Tour d’horizon sur les principales approches de traitement du jeu pathologique chez les adultes et les adolescents
Notice bibliographique
Résumé
L’industrie des jeux de hasard et d’argent a connu un essor important au cours des dernières années. Parallèlement, les gouvernements ont beaucoup investi dans la recherche et le développement de programmes de traitement afin d’aider les joueurs aux prises avec un problème de jeu. Bien que l’offre de traitement soit diversifiée, on ne dispose pas actuellement de données probantes permettant de statuer sur les meilleures pratiques en matière de traitement du jeu pathologique. Les études évaluatives qui ont été menées auprès de joueurs pathologiques comportent des failles méthodologiques. Néanmoins, certaines approches chez les adultes semblent prometteuses. Par exemple, l’approche cognitivo-béhaviorale et les groupes de soutien de type Gamblers Anonymes (GA) se démarquent en termes de maintien de l’abstinence au jeu. D’autres travaux récents présentent des résultats encourageants obtenus avec l’approche pharmacologique. L’administration de Naltrexone aux joueurs pathologiques permettrait de diminuer l’envie obsessive de jouer. On commence aussi à reconnaître que le modèle transthéorique du changement et l’approche de thérapie conjugale contribuent certainement à améliorer la rétention des joueurs adultes en traitement. Pour les adolescents, l’offre de traitement est moins développée. Les initiatives de programmes d’intervention pour les jeunes présentant un problème de jeu sont encore embryonnaires et empruntent généralement les paradigmes de l’approche cognitivo-béhaviorale. Il sera nécessaire aussi de réfléchir aux critères retenus correspondant à la réussite d’un traitement, que ce soit pour les adultes ou pour les adolescents. L’abstinence complète de tous les jeux de hasard et d’argent n’est peut-être pas le seul indicateur de rétablissement.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».