Identifying at-risk profiles and protective factors for problem gambling: A longitudinal study across adolescence and early adulthood.
Notice bibliographique
Résumé
Past studies have identified various risk and protective factors for problem gambling (PG). However, no study has examined the interplay between these factors using a combination of person-centered and variable-centered approaches embedded within a longitudinal design. The present study aimed to (a) identify distinct profiles in early adolescence based on a set of risk factors commonly associated with PG (impulsivity, depression, anxiety, drug-alcohol use, aggressiveness, and antisociality), (b) explore the difference in reported gambling problems between these profiles during midadolescence and early adulthood, and (c) identify family- and peer-related variables that could operate as protective or compensatory factors in this context. Two samples were used: (a) a population sample (N = 1,033) living in low socioeconomic-status neighborhoods and (b) a population sample (N = 3,017) representative of students attending Quebec schools. Latent profile analyses were conducted to identify at-risk profiles based on individual risk factors measured at age 12 years. Negative binomial regression models were estimated to compare profiles in terms of their reported gambling problems at ages 16 and 23. Finally, family- and peer-related variables measured at age 14 were included to test their protective or compensatory role with respect to the link between at-risk profiles and gambling problems. Four profiles were identified: well-adjusted, internalizing, externalizing, and comorbid. Compared to the well-adjusted profile, the externalizing and comorbid profiles reported more gambling problems at ages 16 and 23, but the internalizing profile did not differ significantly. Various protective and compensatory factors emerged for each profile at both time points. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».