Exploring differences in substance use among emerging adults at-risk for problem gambling, and/or problem video gaming
Notice bibliographique
Résumé
Both problem gambling (PG) and problem video gaming (PVG) contribute to physical, psychological, and interpersonal issues, and are associated with elevated substance use. This is particularly troublesome among emerging adults (18–27 years) who report high levels of substance use and represent a significant proportion of the gamblers and video game players. The present study assessed PG and PVG symptoms among 1, 621 emerging adults (54.5% female; M = 20.55, SD = 2.70) in conjunction with their frequency of using cigarettes, alcohol, marijuana, and other drugs (e.g. cocaine, opioids). Results revealed that 6.1% and 22.7% of emerging adults were at-risk for PG or PVG, respectively. Those at at-risk for either PG or PVG had used substances more frequently than those who were either non-problematic or at low-risk. A small subset of participants (2.2%) were at-risk for both PG and PVG and were the most likely to report using cigarettes, marijuana, and other drugs frequently, even after accounting for the effects of age, gender, race, and gambling and video gaming frequency. As such, exhibiting a risk for both PG and PVG places individuals at greater risk for substance use. The implications of these findings to policy and future research are discussed.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».