P02-27 - Pathological Gambling in General Population: Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
Pathological gambling is characterized in DSM IV-TR as one of the disorders of impulse control. Problem gambling is also part of what is considered behavioural addictions with intrusive thoughts about the game, are spending more and more important to play etc. Objectives There is no epidemiological study in France, that's why we make an epidemiological study on the prevalence of pathological gambling. Methods We wanted to study the prevalence of pathological gambling in a sample of 529 persons: 368 gamers of Pari Mutuel Urbain and La Française des Jeux, and 161 persons in the general population. We used as instruments: SOGS for screening of pathological gambling, BIS-10 for impulsiveness's evaluation, HAD scale to assess anxiety and depression and ASRS for the evaluation of attention deficit disorder / hyperactivity disorder. Results The results show that the rate of pathological gambling in general population is 1.24% (this result is similar to those found in other countries such as Quebec) Men are overrepresented in the group of pathological gamblers (88.9%), also with consumption of alcohol and tobacco. Depression and anxiety are particularly high, 40% of JPs with an anxiety score significantly higher. Conclusions It would be necessary to establish follow-up studies of populations and patients as well as specific studies on people who frequent casinos, racetracks and Internet gambling. Almost 20% of players have a gambling problem or risk and these people do not consult despite their psychological problems, family, work, debts…
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».