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Enregistrement W3087307390 · doi:10.4309/jgi.2020.45.2

Poker playing among women: Understanding factors associated with gambling problems

2020· article· en· W3087307390 sur OpenAlexaffvenueabout
Adèle Morvannou, Sylvia Kairouz, Mélina Andronicos, Emilie Y. Jobin, Djamal Berbiche, Magali Dufour

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Issues · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMental healthPopulationLogistic regressionPsychological interventionPsychiatryClinical psychologySocial psychologyDemographyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poker players are at high risk of experiencing gambling problems. Despite the feminization of gambling, little is known about the problems associated with poker playing among women. This cross-sectional study aims to examine relationships between gambling problems and factors generally associated with gambling problems (gambling behaviours, substance use and mental health) among women poker players. A total of 46 women were recruited through a broader prospective cohort study from the province of Quebec, Canada. The outcome variable of interest was participants’ scores on the Problem Gambling Severity Index (PGSI); the predictive variables were gambling behaviours, alcohol and drug misuse (DEBA-Alcohol and drugs) and mental health (Beck anxiety and depression). Multiple logistic regression analyses revealed that the factors associated with gambling problems among women poker players are distinct from those of men. For women, severity of gambling problems is positively associated with Internet poker playing, playing slot machines and smoking cigarettes (p < .05). However, among these women, alcohol and drug misuse and mental health are not associated with gambling problems. Therefore, it is important to understand the risks associated with women poker players to develop preventive strategies adapted for this population and to adjust interventions accordingly.RésuméLes joueurs de poker sont une population à risque de présenter des problèmes de jeu. Malgré la féminisation des jeux de hasard et d’argent (JHA), les connaissances sont limitées quant aux problèmes liés au poker chez les femmes. Cette étude transversale vise à documenter le lien entre les problèmes de jeu et les facteurs généralement associés aux problèmes de jeu (comportements de jeu, consommation de substances et santé mentale) chez les joueuses de poker. Au total, 46 femmes ont été recrutées dans le cadre d'une étude de cohorte prospective plus large réalisée dans la province de Québec, au Canada. Le score à l'Indice Canadien du Jeu Excessif (ICJE) était la variable dépendante; les variables prédictives étaient les comportements de jeu, l'abus d'alcool et de drogues (DEBA-Alcool et Drogues) et la santé mentale (Inventaire d’anxiété et de dépression de Beck). Les analyses de régression logistique ont révélé que les facteurs associés aux problèmes de jeu chez les joueuses de poker sont distincts de ceux des hommes. Pour les femmes, la gravité des problèmes de jeu est positivement associée à jouer au poker sur Internet, à jouer aux machines à sous et à fumer des cigarettes (p < 0,05). Toutefois, chez ces femmes, ni l'abus d'alcool et de drogues, ni la santé mentale ne sont pas associés aux problèmes de jeu. Il est donc important de comprendre les risques associés aux problèmes de jeu chez les joueuses de poker afin de développer des stratégies de prévention adaptées à cette population et d'ajuster les interventions en conséquence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,489
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,073 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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