Luck, come here! Automatic approach tendencies toward gambling cues in moderate‐ to high‐risk gamblers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Similar to substance addictions, reward-related cognitive motivational processes, such as selective attention and positive memory biases, have been found in disordered gambling. Despite findings that individuals with substance use problems are biased to approach substance-related cues automatically, no study has yet focused on automatic approach tendencies for motivationally salient gambling cues in problem gamblers. We tested if moderate- to high-risk gamblers show a gambling approach bias and whether this bias was related prospectively to gambling behaviour and problems. DESIGN: Cross-sectional assessment study evaluating the concurrent and longitudinal correlates of gambling approach bias in moderate- to high-risk gamblers compared with non-problem gamblers. SETTING: Online study throughout the Netherlands. PARTICIPANTS: Twenty-six non-treatment-seeking moderate- to high-risk gamblers and 26 non-problem gamblers community-recruited via the internet. MEASUREMENTS: Two online assessment sessions 6 months apart, including self-report measures of gambling problems and behaviour (frequency, duration and expenditure) and the gambling approach avoidance task, with stimuli tailored to individual gambling habits. FINDINGS: Relative to non-problem gamblers, moderate- to high-risk gamblers revealed a stronger approach bias towards gambling-related stimuli than neutral stimuli (P = 0.03). Gambling approach bias was correlated positively with past-month gambling expenditure at baseline (P = 0.03) and with monthly frequency of gambling at follow-up (P = 0.02). In multiple hierarchical regressions, baseline gambling approach bias predicted monthly frequency positively (P = 0.03) and total duration of gambling episodes (P = 0.01) 6 months later, but not gambling problems or expenditure. CONCLUSIONS: In the Netherlands, relative to non-problem gamblers, moderate- to high-risk gamblers appear to have a stronger tendency to approach rather than to avoid gambling-related pictures compared with neutral ones. This gambling approach bias is associated concurrently with past-month gambling expenditure and duration of gambling and has been found to predict persistence in gambling behaviour over time.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».