Brief interventions for problem gambling: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brief interventions have been increasingly investigated to promote early intervention in gambling problems; an accurate estimate of the impact of these interventions is required to justify their widespread implementation. The goal of the current investigation was to evaluate the efficacy of in-person brief interventions for reducing gambling behaviour and/or problems, by quantifying the aggregate effect size associated with these interventions in the published literature to date. METHODS: Randomized controlled trials including the following design features were identified via systematic review: an adult sample experiencing problems associated with gambling; an in-person individual psychosocial intervention of brief duration (≤3 sessions); a control/comparison group; and an outcome related to gambling behaviour and/or problems. RESULTS: Five records compared brief interventions to assessment only control; using a random effect model, brief interventions were associated with a small but statistically significant reduction in gambling behaviour across short-term follow-up periods versus assessment only control (g = -.19, 95% CI [-.37, -.01]). Aggregate effect sizes for gambling problems and long-term follow-up periods were not statistically significant. Five records compared brief interventions to longer active interventions; there was no significant difference between brief interventions and longer active interventions. CONCLUSIONS: Results supported the efficacy of brief interventions for problem gambling compared to inactive control in the reduction of gambling behaviour; no differences were found across brief versus longer interventions for both gambling behaviour and problems. While these findings must be interpreted in the context of the limited number of studies and small magnitude of the combined effect sizes, the current meta-analysis supports the further investigation of the public health impact of these cost-effective interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».