Gambling Severity, Impulsivity, and Psychopathology: Comparison of Treatment‐ and Community‐Recruited Pathological Gamblers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Because most studies of pathological gambling gather data from participants recruited from treatment, this study compared community and treatment-enrolled pathological gamblers (PGs) with respect to demographics, gambling severity, impulsivity, and psychopathology. METHODS: One hundred six PGs were recruited as part of two larger studies in Farmington, Connecticut (n= 61) and Windsor, Ontario (n= 45) using radio advertising, word of mouth, and/or newspaper ads, as well as a gambling treatment program at each location. RESULTS: Community (n= 49) and treatment-enrolled (n= 57) PGs did not differ on age, education, gender, race, employment, or marital status. Treatment-enrolled PGs were more likely to report past year illegal behaviors, preoccupation with gambling, and higher scores on the Barratt Impulsiveness Scale (BIS) Attention Impulsivity subscale. Assessment of psychopathology in the Ontario study indicated that treatment-enrolled PGs were more likely to present with Major Depressive and Dysthymic Disorders. Community-recruited PGs in the Connecticut study were overall more likely to present with any substance use disorder relative to their treatment-enrolled counterparts. CONCLUSIONS AND SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Our findings inform intervention and research within the field of pathological gambling. Specifically, the distressing aspects of pathological gambling, such as legal issues, preoccupation with gambling, and depression, may be present more in treatment-enrolled PGs than in those recruited from the community. Such emotional disturbances should be further explored to increase motivation and treatment adherence in PGs. In addition, due to relative absence of overall differences between the groups, research findings utilizing treatment-enrolled PGs may be a good representation of both groups.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».