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Enregistrement W2080374338 · doi:10.1111/sjop.12034

Internet‐based <scp>CBT</scp> intervention for gamblers in Finland: Experiences from the field

2013· article· en· W2080374338 sur OpenAlexaff
Sari Castrén, Maiju Pankakoski, Manu Tamminen, Jari Lipsanen, Robert Ladouceur, Tuuli Lahti

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIntervention (counseling)The InternetField (mathematics)Applied psychologyPsychotherapistClinical psychologyPsychiatryWorld Wide WebComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From September 2007 to May 2011 a total of 471 participants (325 males and 146 females) signed up for an 8-week Internet-based cognitive behavioral therapy offered for gamblers in Finland. Sixty-four percent of the participants were pathological gamblers (PGs) (NODS 5> points), 14% were problem gamblers (NODS 3-4 points) and 10% were at risk of gambling problems (NODS 1-2 points). Two hundred and twenty four participants completed the treatment and after the treatment period significant changes were found in the following variables: gambling related problems (NODS), gambling urge, impaired control of gambling, alcohol consumption (AUDIT-C), social consequences, gambling-related cognitive erroneous thoughts and depression (MARD-S). In this sample co-morbid alcohol consumption was stronger among males. The main finding of this study was that the onset age of gambling was associated with a greater amount of gambling-related cognitive erroneous thoughts.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,328 · 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.

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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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