Win Big Fast! An Evaluation of Mobile Applications Available in Australia for Problem Gambling
Notice bibliographique
Résumé
With the increase in availability of gambling applications (apps) for mobile phones, it has never been easier for individuals to access gaming systems. A proportion of these users will be affected by gambling disorder (GD). Traditional therapies for GD can be geographically and financially difficult to access. Mobile health apps can be useful for other addictions and provide another avenue of treatment for GD. Our objective in this study was to review the features, models of treatment, and aims of apps marketed to assist people in addressing their gambling. We searched the three largest app stores in Australia and performed a descriptive analysis based on the Mobile App Rating Scale of the apps purporting to be of assistance in managing GD or problem gambling. The number of apps available for addressing GD in Australia was vastly outnumbered by the number of apps for gambling or gaming. Apps that met the inclusion criteria most often aimed at total cessation of gambling, but did not use a recognizable therapeutic model. A majority of apps featured a single tool, most often a sober time tracker. Few of the apps were affiliated with existing services, and those that were tended to have a broader range of features and tools. Mobile apps present another way for individuals who are struggling with GD or problem gambling to access treatment. For apps to be effective, more attention needs to be paid to their design in order for them to be both useful and noticeable in the milieu of more invitingly designed apps that promote gambling.RésuméÉtant donné le nombre grandissant d’applications de jeux de hasard pour téléphone mobile, il n’a jamais été aussi facile d’accéder à des systèmes de jeu. Un certain nombre des utilisateurs de ces appareils développeront une dépendance au jeu (DJ). Les thérapies conventionnelles en matière de DJ peuvent être difficiles d’accès en raison de la distance géographique et de leur coût. Les applications mobiles dédiées à la santé, parfois pour traiter d’autres formes de dépendance, pourraient offrir des possibilités de traitement du jeu pathologique. Nous avons analysé les caractéristiques, les modèles de traitement et les objectifs des applications qui prétendent aider les individus à dominer leur DP. Nous avons fouillé les trois principales boutiques d’applications d’Australie à la recherche de tels produits, puis les avons soumis à une analyse descriptive fondée sur un Mobile App Rating Scale [échelle d’évaluation des applications mobiles]. Le nombre d’applications destinées au contrôle de la DJ est largement inférieur à celui des produits dédiés à la pratique des jeux de hasard et des jeux vidéo. Les applications retenues visent pour la plupart l’abandon définitif du jeu, sans reposer sur un modèle thérapeutique reconnaissable. La majorité comporte un seul et unique outil, soit un dispositif de minutage du temps passé sans jouer. Quelques-unes sont jumelées à des services existants; elles tendent à offrir un éventail plus grand de caractéristiques et d’outils. Les applications mobiles offrent aux personnes aux prises avec une dépendance au jeu une autre voie d’accès au traitement. Pour améliorer leur efficacité, toutefois, il faudra accorder une plus grande attention à leur conception et faire en sorte qu’elles se démarquent nettement des applications autrement plus attrayantes qui font la promotion du jeu.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».