Assessing Randomised Clinical Trials of Cognitive and Exposure Therapies for Gambling Disorders: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Aims:Problem or pathological gambling is associated with significant disruption to the individual, family and community with a range of adverse outcomes, including legal, financial and mental health impairment. It occurs more frequently in younger populations, and comorbid conditions are common. Cognitive–behaviour therapy (CBT) is the most empirically established class of treatments for problematic gambling. This article reports on a systematic review and evaluation of randomised clinical trials (RCTs) concerning two core techniques of CBT: cognitive and behavioural (exposure-based) therapies.Methods:PsycINFO, MEDLINE and the Cochrane library were searched from database inception to December 2012. The CONsolidated Standards Of Reporting Trials (CONSORT) for non-pharmacological treatments was used to evaluate each study.Results:The initial search identified 104 references. After two screening phases, seven RCTs evaluating either cognitive (n= 3), exposure (n= 3) or both (n= 1) interventions remained. The studies were published between 1983 and 2003 and conducted across Australia, Canada, and Spain. On average, approximately 31% of CONSORT items were rated as ‘absent’ for each study and more than 52% rated as ‘present with some limitations’. For all studies, 70.83% of items rated as ‘absent’ were in the methods section.Conclusions:The findings from this review of randomised clinical trials involving cognitive and exposure-based treatments for gambling disorders show that the current evidence base is limited. Trials with low risk of bias are needed to be reported before recommendations are given on their effectiveness and clinicians can appraise their potential utility with confidence.
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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 | 0,084 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».