Development and Psychometric Evaluation of the Brief Adolescent Gambling Screen (BAGS)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to develop and evaluate the initial reliability, validity and classification accuracy of a new brief screen for adolescent problem gambling. The three-item Brief Adolescent Gambling Screen (BAGS) was derived from the nine-item Gambling Problem Severity Subscale (GPSS) of the Canadian Adolescent Gambling Inventory (CAGI) using a secondary analysis of existing CAGI data. The sample of 105 adolescents included 49 females and 56 males from Canada who completed the CAGI, a self-administered measure of DSM-IV diagnostic criteria for Pathological Gambling, and a clinician-administered diagnostic interview including the DSM-IV diagnostic criteria for Pathological Gambling (both of which were adapted to yield DSM-5 Gambling Disorder diagnosis). A stepwise multivariate discriminant function analysis selected three GPSS items as the best predictors of a diagnosis of Gambling Disorder. The BAGS demonstrated satisfactory estimates of reliability, validity and classification accuracy and was equivalent to the nine-item GPSS of the CAGI and the BAGS was more accurate than the SOGS-RA. The BAGS estimates of classification accuracy include hit rate = .95, sensitivity = .88, specificity = .98, false positive rate = .02, and false negative rate = .12. Since these classification estimates are preliminary, derived from a relatively small sample size, and based upon the same sample from which the items were selected, it will be important to cross-validate the BAGS with larger and more diverse samples. The BAGS should be evaluated for use as a screening tool in both clinical and school settings as well as epidemiological surveys.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».