A weak scientific basis for gaming disorder: Let us err on the side of caution
Notice bibliographique
Résumé
We greatly appreciate the care and thought that is evident in the 10 commentaries that discuss our debate paper, the majority of which argued in favor of a formalized ICD-11 gaming disorder. We agree that there are some people whose play of video games is related to life problems. We believe that understanding this population and the nature and severity of the problems they experience should be a focus area for future research. However, moving from research construct to formal disorder requires a much stronger evidence base than we currently have. The burden of evidence and the clinical utility should be extremely high, because there is a genuine risk of abuse of diagnoses. We provide suggestions about the level of evidence that might be required: transparent and preregistered studies, a better demarcation of the subject area that includes a rationale for focusing on gaming particularly versus a more general behavioral addictions concept, the exploration of non-addiction approaches, and the unbiased exploration of clinical approaches that treat potentially underlying issues, such as depressive mood or social anxiety first. We acknowledge there could be benefits to formalizing gaming disorder, many of which were highlighted by colleagues in their commentaries, but we think they do not yet outweigh the wider societal and public health risks involved. Given the gravity of diagnostic classification and its wider societal impact, we urge our colleagues at the WHO to err on the side of caution for now and postpone the formalization.
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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 | 0,033 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,089 | 0,143 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,009 |
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 ».