Longitudinal links between impulsivity, gambling problems and depressive symptoms: a transactional model from adolescence to early adulthood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research shows high co-morbidity between gambling problems and depressive symptoms, but the directionality of this link is unclear. Moreover, the co-occurrence of gambling problems and depressive symptoms could be spurious and explained by common underlying risk factors such as impulsivity and socio-family risk. The goals of the present study were to examine 1) whether common antecedent factors explain the concurrent links between depressive symptoms and gambling problems, and 2) whether possible transactional links between depressive symptoms and gambling problems exist from late adolescence to early adulthood. METHODS: A total of 1004 males from low SES areas participated in the study. RESULTS: Analyses revealed a positive predictive link between impulsivity at age 14 and depressive symptoms and gambling problems at age 17. In turn, gambling problems at age 17 predicted an increase in depressive symptoms from age 17 to age 23, and depressive symptoms at age 17 predicted an increase in gambling problems from age 17 to age 23. CONCLUSIONS: Common antecedent factors may explain the initial emergence of an association between depressive symptoms and gambling problems in adolescence. However, once emerged, their escalation seems to be better explained by a mutual direct influence between the two sets of disorders.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».