Isolating the impact of specific gambling activities and modes on problem gambling and psychological distress in internet gamblers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gambling disorder is related to high overall gambling engagement; however specific activities and modalities are thought to have stronger relationships with gambling problems. This study aimed to isolate the relationship between specific gambling activities and modalities (Internet and venue/land-based) to gambling disorder and general psychological distress. Past-month Internet gamblers were the focus of this investigation because this modality may be associated with gambling disorders in a unique way that needs to be separated from overall gambling intensity. METHODS: Australians who had gambled online in the prior 30 days (N = 998, 57% male) were recruited through a market research company to complete an online survey measuring self-reported gambling participation, problem gambling severity, and psychological distress. RESULTS: When controlling for overall gambling frequency, problem gambling was significantly positively associated with the frequency of online and venue-based gambling using electronic gaming machines (EGMs) and venue-based sports betting. Psychological distress was uniquely associated with higher frequency of venue gambling using EGMs, sports betting, and casino card/table games. CONCLUSIONS: This study advances our understanding of how specific gambling activities are associated with disordered gambling and psychological distress in users of Internet gambling services. Our results suggest that among Internet gamblers, online and land-based EGMs are strongly associated with gambling disorder severity. High overall gambling engagement is an important predictor of gambling-related harms, nonetheless, venue-based EGMs, sports betting and casinos warrant specific attention to address gambling-related harms and psychological distress among gamblers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».