Potential Clinical Applications of Responsible Gambling
Notice bibliographique
Résumé
Responsible gambling tools are designed to help people gamble within their means. Empirical assessments have demonstrated their effectiveness in preventing problematic play among recreational gamblers. Herein, we contend that responsible gambling tools may also have clinical utility. In this light, we review some of the available responsible gambling tools and discuss why and under what conditions each may be appropriate in a clinical setting. In doing so, we point to areas that will benefit from empirical research with clinical populations. First, we argue that education-based tools may be used to undermine the client's cognitive distortions and promote adherence to a pre-set limit. Second, we discuss monetary and time limit setting tools as an effective means to teach clients with moderation goals (in contrast to abstinence goals) how to minimize excessive play. Lastly, we suggest that personalized feedback (e.g., player account data or personalized gambling behaviour reports) provides a fairly unbiased assessment of the client's gambling activities that can facilitate discussions about the future course of treatment. Due to the paucity of attention focused on the clinical applications of responsible gambling tools, our assertions are guarded, but nonetheless highlight the need for research in this domain. Des outils pour le jeu responsable sont développés dans le but d'aider les gens à jouer tout en respectant leur limite. Des évaluations empiriques ont démontré l'efficacité de ces outils à prévenir la problématique du jeu de hasard et d'argent parmi les joueurs récréatifs. Dans cet article, nous alléguons que les outils pour le jeu responsable peuvent aussi avoir une utilité clinique. À la lumière de cette affirmation, nous passons en revue quelques-uns des outils pour le jeu responsable et discutons pourquoi et sous quelles conditions chaque outil peut être approprié en milieu clinique. Ce faisant, nous soulignons les domaines dans lesquels des travaux de recherche empirique pour les populations cliniques sont requis. Premièrement, nous avançons que les outils éducatifs peuvent être utilisés pour miner les distorsions cognitives des patients et promouvoir l'adhésion à une limite pré-déterminée. Deuxièmement, nous discutons l'utilisation d'outils pour fixer des limites monétaires et de temps comme moyen efficace d'enseigner aux clients qui ont des objectifs de modération (contrairement aux objectifs d'abstinence) comment minimiser le jeu excessif. Finalement, nous suggérons que la rétroaction personnalisée (p.ex.: les données sur le compte du joueur ou un rapport personnalisé sur les comportements de jeu) fournit une évaluation plutôt non biaisée des activités de jeu du client qui peut faciliter les discussions sur le traitement à venir. En raison du peu d'intérêt porté sur l'application clinique des outils pour le jeu responsable, nos affirmations sont prudentes, mais néanmoins soulignent le besoin de réaliser davantage de recherche dans ce domaine.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».