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Enregistrement W2766728125 · doi:10.4309/jgi.2017.36.5

Exploring the Relationship Between Body Mass Index, Obesity, and Gambling Level Across Different Gambling Types

2017· article· en· W2766728125 sur OpenAlexvenueno aff
Desmond Lam, Man Mok

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexPsychologyDemographyObesityHumanitiesGerontologySocial psychologyMedicineSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals’ body weight, measured in terms of body mass index (BMI), has been linked to various health issues in the literature. Recently, a positive relationship has been found between obesity and the level of problem gambling. In this exploratory study, we investigate the association between BMI, obesity, and gambling frequency across multiple types of leisure gambling. Data collected by the Pew Research Center among 1,473 gamblers was used to tests the links between BMI and gambling frequency for 16 types of leisure gambling activities. After we accounted for the effects of age, educational level, and family income and corrected for multiple comparisons, the results showed that obese participants (BMI ³ 30) conducted significantly more gambling activities in two types of gambling, namely, playing bingo for money and buying state lottery tickets. Moreover, among female gamblers only, BMI was positively associated with frequency of gambling related to casinos, college basketball, and video poker machines. The findings of this exploratory study allow a better understanding of the potential risk factors of obesity and may be of value to public policy makers.Dans diverses études antérieures, le poids corporel des personnes, mesuré en termes d’indice de masse corporelle (IMC), a été lié à divers problèmes de santé. Récemment, un lien positif a été constaté entre l’obésité et le niveau de jeu compulsif. Dans cette étude exploratoire, nous examinons la relation entre l’indice de masse corporelle, l’obésité et la fréquence du jeu, en nous basant sur divers types de jeux de hasard récréatifs. À l’aide de données recueillies par Pew Research Center auprès de 1 473 joueurs, l’étude sonde les liens entre l’IMC et la fréquence du jeu dans le cas de seize types de jeux récréatifs. Les résultats montrent qu’après avoir tenu compte de l’effet de l’âge, du niveau d’instruction et du revenu familial, ainsi que de la correction de comparaisons multiples, les participants obèses (IMC ≧ 30) ont mené beaucoup plus d’activités de jeu dans deux types de jeux, à savoir le bingo lucratif et l’achat d’une loterie d’État. De plus, seulement chez les joueurs de sexe féminin, l’IMC est positivement associé à la fréquence du jeu dans les cas du casino, du basketball universitaire et de la machine de vidéo poker. Les résultats de cette étude exploratoire nous permettent de mieux comprendre les facteurs de risque éventuels de l’obésité et peuvent être utiles aux décideurs publics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,726
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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