Risk of harm among gamblers in the general population as a function of level of participation in gambling activities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine the relationship between gambling behaviours and risk of gambling-related harm in a nationally representative population sample. DESIGN: Risk curves of gambling frequency and expenditure (total amount and percentage of income) were plotted against harm from gambling. SETTING: Data derived from 19, 012 individuals participating in the Canadian Community Health Survey-Mental Health and Well-being cycle, a comprehensive interview-based survey conducted by Statistics Canada in 2002. MEASUREMENT: Gambling behaviours and related harms were assessed with the Canadian Problem Gambling Index. FINDINGS: Risk curves indicated the chances of experiencing gambling-related harm increased steadily the more often one gambles and the more money one invests in gambling. Receiver operating characteristic analysis identified the optimal limits for low-risk participation as gambling no more than two to three times per month, spending no more than 501-1,000 CAN dollars per year on gambling and investing no more than 1% of gross family income on gambling activities. Logistic regression modelling confirmed a significant increase in the risk of gambling-related harm (odds ratios ranging from 2.0 to 7.7) when these limits were exceeded. CONCLUSIONS: Risk curves are a promising methodology for examining the relationship between gambling participation and risk of harm. The development of low-risk gambling limits based on risk curve analysis appears to be feasible.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 |
|---|---|---|
| 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.
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 découle