Factors at Play in Faster Progression for Female Pathological Gamblers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies reported a faster progression for alcohol dependence and pathological gambling among females as compared with males. This phenomenon was called the "telescoping effect." By comparing female gamblers with male gamblers regarding gambling preferences and comorbidity, the authors explored potential risk factors for telescoping. METHOD: A consecutive sample of Brazilian treatment-seeking pathological gamblers (DSM-IV criteria) was recruited. Genders were contrasted regarding comorbidity and gambling behavior, controlling for demographics, gambling severity, and previous access to mental health services. RESULTS: Seventy female gamblers and 70 male gamblers were interviewed. A greater proportion of women than men reported electronic bingo and video lottery terminals as their main type of gambling. Gambling was divided in 3 progressive stages: "social gambling," "intense gambling," and "problem gambling." Faster progression for female gamblers was confirmed; female gender and preference for electronic bingo and/or video lottery terminals were risk factors for telescoping throughout all stages. Female gamblers presented a higher comorbidity with depression, whereas male gamblers had higher rates of alcohol dependence. Nevertheless, comorbidity profiles were not related to gambling progression. CONCLUSION: Two factors could be at play for treatment-seeking female gamblers in Brazil: (1) a potential gender vulnerability and (2) a cultural environment yielding them access to a narrower range of gambling games that includes mainly the most addictive ones.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».