Relationships between Behavioural Addictions and Psychiatric Disorders: What Is Known and What Is Yet to Be Learned?
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
This article provides a narrative review of the relationships between several behavioural addictions [pathological gambling, problematic Internet use (PIU), problematic online gaming, compulsive sexual behaviour disorder, compulsive buying, and exercise addiction] and psychiatric disorders. Associations between most behavioural addictions and depressive and anxiety disorders are strong and seem relatively non-specific. Strong links with substance use disorders may support the notion that some people are more prone to addictive behaviours, regardless of whether these involve substances or problematic activities. Other associations seem relatively specific, for example, those between PIU/online gaming and attention-deficit/hyperactivity disorder, between compulsive buying on the one hand and eating disorders and hoarding on the other hand and between exercise addiction and eating disorders. The quality of the research varies, but most studies suffer from methodological limitations, including a cross-sectional or correlational design, non-representative study populations, small sample sizes, reliance on self-report assessment instruments, diverse diagnostic criteria, and conceptual heterogeneity of most behavioural addictions. Due to these limitations, generalisability of the findings is questionable and the direction of causality, if any, is unknown in the relationships between behavioural addictions and psychiatric disorders. Regardless of the aetiological uncertainty, these relationships often call for a modified treatment approach. Prospective studies are needed to clarify the longitudinal relationships between behavioural addictions and psychiatric disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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