Environmental factors selectively impact co‐occurrence of problem/pathological gambling with specific drug‐use disorders in male twins
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Multiple forms of drug abuse/dependence frequently co-occur with problem/pathological gambling (PPG). The current study examines the extent to which genetic and environmental factors contribute to their co-occurrence. DESIGN: Bivariate models investigated the magnitude and correlation of genetic and environmental contributions to problem/pathological gambling and its co-occurrence with nicotine dependence, cannabis abuse/dependence and stimulant abuse/dependence. SETTING: Computer-assisted telephone interviews in the community. PARTICIPANTS: Participants were 7869 male twins in the Vietnam Era Twin Registry, a USA-based national twin registry. MEASUREMENTS: Life-time DSM-III-R diagnoses for problem/pathological gambling, nicotine dependence, cannabis abuse/dependence and stimulant abuse/dependence were determined using the Diagnostic Interview Schedule. FINDINGS: All drug-use disorders displayed additive genetic and non-shared environmental contributions, with cannabis abuse/dependence also displaying shared environmental contributions. Both genetic [genetic correlation rA = 0.22; 95% confidence interval (CI) = 0.10-0.34] and non-shared environmental components (environmental correlation rE = 0.24; 95% CI = 0.10-0.37) contributed to the co-occurrence of problem/pathological gambling and nicotine dependence. This pattern was shared by cannabis abuse/dependence (rA = 0.32; 95% CI = 0.05-1.0; rE = 0.36; 95% CI = 0.16-0.55) but not stimulant abuse/dependence (SAD), which showed only genetic contributions to the co-occurrence with problem/pathological gambling (rA = 0.58; 95% CI = 0.45-0.73). CONCLUSIONS: Strong links between gambling and stimulant-use disorders may relate to the neurochemical properties of stimulants or the illicit nature of using 'hard' drugs such as cocaine. The greater contribution of environmental factors to the co-occurrence between problem/pathological gambling and 'softer' forms of drug abuse/dependence (cannabis, tobacco) suggest that environmental interventions (perhaps relating to availability and legality) may help to diminish the relationship between problem/pathological gambling and tobacco- and cannabis-use disorders.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».