Pilot randomized controlled trial of an online intervention for problem gamblers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This pilot randomized controlled trial sought to evaluate whether an online intervention for problem gambling could lead to improved gambling outcomes compared to a no intervention control. Participants were recruited through a crowdsourcing platform. METHODS: Participants were recruited to complete an online survey about their gambling through the Mechanical Turk platform. Those who scored 5 or more on the Problem Gambling Severity Index and were thinking about quitting or reducing their gambling were invited to complete 6-week and 6-month follow-ups. Each potential participant who agreed was sent a unique password. Participants who used their password to log onto the study portal were randomized to either access an online intervention for gambling or to a no intervention control. RESULTS: A total of 321 participants were recruited, of which 87% and 88% were followed-up at 6 weeks and 6 months, respectively. Outcome analyses revealed that, while there were reductions in gambling from baseline to follow-ups, there was no significant observable impact of the online gambling intervention, as compared to a no intervention control condition. CONCLUSIONS: While the current trial observed no impact of the intervention, replication is merited with a larger sample size, and with participants who are not recruited through a crowdsourcing platform.Trial registration: ClinicalTrials.govNCT03124589.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».