Measuring treatment outcomes in gambling disorders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Considerable variation of outcome variables used to measure recovery in the gambling treatment literature has precluded effective cross-study evaluations and hindered the development of best-practice treatment methodologies. The aim of this systematic review was to describe current diffuse concepts of recovery in the gambling field by mapping the range of outcomes and measurement strategies used to evaluate treatments, and to identify more commonly accepted indices of recovery. METHODS: A systematic search of six academic databases for studies evaluating treatments (psychological and pharmacological) for gambling disorders with a minimum 6-month follow-up. Data from eligible studies were tabulated and analysis conducted using a narrative approach. Guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) were adhered to. RESULTS: Thirty-four studies were reviewed systematically (RCTs = 17, comparative designs = 17). Sixty-three different outcome measures were identified: 25 (39.7%) assessed gambling-specific constructs, 36 (57.1%) assessed non-gambling specific constructs, and two instruments were used across both categories (3.2%). Self-report instruments ranged from psychometrically validated to ad-hoc author-designed questionnaires. Units of measurement were inconsistent, particularly in the assessment of gambling behaviour. All studies assessed indices of gambling behaviour and/or symptoms of gambling disorder. Almost all studies (n = 30; 88.2%) included secondary measures relating to psychiatric comorbidities, psychological processes linked to treatment approach, or global functioning and wellbeing. CONCLUSIONS: In research on gambling disorders, the incorporation of broader outcome domains that extend beyond disorder-specific symptoms and behaviours suggests a multi-dimensional conceptualization of recovery. Development of a single comprehensive scale to measure all aspects of gambling recovery could help to facilitate uniform reporting practices across the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».