Investigating Possible Reciprocal Relations Between Depressive and Problem Gambling Symptoms in Emerging Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous cross-sectional research has shown that depression and problem gambling co-occur. Longitudinal research, however, allows for a better determination of directionality, as behavioural changes in gambling involvement can be more reliably studied over time. Our study assesses symptoms of depression and problem gambling across 4 waves and addresses whether their relation is directional (with one reliably preceding the other), bidirectional, or pathoplastic. METHOD: As part of the Manitoba Longitudinal Study of Young Adults, prospective data were collected on Canadian young adults' (Wave 1: n = 679, 51.8% female, aged 18 to 20 years) depressive symptoms, involvement in gambling, and risky gambling behaviour. Recruitment and the first cycle of data collection (Wave 1) took place in fall 2007. Three additional waves of data collection then occurred in 12- to 18-month intervals: fall 2008, spring 2010, and spring 2011. The Problem Gambling Severity Index and the Composite International Diagnostic Interview-Short Form were administered through telephone interview at each wave. RESULTS: Bivariate growth curves showed that depressive and problem gambling symptoms were positively correlated at Wave 1, Wave 2, and Wave 4. Neither disorder was found to be a risk factor for the other, and depression and problem gambling were not pathoplastically related (that is, increases in one did not result in increases in the other over time, and vice versa). CONCLUSIONS: While depression and problem gambling are related, their co-occurrence may be better explained not by depressive- or gambling-related risk, but by the presence of a common underlying factor (such as substance abuse).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».