Genetic aspects of pathological gambling: a complex disorder with shared genetic vulnerabilities
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To summarize and discuss findings from genetic studies conducted on pathological gambling (PG). METHODS: Searches were conducted on PubMed and PsychInfo databases using the keywords: 'gambling and genes', 'gambling and family' and 'gambling and genetics', yielding 18 original research articles investigating the genetics of PG. RESULTS: Twin studies using the Vietnam Era Twin Registry have found that: (i) the heritability of PG is estimated to be 50-60%; (ii) PG and subclinical PG are a continuum of the same disorder; (iii) PG shares genetic vulnerability factors with antisocial behaviours, alcohol dependence and major depressive disorder; (iv) genetic factors underlie the association between exposure to traumatic life-events and PG. Molecular genetic investigations on PG are at an early stage and published studies have reported associations with genes involved in the brain's reward and impulse control systems. CONCLUSIONS: Despite the paucity of studies in this area, published studies have provided considerable evidence of the influence of genetic factors on PG and its complex interaction with other psychiatric disorders and environmental factors. The next step would be to investigate the association and interaction of these variables in larger molecular genetic studies with subphenotypes that underlie PG. Results from family and genetic investigations corroborate further the importance of understanding the biological underpinnings of PG in the development of more specific treatment and prevention strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».