The Relation between Types and Frequency of Gambling Activities and Problem Gambling among Women in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Canada experienced large-scale growth of the gambling industry during the 1990s. Clinical data have indicated that substantial proportions of people seeking help for gambling problems in Canada are women. A population health model was used to understand the relation between types and frequency of gambling activities and problem gambling among women in Canada. METHOD: Data used for the analysis were from the nationally representative Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2; n = 10,056, women aged 15 years and older; data collected in 2002). RESULTS: The types of gambling associated with the highest odds of problem gambling among women in Canada were video lottery terminals (VLTs) outside the casino (OR 2.37 to 53.73; P < 0.01), VLTs inside the casino (OR 2.84 to 36.19; P < 0.001), and other casino games (OR 4.01 to 24.15; P < 0.001). CONCLUSIONS: These observations further our understanding of problem gambling among women in Canada and confirm that problem gambling among women is an important public health concern. Frequent VLT gambling, both outside and inside casinos, and other casino games are associated with the largest odds of problem gambling, which highlights an area of gambling in Canada that needs to be reassessed if problem gambling is to be prevented or reduced. Evidence-based research is necessary to inform healthy public policies on gambling in Canada. Findings from the current research have important research and policy implications.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».