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Enregistrement W2413753643 · doi:10.1097/nmd.0000000000000341

Barriers to and Reasons for Treatment Initiation Among Gambling Help-line Callers

2015· article· en· W2413753643 sur OpenAlexaff
Ula Khayyat-Abuaita, Dragana Ostojic, Ashley A. Wiedemann, Cynthia L. Arfken, David M. Ledgerwood

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPopulationHelp-seekingPsychiatryPerceptionClinical psychologyMedicineMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying barriers to seeking treatment is essential for increasing problem gambler treatment initiation in the community, given that as few as 1 in 10 problem gamblers ever seek treatment. Further, many problem gamblers who take the initial step of contacting problem gambling help-lines do not subsequently go on to attend face-to-face treatment. There is limited research examining reasons for attending treatment among this population. This study addressed these gaps in the literature by examining barriers and attractions to treatment among callers to the State of Michigan Problem Gambling Help-line. In total, 143 callers (n = 86 women) completed the Barriers to Treatment for Problem Gambling (BTPG) questionnaire and responded to open-ended questions regarding barriers to and reasons for treatment initiation, as part of a telephone interview. Greater endorsement of barriers to treatment was associated with a lower likelihood of initiating treatment, especially perceived absence of problem and treatment unavailability. Correspondingly, problem gamblers who identified more reasons to attend treatment were more likely to attend, with positive treatment perceptions being the most influential. These findings can help get people into treatment by addressing barriers and fostering reasons for attending treatment, as well as reminding clinicians of the importance of identifying and addressing individual treatment barriers among patients with problem gambling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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