Assessing and Treating Problem Gambling: Empirical Status and Promising Trends
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ways to clinically assess and treat problem gambling evolve as our knowledge about this disorder increases. This paper summarizes current knowledge about treating problem gambling and describes developments in the assessment, psychology, and biology of problem gambling that may be important for treatment. METHODS: We reviewed recent published literature reporting advances in the assessment, psychology, and biology of problem gambling. We retained for review only controlled clinical trials in which subjects were randomized to either psychological or pharmacologic treatment. RESULTS: Although several gambling treatments were found to be efficacious, support for any specific treatment modality is still limited. Cognitive-behavioural treatments were most effective. Although diagnostic assessment has improved, there are still very few measures of gambling-related variables. The contribution to gambling of sex, concurrent psychiatric disorders, cognitive distortions, and impulsivity has been described. Evidence implicating decision-making areas of the cortex and disturbances in serotonin and dopamine functioning has been reviewed. Available evidence for a genetic contribution to problem gambling is weak. CONCLUSIONS: Improvements in the methodology of gambling-treatment research were discussed to advance the clinical approach to this disorder. Developments in the area of assessment, psychology, and biology of gambling should inform clinical approaches to a greater degree than they currently do. We identified the need to study different types of gambling separately, rather than combining them, as an important goal.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».