Subtyping Study of a Pathological Gamblers Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To classify into subgroups a sample of pathological gambling (PG) patients according to personality variables and to describe the subgroups at a clinical level. METHOD: PG patients (n = 1171) were assessed with the South Oaks Gambling Screen; the Temperament and Character Inventory-Revised; the Symptom Checklist-90-Revised; Eysenck's Impulsivity Scales, a diagnostic questionnaire for the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition (DSM-IV) PG criteria; and the Structured Clinical Interview for the DSM-IV, Axis I disorders, substance use module. Clinical measures were collected through a semi-structured interview. We performed a 2-step cluster analysis based on the above-mentioned personality variables. Clinical data were compared across clusters. RESULTS: Four clusters were generated. Type I (disorganized and emotionally unstable) showed schizotypic traits, high impulsiveness, substance and alcohol abuse, and early age of onset, as well as psychopathological disturbances. Type II (schizoid) showed high harm avoidance, social aloofness, and alcohol abuse. Type III (reward sensitive) showed high sensation seeking and impulsiveness but no psychopathological impairments. Type IV (high-functioning) showed a globally adaptive personality profile, low level of substance and alcohol abuse or smoking, and no psychopathological disturbances. CONCLUSIONS: At least 4 types of PG patients may be identified. Two types showed a response modulation deficit, but only one of them had severe psychopathological disturbances. Two other types showed no impulsiveness or sensation seeking and one of them even exhibited good general functioning. The different personality and clinical configuration of these clusters might be linked to different therapeutic approaches.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».