Video Games as a Potential Modality for Behavioral Health Services for Young Adult Veterans: Exploratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving the reach of behavioral health services to young adult veterans is a policy priority. OBJECTIVE: The objective of our study was to explore differences in video game playing by behavioral health need for young adult veterans to identify potential conditions for which video games could be used as a modality for behavioral health services. METHODS: We replicated analyses from two cross-sectional, community-based surveys of young adult veterans in the United States and examined the differences in time spent playing video games by whether participants screened positive for behavioral health issues and received the required behavioral health services. RESULTS: Pooling data across studies, participants with a positive mental health screen for depression or posttraumatic stress disorder (PTSD) spent 4.74 more hours per week (95% CI 2.54-6.94) playing video games. Among participants with a positive screen for a substance use disorder, those who had received substance use services since discharge spent 0.75 more days per week (95% CI 0.28-1.21) playing video games than participants who had not received any substance use services since discharge. CONCLUSIONS: We identified the strongest evidence that participants with a positive PTSD or depression screen and participants with a positive screen for a substance use disorder who also received substance use services since their discharge from active duty spent more time playing video games. Future development and evaluation of video games as modalities for enhancing and increasing access to behavioral health services should be explored for this population.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».