Variety of gambling activities from adolescence to age 30 and association with gambling problems: a 15‐year longitudinal study of a general population sample
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate trajectories of gambling variety from mid-adolescence to age 30 years, and compare the different trajectory groups with regard to the type and the frequency of gambling activities practiced and gambling-related problems. DESIGN: Prospective longitudinal cohort study. SETTING: Province of Quebec, Canada. PARTICIPANTS: A mixed-gender general population cohort assessed at ages 15 (n=1882), 22 (n=1785) and 30 (n=1358). MEASUREMENTS: Adolescent and adult versions of the South Oaks Gambling Screen (SOGS). FINDINGS: Group-based trajectory analysis identified three distinct trajectories: a late-onset low trajectory (26.7% of sample) initiating gambling at age 22, an early-onset low trajectory (64.8% of sample), characterized by one to two different activities from age 15 onwards and a high trajectory (8.4% of sample), with an average of four to five different activities from age 15 to 30. Males (14.2%) were four times more likely to be on a high trajectory than females (3.5%) (P<0.001). Preferred types of gambling activities were similar across the three trajectories. Participants on a high trajectory reported higher gambling frequency at ages 15 and 30, and were more likely to experience problem gambling at age 30: 3.09 [95% confidence interval (CI)=1.66, 5.75] and 2.26 (95% CI=1.27, 4.04) times more, respectively, than late-onset low and early-onset low participants, even when socio-economic status (SES), frequency of gambling and problem gambling in adolescence, gender, age 30 education, SES and frequency of gambling were controlled. CONCLUSIONS: Engaging in several different types of gambling in early adulthood appears to be a risk factor for emergence of problem gambling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».