502153 (20.11.2025)

  16. Kube T, Rozenkrantz L, Rief W et al. Understanding persistent physical symptoms: Conceptual integration of psychological expectation models and predictive processing accounts. Clinical Psychological Review 2020; 76: 101829. doi: 10.1016/j.cpr.2020.101829

  17. Colloca L. The Nocebo Effect. Annual Review of Pharmacology and Toxicology 2024; 64: 171–190. doi: 10.1146/annurev-pharmtox-022723-112425

  18. Kunkel A, Schmidt K, Hartmann H et al. Nocebo effects are stronger and more persistent than placebo effects in healthy individuals. eLife. 2025; 14. doi: 10.7554/eLife.105753

  19. Witthoft M, Rubin GJ. Are media warnings about the adverse health effects of modern life self-fulfilling? An experimental study on idiopathic environmental intolerance attributed to electromagnetic fields (IEI-EMF). Journal of Psychosomatic Research 2013; 74: 206–212. doi: 10.1016/j.jpsychores.2012.12.002

  20. Mills F, Bhogal JK, Dennis A, Spoiala C et al. The effects of messaging on long COVID expectations: An online experiment. Health Psychology 2022; 41: 853–863. doi: 10.1037/hea0001230

  21. Amanzio M, Cipriani GE, Mitsikostas DD. The nocebo phenomenon in the COVID-19 pandemic: a nocebodemic effect. Expert Review of Clinical Pharmacology 2022; 15: 1377–1382. doi: 10.1080/17512433.2022.2142115

  22. Barsky AJ. The iatrogenic potential of the physician’s words. JAMA 2017; 318: 2425–2426. doi: 10.1001/jama.2017.16216

Maria Katinka Lie Norum

m.k.l.norum@studmed.uio.no

Griffenfeldts gate 19A

0460 Oslo

Maria Katinka Lie Norum er medisinstudent, Det medisinske fakultet, Universitetet i Oslo.

Henrik Vogt

henrik.vogt@medisin.uio.no

Avdeling for samfunnsmedisin og global helse

Postboks 1130 Blindern

0318 Oslo

Henrik Vogt er førsteamanuensis, Institutt for helse og samfunn, Avdeling for samfunnsmedisin og global helse, Det medisinske fakultet, Universitetet i Oslo