Efficacy of a Voluntary Self-exclusion Reinstatement Tutorial for Problem Gamblers
Notice bibliographique
Résumé
Voluntary self-exclusion programs allow gamblers to voluntarily be denied access to gambling venues for an agreed upon period. Many people who self-exclude decide to return to gambling venues after the exclusion period has ended, however people who reinstate may be at risk for the recurrence of gambling problems. This study was designed to determine the efficacy of a tutorial created with the intent of reducing the risk of harm to those who reinstate. People who wished to be reinstated were asked to complete a survey on gambling related issues and then watch the tutorial video. An online video-based tutorial designed to reduce gambling related harm and to provide information about treatment services was developed. The control group (N = 131) consisted of people who reinstated in the year prior to the implementation of the online tutorial. The experimental intervention group (N = 104) were those who reinstated after the implementation of the online tutorial. There was a significant decrease in gambling and problem gambling comparing pre-exclusion to during exclusion in both the experimental and control group. Furthermore, this drop in gambling problem was sustained for 6-months and 12-months after reinstatement. However, no main effect or interaction was found that supported the efficacy of the tutorial. Self-exclusion by itself was associated with a sustained reduction in problem gambling. There was no significant evidence that the educational tutorial had any additional impact on the reinstatement process.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».