A National Survey of Gambling Problems in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The 1990s saw widespread expansion of new forms of legalized gambling involving video lottery terminals (VLTs) in community settings (that is, in bars and restaurant lounges) and permanent casinos in several Canadian provinces. To date, there has never been a national survey of gambling problems with representative interprovincial data. Using a new survey, we sought to compare prevalence figures across the 10 Canadian provinces. METHOD: Using the Canadian Problem Gambling Index, we investigated the current 12-month prevalence of gambling problems in the Canadian Community Health Survey: Cycle 1.2--Mental Health and Well-Being, in which a random sample of 34,770 community-dwelling respondents aged 15 years and over were interviewed. The response rate was 77%. The data are representative at the provincial level and were compared with the availability of VLTs per 1000 population and with the presence of permanent casinos for each province. RESULTS: Manitoba (2.9%) and Saskatchewan (also 2.9%) had the highest prevalence of gambling problems (specifically, moderate and severe problem levels combined). These 2 provinces had significantly higher levels than the 2 provinces with the lowest prevalence of gambling problems: Quebec (1.7%) and New Brunswick (1.5%). CONCLUSIONS: The 12-month prevalence of gambling problems in Canada was 2.0%, with interprovincial variability. The highest prevalence emerged in areas with high concentrations of VLTs in the community combined with permanent casinos. These findings support earlier predictions that the rapid and prolific expansion of new forms of legalized gambling in many regions of the country would be associated with a considerable public health cost.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».