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Enregistrement W2923013028 · doi:10.3389/fpsyg.2019.00578

Current diagnostic procedures and interventions for Gaming Disorders: A Systematic Review

2019· review· en· W2923013028 sur OpenAlexfundno aff
Sebastiano Costa, Daria J. Kuss

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésSystematic reviewPsychological interventionProtocol (science)Clinical PracticeIntervention (counseling)Inclusion (mineral)PsychologyMEDLINEMedical physicsGold standard (test)MedicineAlternative medicineFamily medicinePathologyPsychiatrySocial psychologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the growth in the number of studies on Gaming Disorders (GD), assessing the characteristics of clinical subjects is still limited. Driven by the need to overcome this limitation, a broad systematic review is essential to cover the studies that have already assessed the clinical characteristics of individuals diagnosed with GD. Objectives: For this reason, the aim of this systematic review is to provide a broad cross-cultural picture of the current diagnostic procedures and interventions used for GDs in clinical practice. Methods: A total of 28 studies met the inclusion criteria, and the present review examined: (1) the cultural background of the country where the research took place; (2) the instruments used to measure GD; (3) the diagnostic criteria for GD; (4) the diagnostic procedures used; and (5) the treatment protocol applied. Results: Results of this systematic review suggest that in GD clinical practice, there is a great deal of heterogeneity in the choice of instruments, the diagnostic and intervention processes for GD. Conclusions: This systematic review indicates that a validation process of standard procedures in clinical populations with GD is necessary to create clear shared guidelines for practisers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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