Criterion-related and construct validity of the Problem Gambling Severity Index in a sample of South African gamblers
Notice bibliographique
Résumé
The Problem Gambling Severity Index, the scored module of the Canadian Problem Gambling Index, is a population-based survey instrument that is becoming the preferred epidemiological tool for estimating the prevalence of disordered gambling. While some validation evidence for the Problem Gambling Severity Index is available, very little is known about its psychometric characteristics in developing countries or in countries the populations of which are not highly Westernised. The aim of this study was to investigate the validity of the Problem Gambling Severity Index with a specific focus on its criterion-related and construct (concurrent) validity in a community sample of gamblers in South Africa ( n = 127). To this end, the Problem Gambling Severity Index was administered alongside the Diagnostic Interview for Gambling Severity and measures known to associate with gambling severity (impulsivity, current debt, social problems, financial loss, race, sex). Results showed that the Problem Gambling Severity Index was predictive of Diagnostic Interview for Gambling Severity diagnosis from both a categorical and dimensional point of view and demonstrated high discrimination accuracy for subjects with problem gambling. Analysis of sensitivity and specificity at different cut-points suggests that a slightly lower Problem Gambling Severity Index score may be used as a screening cut-off for problem gambling among South African gamblers. The Problem Gambling Severity Index also showed significant correlations with the Barratt Impulsiveness Scale, a widely known measure of impulsivity, and with some of the predicted behavioural variables of interest (gambling activities, money lost to gambling, current debt, interpersonal conflict). This article therefore demonstrates initial criterion and concurrent validity for the Problem Gambling Severity Index for use in South African samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».