Internet addiction, alcohol risky consumption, and gambling disorder among Palermo University Hospital: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BacKGrOUnD: the aim of the study was to estimate the prevalence of gambling, internet addiction disease and the risk of alcohol consumption among workers of the “Paolo Giaccone” University hospital in Palermo. MethODs: the study employed a cross-sectional study design. an anonymous online survey was provided accompanied by informed consent. The questionnaire was structured into four parts. The first section investigates on socio-demographic information. in the other sections of the questionnaires were administered: internet addiction test, alcohol Use Disorders Identification Test-Consumption and Canadian Problem Gambling Index. A multivariable logistic regression model was used and adjusted odds ratios (aOr) are presented. RESULTS: The final sample size consists of 1482 subjects (response rate 79.42%). The 2.29% of the employees are at risk of pathological alcohol consumption, 0.47% has several problems due to the internet, and 2.77% are considered problematic gambling players. The several problems due to the internet is significantly associated with the following independent variables: age at increasing unit (aOr 0.71), at risk for consumption of alcohol (aOr 92.37), at risk for gambling (aOr 53.67). CONCLUSIONS: Along with the growing availability of information technology, individuals may experience adverse outcomes when internet usage is combined with alcohol risky consumption and gambling. since the increased access to addictive substances/behaviors leads to higher rates of addiction, future prospective studies and preventive measures should be implemented to reduce internet use, alcohol assumption and gambling in this population.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».