Epidemiology of Youth Gambling Problems in Canada: A National Prevalence Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the epidemiology of gambling problems among youth aged 15 to 24 years in Canada and to examine whether these gambling prevalence patterns differ by sex and (or) by geographic region. METHOD: We used data from The Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being. Gambling problems were determined according to the Canadian Problem Gambling Index. All prevalence estimates used appropriate sampling weights and bootstrap variance estimation procedures developed by Statistics Canada. Multivariate logistic regression modelling was also employed to supplement the above prevalence comparisons by age, sex, and region. RESULTS: Among Canadian youth aged 15 to 24 years (n=5666), 61.35% gambled in the past 12 months and the national prevalence of moderate-risk or problem gambling was 2.22% (3.30% in male respondents and 1.10% in female respondents). Male respondents had significantly higher prevalence of gambling problems than female respondents. Regional prevalence estimates of youth moderate-risk or problem gambling were 1.37% in British Columbia, 2.17% in the Prairie provinces, 2.75% in Ontario, 2.12% in Quebec, and 1.71% in the Atlantic provinces. CONCLUSIONS: Youth, particularly young men, are at greater risk for gambling problems than adults. More prevention and research efforts are also needed to address the observed sex differences and interregional variability in the prevalence of gambling problems among youth. The national prevalence estimates from this study provide important baseline data against which future cohorts of Canadians can be monitored and measured.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».