(Internet) Gaming Disorder in <i>DSM</i> -5 and <i>ICD</i> -11: A Case of the Glass Half Empty or Half Full: (Internet) Le trouble du jeu dans le <i>DSM</i> -5 et la CIM-11: Un cas de verre à moitié vide et à moitié plein
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders ( DSM-5) included in 2013 Internet gaming disorder (IGD) as a condition for further study, and in 2018, the World Health Organization included gaming disorder (GD) as a mental disorder in the International Classification of Disease ( ICD-11). We aim to compare disorders of gaming in both diagnostic systems using a sample of young adults in Mexico. Methods: Self-administered survey to estimate the prevalence of DSM-5 IGD and ICD-11 GD in 5 Mexican universities; 7,022 first-year students who participated in the University Project for Healthy Students, part of the World Health Organization World Mental Health International College Student Initiative. Cross-tabulation, logistic regression, and item response theory were used to inform on 12- month prevalence of DSM-5 IGD and ICD-11 GD, without and with impairment. Results: The 12-month prevalence of DSM-5 IGD was 5.2% (95% CI, 4.7 to 5.8), almost twice as high as the prevalence using the ICD-11 GD criteria (2.7%; 95% CI, 2.4 to 3.1), and while adding an impairment requirement diminishes both estimates, prevalence remains larger in DSM-5. We found that DSM-5 cases detected and undetected by ICD-11 criteria were similar in demographics, comorbid mental disorders, service use, and impairment variables with the exception that cases detected by ICD-11 had a larger number of symptoms and were more likely to have probable drug dependence than undetected DSM-5 cases. Conclusion: DSM-5 cases detected by ICD-11 are mostly similar to cases undetected by ICD-11. By using ICD-11 instead of DSM-5, we may be leaving (similarly) affected people underserved. It is unlikely that purely epidemiological studies can solve this discrepancy and clinical validity studies maybe needed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».