Moderate to severe gambling problems and traumatic brain injury: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is a common injury characterized by a change in brain function after an external blow to the head and is associated with substance abuse, psychological distress, risk-taking, and impulsivity. Convenience and clinical samples have also linked TBI to problem gambling, but have not ruled out confounding variables such as hazardous drinking and psychological distress. This study examines the relationship between TBI and moderate to severe problem gambling in a general population probability sample controlling for hazardous drinking and psychological distress. The data were obtained from a 2015-2016 cross-sectional general population telephone survey of adults ages 18+from Ontario, Canada (N = 3809). Logistic regression was used to estimate the association as adjusted odds ratios (AOR). Moderate to severe problem gambling was independently associated with a history of TBI after adjusting for potential confounders (AOR: 2.80), and had a statistically significant relationship with psychological distress (AOR = 2.74), hazardous drinking (AOR = 2.69), and lower educational levels (AOR = 0.37). This study provides further data to suggest a link between TBI and moderate to severe problem gambling; however, more research is needed to determine if there is a causal relationship or the potential implications for prevention and treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».