Compulsive features in behavioural addictions: the case of pathological gambling
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe, in the context of DSM-V, how a focus on addiction and compulsion is emerging in the consideration of pathological gambling (PG). METHODS: A systematic literature review of evidence for the proposed re-classification of PG as an addiction. RESULTS: Findings include: (i) phenomenological models of addiction highlighting a motivational shift from impulsivity to compulsivity associated with a protracted withdrawal syndrome and blurring of the ego-syntonic/ego-dystonic dichotomy; (ii) common neurotransmitter (dopamine, serotonin) contributions to PG and substance use disorders (SUDs); (iii) neuroimaging support for shared neurocircuitries between 'behavioural' and substance addictions and differences between obsessive-compulsive disorder (OCD), impulse control disorders (ICDs) and SUDs; (iv) genetic findings more closely related to endophenotypic constructs such as compulsivity and impulsivity than to psychiatric disorders; (v) psychological measures such as harm avoidance identifying a closer association between SUDs and PG than with OCD; (vi) community and pharmacotherapeutic trials data supporting a closer association between SUDs and PG than with OCD. Adapted behavioural therapies, such as exposure therapy, appear applicable to OCD, PG or SUDs, suggesting some commonalities across disorders. CONCLUSIONS: PG shares more similarities with SUDs than with OCD. Similar to the investigation of impulsivity, studies of compulsivity hold promising insights concerning the course, differential diagnosis and treatment of PG, SUDs, and OCD.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».