Subtypes of disordered gamblers: results from the <scp>N</scp>ational <scp>E</scp>pidemiologic <scp>S</scp>urvey on <scp>A</scp>lcohol and <scp>R</scp>elated <scp>C</scp>onditions
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To derive empirical subtypes of problem gamblers based on etiological and clinical characteristics described in the Pathways Model, using data from a nationally representative survey of US adults. DESIGN & MEASUREMENT: Data were collected from structured diagnostic face-to-face interviews using the Alcohol Use Disorder and Associated Disabilities Interview Schedule DSM-IV version IV (AUDADIS-IV). SETTING: The study utilized data from US National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC). PARTICIPANTS: All disordered gambling participants (n = 581) from a nationally representative cross-sectional sample of civilian non-institutionalized adults aged 18 years or older. FINDINGS: Latent class analyses indicated that the best-fitting model was a three-class solution. Those in the largest class (class 1: 50.76%, n = 295) reported the lowest overall levels of psychopathology including gambling problem severity and mood disorders. In contrast, respondents in class 2 (20.06%, n = 117) had a high probability of endorsing past-year substance use disorders, moderate probabilities of having parents with alcohol/drug problems and of having a personality disorder, and the highest probability for past-year mood disorders. Respondents in class 3 (29.18%, n = 169) had the highest probabilities of personality and prior-to-past year mood disorders, substance use disorders, separation/divorce, drinking-related physical fights and parents with alcohol/drug problems and/or a history of antisocial personality disorder (ASPD). CONCLUSIONS: Three subtypes of disordered gamblers can be identified, roughly corresponding to the subtypes of the Pathways Model, ranging from a subgroup with low levels of gambling severity and psychopathology to one with high levels of gambling problem severity and comorbid psychiatric disorders.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».