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Enregistrement W2054084030 · doi:10.1080/14459795.2011.581677

Pathological and disordered gambling: a comparison of DSM-IV and DSM-V criteria

2011· article· en· W2054084030 sur OpenAlexaff
Caroline E. Temcheff, Jeffrey L. Derevensky, Thomas S. Paskus

Notice bibliographique

RevueInternational Gambling Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologicalGambling disorderPsychologyDSM-5Impulse control disorderClinical psychologyPsychiatryMedicineAddictionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proposed revision of the diagnostic criteria for pathological gambling within the DSM suggests removing the criterion of committing illegal acts and reducing the threshold to four symptoms. It has been argued that changing the diagnostic criteria will not impact the prevalence rate of pathological gambling, however there are no published studies examining prevalence rate stability. The impact of the proposed DSM-V criteria using data from a national study assessing gambling behaviors among college student-athletes was examined. Comparison of pathological or disordered gamblers vs sub-threshold gambling severity using current DSM-IV criteria and the proposed DSM-V diagnostic criteria suggests that the proportion of men classified as pathological or disordered gamblers changes. For females, comparisons did not reach statistical significance. The subcommittee of the DSM-V should note that the proportion of males meeting the diagnostic criteria for pathological gambling may be influenced by classification system. Questions related to the validity of the proposed classification system are raised.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,678

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,432
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,086 · 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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