Examining personalized feedback interventions for gambling disorders: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Personalized feedback interventions (PFI) have shown success as a low-cost, scalable intervention for reducing problematic and excessive consumption of alcohol. Recently, researchers have begun to apply PFI as an intervention method for problematic gambling behaviors. A systematic review of the literature on PFI as an intervention/prevention method for gambling behaviors was performed. Methods Studies were included if they met the following criteria: the design included both a PFI group and a comparison group, and the interventions focused on gambling prevention and/or reduction. Six relevant studies were found meeting all criteria. Results Results revealed that PFI treatment groups showed decreases in a variety of gambling behaviors as compared to control groups, and perceived norms on gambling behaviors significantly decreased after interventions as compared to control groups. Conclusions Overall, the research suggests that while PFI applied to gambling is still in its infancy, problematic gamblers appear to benefit from programs incorporating PFIs. Further, PFI may also be used as a promising source of preventative measures for individuals displaying at-risk gambling behaviors. While, evidence is still limited, and additional research needs to be conducted with PFI for gambling problems, the preliminary positive results along with the structure of PFI as a scalable and relatively inexpensive intervention method provides promising support for future studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle