Traitement interne ou externe pour le jeu pathologique : variables influençant le choix de l’orientation
Notice bibliographique
Résumé
Actuellement, il y a peu de critères standardisés permettant de guider l’orientation des joueurs et des joueuses pathologiques vers les traitements internes ou externes. Les guides de bonnes pratiques suggèrent d’orienter ceux-ci vers des services d’une intensité appropriée à leurs besoins. Selon la littérature, c’est la gravité du problème de jeu de hasard et d’argent (JHA) qui devrait déterminer l’intensité des services requis. Toutefois, la littérature présente une vaste gamme d’indicateurs pouvant permettre de déterminer la gravité d’un problème de JHA. La présente étude a comme objectif de déterminer quels indicateurs de la gravité d’un problème de JHA évalués lors de l’évaluation d’admission en traitement des joueurs et des joueuses sont utilisés pour déterminer de l’orientation vers les modalités de traitement interne ou externe. Les évaluations d’admission de 364 joueurs et joueuses adultes qui se sont présentés dans un service public du Québec spécialisé en dépendance ont été analysées à l’aide d’une régression logistique. Les résultats indiquent que bien que l’évaluation d’admission permette de dresser un portrait exhaustif de la situation du joueur et de la joueuse, seulement 5 indicateurs sont utilisés pour déterminer l’orientation clinique. Les impacts sur la durée de l’évaluation d’admission et sur le travail clinique des intervenants et des intervenantes sont discutés.
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 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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».