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Enregistrement W2003947325 · doi:10.1080/14459790802405913

Personality Disorders and Pathological Gambling: Comorbidity and Treatment Dropout Predictors

2008· article· en· W2003947325 sur OpenAlexaffabout
Olivier Pelletier, Robert Ladouceur, Josée Rhéaume

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensCégep de LévisUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDropout (neural networks)PathologicalComorbidityPsychologyPersonality disordersGambling disorderPersonalityPersonality pathologyClinical psychologyCognitionImpulse control disorderPsychiatryAddictionMedicineSocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes the personality disorders (PDs) among French-speaking Canadian gamblers seeking cognitive and behavioural treatment (CBT) in an external setting. One hundred pathological gamblers were assessed with the Structured Clinical Interview for DSM-IV Axis II (SCID-II) in four different treatment centres for problem gambling. Sixty-four per cent had at least one comorbid PD according to the semi-structured interview based on the DSM-IV. The most common PDs were represented in clusters B and C. The presence of a comorbid cluster B was a significant predictor of treatment dropout. This characteristic seems to reduce the chances of recovery for some pathological gamblers. The implications for clinical practice and research are discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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