A Longitudinal Study of the Temporal Relation Between Problem Gambling and Mental and Substance Use Disorders Among Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Relatively little is known about the temporal relation between at-risk gambling or problem gambling (PG) and mental and substance use disorders (SUDs) in young adulthood. Our study aimed to examine whether past-year, at-risk, or PG is associated with incident mental disorders and SUDs (that is, depression, generalized anxiety disorder, obsessive-compulsive disorder [OCD], or alcohol dependence) and illegal drug use, and whether past-year mental disorders and SUDs and illegal drug use is associated with incident at-risk or PG. METHOD: Data for this longitudinal study were drawn from the Manitoba Longitudinal Study of Young Adults (MLSYA). Respondents aged 18 to 20 years in 2007 were followed prospectively for 5 years. RESULTS: In cross-sectional analyses, at-risk or PG was associated with increased odds of depression, OCD, alcohol dependence, and illegal drug use. In longitudinal analysis at-risk or PG at cycle 1 was associated with incident major depressive disorder, alcohol dependence, and illegal drug use in the follow-up period. Only illegal drug use at cycle 1 was associated with incident at-risk or PG during follow-up. CONCLUSIONS: At-risk or PG was associated with more new onset mental disorders and SUDs (depression, alcohol dependence, and illegal drug use), compared with the reverse (illegal drug use was the only association with new onset at-risk or PG). Preventing at-risk or PG from developing early in adulthood may correspond with decreases in new onset mental disorders and SUDs later in adulthood.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».