Likepersonstjenesten: Den viktige samtalen mellom Mirela og Berit

29. juli 2020

Å ha en sykdom kan oppleves som ensomt. Derfor er det viktig å ha noen å prate med, og her kommer likepersonene inn i bildet. Les mer om medlem Mirela sin erfaring fra samtalene med Berit, likeperson for høyt stoffskifte i Stoffskifteforbundets kontaktutvalg.


En likeperson er først og fremst et medmenneske, som i kraft av sine erfaringer kan være til hjelp for andre mennesker i deres bearbeidelse av egen livssituasjon. Dersom du har spørsmål eller har behov for å snakke med noen, er det viktig å vite at det er råd å få.

I Stoffskifteforbundet er vi opptatt av at våre medlemmer skal få god oppfølging og føle seg ivaretatt. Derfor er våre flinke likepersoner i Stoffskifteforbundet verdifulle. Dette er personer som selv har stoffskiftesykdom, som vet hvor skoen trykker og ønsker å bruke sin egen erfaring med en stoffskiftesykdom til å hjelpe andre. Likepersonene er sertifiserte medlemmer som sitter i det vi kaller et kontaktutvalg. Ingen i kontaktutvalget er medisinske fagpersoner, men de har likevel erfaring med å snakke med andre i en tilsvarende situasjon, lytte og komme med råd når det gjelder å takle hverdagsutfordringene som kommer med å ha en stoffskiftesykdom.

Mirela: – En uvurderlig trygghet i det som for meg var en ny og krevende tilværelse 

Vi er opptatt av gode tilbakemeldinger fra våre medlemmer om den oppfølgingen de får fra likepersonene som sitter i kontaktutvalget. Mirela ble medlem i Stoffskifteforbundet i april, og har benyttet seg av en samtale med en likeperson. Hun har brukt medlemskapet sitt til å prate med Berit Toskedal Kvilhaug ved flere anledninger, og har opplevd kontakten som en uvurderlig trygghet.

«Jeg ble medlem i Stoffskifteforbundet etter å ha fått påvist meget høyt stoffskifte, en sjelden utgave av en relativt vanlig Postpartum tyreoidit.

Medlemskapet har jeg brukt relativt hyppig ved å henvende meg til likepersonen Berit. Hun har vært en uvurderlig hjelp underveis siden jeg fikk påvist sykdommen. Hadde det ikke vært for rådene fra Berit, ville jeg neppe navigert meg gjennom systemet, forstått sykdommen min og tatt egne symptomer på alvor tidlig nok. Jeg kan ikke skryte nok av henne og dermed dere.

Sykdommen min har vært fysisk overveldende og det har ikke vært enkelt å finne noen jeg kan prate med. Gode råd har vært få. Bortsett fra Berit. Hun har vært blid hver gang jeg har ringt. Like konkret, tydelig, varm og åpen. En uvurderlig trygghet i det som for meg var en ny og krevende tilværelse. 

Dere er et fantastisk forbund og tar dere av en meget viktig oppgave. Håper at dere fortsetter med dette flotte arbeidet og at likepersoner er kommet for å bli».

Det mellommenneskelige møtet

For noen vil samtalen og det mellommenneskelige møtet være det viktigste. Å møte noen som har gått veien før en selv, kan ha stor betydning for personen som oppsøker likepersonen.

I heftet  Å være i samme båt definerer Bufdir  likepersonsarbeid slik:

«En samhandling mellom personer som opplever å være i samme båt, eller noenlunde i den samme livssituasjon, og hvor selve samhandlingen har som mål å være en hjelp, støtte eller veiledning partene imellom.» 

I en slik samtale står samhandling og erfaringsutveksling i sentrum. Samhandlingen skal derfor fungere som hjelp, støtte eller veiledning. Samhandlingen er organisert, ulønnet og utføres av ikke-profesjonelle. Likepersonsarbeid kan ta form av samtaler mellom to personer i møter eller over telefon, men kan også finne sted i samtalegrupper eller gruppebaserte aktivitetstilbud.

Alle likepersoner har taushetsplikt, og likepersonene i kontaktutvalget vårt er delt inn etter sykdomsgruppering.

Dette er noen av de personlige egenskapene som kreves av likepersoner i Stoffskifteforbundet:

  • Tid og lyst til å hjelpe andre
  • Personlig egnethet
  • Bearbeidet sykdomsforløp
  • Kunne sette grenser
  • Være en ikke-profesjonell
  • Be om veiledning når du trenger/ønsker det
  • Kjenne til det grunnleggende om sykdommene, Stoffskifteforbundet og hjelpeapparatet rundt.

 

Andre innlegg

Utvikler unik «kalkulator» for riktig dosering av Levaxin

Av Lasse Jangaas • 15. april 2026
Trenger deltakere til banebrytende studie på lavt stoffskifte

Karianne fikk ekstremt lavt stoffskifte etter barnefødsel

Av Lasse Jangaas • 13. april 2026
– Ta deg ei natt på hotell for å sove ut, foreslo fastlegen da Karianne var utkjørt. Så viste det seg at hun hadde en TSH på over 150. Tekst og foto: Lasse Jangås – Jeg var heldig som opplevde en drøm av et svangerskap. Fødselen var riktignok tøff, men jeg hentet meg ganske fort inn etterpå, sier Karianne Andreassen (32) fra Tromsø. Gradvis forverring Hun er profesjonell danser, utdannet ved London Studio Centre i England, og jobbet i England og Skottland i flere år før hun i 2019 flyttet til Oslo. – Albert ble født i juni i 2024, og i løpet av seinsommeren og tidlig på høsten begynte jeg å få energien tilbake. Jeg gledet meg til å reise på turné med en soloforestilling i november, minnes hun. Men slik skulle det ikke gå. – Jeg ble mer og mer sliten utover høsten, og måtte etter hvert sove med Albert hver gang han trengte en lur. Men det utviklet seg så gradvis at det ikke var så lett å merke fra dag til dag. I jula reiste hun hjem til Tromsø, og familien reagerte umiddelbart på hvordan Karianne så ut. – Søsteren min jobber i helsevesenet og spurte med én gang om jeg var syk. Og når jeg ser på bilder av meg fra den jula, kjenner jeg meg nesten ikke igjen. Jeg var veldig pløsete og hoven i ansiktet. Klarte ikke å gå til legen Etter at hun kom tilbake til Oslo på nyåret i fjor ble det bare verre. – Jeg orket omtrent ingenting, ville bare sove. Jeg hadde bestilt legetime, men da dagen kom, ringte jeg for å avbestille. Jeg orket ikke, tenkte det var bedre at jeg brukte den tida på å sove, sier hun. Det skulle dessverre bli enda verre. – Noen uker senere fikk jeg et voldsomt panikkanfall, hvor jeg gråt og hikstet og ikke klarte å snakke. I denne perioden følte hun seg også alene. De andre i barselgruppa hennes sa at det nok kom til å bli bedre. – Men det gjorde det jo ikke. Og jeg følte på en skam over at jeg var den eneste som ikke fikk det til. De andre tok med seg barna på babysvømming og andre aktiviteter, men jeg hadde ikke en sjanse til å delta på sånt. Jeg orket rett og slett ikke. Karianne reiste i stedet tilbake til Tromsø. Familien reagerte igjen på formen hennes og søsteren hennes ga henne et skjema hun kunne fylle ut for å se om hun kanskje led av fødselsdepresjon. – Da var det ganske ille fatt med meg. Jeg var så sliten at jeg måtte bytte hånd mens jeg pusset tennene. Og fødselspermisjonen nærmet meg slutten. Jeg skulle snart begynne å jobbe igjen, med to krevende forestillinger om dagen... (Artikkelen fortsetter under bildet.)

Kunstig intelligens kan forbedre diagnostikk

Av Lasse Jangaas • 26. mars 2026
Kunstig intelligens (KI) har allerede gjort sitt inntog i helsesektoren. En ny studie viser at KI-assistert ultralyd også kan øke presisjonen ved diagnostisering og skille mellom god- og ondartede knuter på skjoldbruskkjertelen. Forskerne analyserte data fra 28 studier med til sammen over 130.000 pasienter og mer enn 150.000 skjoldbruskkjertelknuter, og resultatene viser at KI-systemer har høy diagnostisk nøyaktighet når det gjelder å skille mellom godartede og ondartede knuter. Sensitivitet (evne til å oppdage sykdom): ca. 89 % Spesifisitet (evne til å utelukke sykdom): ca. 84 % Dette betyr at teknologien i stor grad klarer å identifisere både de som faktisk har kreft og de som ikke har det. Bedre analyse av medisinske bilder KI-systemene analyserer ultralydbilder av skjoldbruskkjertelen, og særlig såkalte dyp-læringsmodeller (deep learning) utmerker seg, fordi de kan oppdage komplekse mønstre i bildene som kan være vanskelige å se for det menneskelige øyet. I motsetning til tradisjonelle metoder, som er avhengige av forhåndsdefinerte kriterier og subjektive vurderinger, lærer disse modellene direkte fra store datamengder. Dette gjør dem bedre egnet til å håndtere komplekse og nyanserte medisinske data. Studien tyder på at KI-verktøyene fungerer spesielt godt for pasienter over 50 år, kvinner og på knuter som er under 20 mm i diameter. Kan redusere unødvendige inngrep Denne forbedringen i diagnostikk også kan bidra til å redusere overbehandling. Oppdagelse av knuter på skjoldbruskkjertelen øker i omfang med bedre verktøy, og i dag oppdages mange små knuter som kanskje aldri ville utviklet seg til alvorlig sykdom. Ved hjelp av KI kan leger i større grad unngå unødvendige biopsier og operasjoner, og følge enkelte pasienter med aktiv overvåking i stedet for behandling. Fortsatt utfordringer Selv om resultatene er lovende, peker forskerne på flere store utfordringer: Studiene varierer mye i kvalitet og metode. De ulike KI-modellene varierer i presisjonsnivå. KI-systemer må fortsatt kvalitetssikres og brukes sammen med leger. I tillegg reiser teknologien spørsmål om personvern, ansvar og etikk som må avklares før bred implementering. Forskerne understreker også i sin artikkel at kunstig intelligens foreløpig bør brukes som et støtteverktøy, ikke som en erstatning for klinisk vurdering. Legens kompetanse vil fortsatt være avgjørende i diagnostikk og behandling. Veien videre, uttaler forskerne, bør være at forskningen fokuserer på å utvikle mer avanserte og presise modeller, kombinerer ulike typer data (bilder, genetikk, kliniske opplysninger) og tester teknologien i større og mer varierte pasientgrupper. Etterlyser tolkningsmodeller – I tillegg er tolkningsmodeller fortsatt en betydelig forskningsutfordring. Per i dag er mange forskere usikre på hvor pålitelige KI-modeller er. Som såkalte «black box»-systemer mangler de innsyn i hvordan diagnoser og beslutninger tas, noe som skaper et forståelsesgap mellom leger og modeller og svekker tilliten i klinisk praksis, skriver forskerne i artikkelen. – «Forklarbar kunstig intelligens» (interpretable AI) er en samlebetegnelse for verktøy og metoder som hjelper mennesker med å forstå og tolke prediksjonene fra maskinlæringsalgoritmer. Dette omfatter både forklarbare modeller og brukervennlige grensesnitt. Slike løsninger kan bidra til økt nøyaktighet, rettferdighet og åpenhet i diagnostiske modeller, og til bedre forståelse av beslutninger basert på kunstig intelligens.
Se flere innlegg