Impulsivity and socio‐economic status interact to increase the risk of gambling onset among youth
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine if impulsivity and socio-economic status (SES) interact to influence gambling onset in youth. DESIGN: Longitudinal study of grade 7 students followed for 8 years. SETTING: Montréal, Canada. PARTICIPANTS: A total of 628 adult students aged 12.6 years on average at cohort inception. MEASUREMENTS: Impulsivity and SES (parent education, area deprivation) were collected during secondary school. Age of gambling onset was collected retrospectively when participants were aged 20.3 years. Cox proportional hazards regression was used to model the association between time to first report of gambling and interaction terms for each of impulsivity and parent education, and impulsivity and area deprivation accounting for sex and ethnicity. FINDINGS: Median (interquartile range) age of gambling onset was 17.0 (4.0) years. Impulsivity independently increased the risk of gambling onset among participants with no university-educated parent [hazard ratio (HR) 1.3; 95% confidence interval 1.1-1.5] and those living in highly deprived areas (HR 1.7; 1.5-2.0). Impulsivity was not associated with gambling onset among high SES youth. Among participants with high impulsivity, risks were elevated for those with no university-educated parent relative to one or more university-educated parent (HR 1.7; 1.1-2.7), and for participants living in deprived relative to advantaged areas (HR 5.0; 2.6-9.6). SES was not associated with gambling onset among participants with low impulsivity. CONCLUSIONS: Impulsivity is a risk factor for gambling onset among low but not high SES youth, and low SES influences gambling onset primarily among impulsive youth. Gambling prevention programmes may need to consider potential interaction between impulsivity and SES.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».