Treatment Outcomes and Predictors of Drop out for Problem Gamblers in South Australia: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recent prevalence studies in Australia, the USA and Canada have estimated 1-2% of the adult population meet the diagnostic criteria for problem or pathological gambling. The Statewide Gambling Therapy Service (SGTS) provides treatment for problem gamblers in key metropolitan and rural regions in South Australia. The aims of this study were two-fold: to analyse the short and mid-term outcomes following treatment provided by SGTS and to identify factors associated with treatment drop-out. METHOD: A cohort of treatment seeking problem gamblers was recruited through SGTS in 2008. Repeated outcome measures included problem gambling screening, gambling related cognitions and urge. Treatment drop-out was defined as participants attending three or less treatment sessions, whilst potential predictors of drop-out included perceived social support , anxiety and sensation-seeking traits. RESULTS: Of 127 problem gamblers who participated in the study, 69 (54%) were males with a mean age of 43.09 years (SD = 12.65 years) and with 65 (52%) reporting a duration of problem gambling greater than 5 years. Follow up time for 50% of participants was greater than 8.9 months and, overall, 41 (32%) participants were classified as treatment drop-outs. Results indicated significant improvement over time on all outcome measures except alcohol use for both treatment completers and drop-outs, although to a lesser extent for the treatment drop-out group. A significant predictor of treatment drop-out was sensation-seeking traits. CONCLUSION: These results will inform future treatment planning and service delivery, and guide research into problem gambling including aspects of treatment drop-out.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».