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Enregistrement W3123800048 · doi:10.1111/add.15411

Expert appraisal of criteria for assessing gaming disorder: an international Delphi study

2021· article· en· W3123800048 sur OpenAlexaff
Jesús Castro‐Calvo, Daniel L. King, Dan J. Stein, Matthias Brand, Lior Carmi, Samuel R. Chamberlain, Zsolt Demetrovics, Naomi Fineberg, Hans‐Jürgen Rumpf, Murat Yücel, Sophia Achab, Atul Ambekar, Norharlina Bahar, Alex Blaszczynski, Henrietta Bowden‐Jones, Xavier Carbonell, Elda M. L. Chan, Chih‐Hung Ko, Philippe de Timary, Magali Dufour, Marie Grall‐Bronnec, Hae Kook Lee, Susumu Higuchi, Susana Jiménez‐Múrcia, Orsolya Király, Daria J. Kuss, Jiang Long, Astrid Müller, Stefano Pallanti, Marc N. Potenza, Afarin Rahimi‐Movaghar, John B. Saunders, Adriano Schimmenti, Seung‐Yup Lee, Kristiana Siste, Daniel Tornaim Spritzer, Vladan Starčević, Aviv Weinstein, Klaus Wölfling, Joël Billieux

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Research, Development and Innovation OfficeDefence Science and Technology GroupNational Health and Medical Research CouncilAustralian Research CouncilMagyar Tudományos AkadémiaInnovációs és Technológiai MinisztériumNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalWilson FoundationMedical Research CouncilDepartment of Industry, Innovation and Science, Australian GovernmentNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapMonash UniversityDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaWellcome TrustNational Center for Responsible GamingAustralian Government
Mots-clésDelphi methodDSM-5DelphiPsychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Following the recognition of 'internet gaming disorder' (IGD) as a condition requiring further study by the DSM-5, 'gaming disorder' (GD) was officially included as a diagnostic entity by the World Health Organization (WHO) in the 11th revision of the International Classification of Diseases (ICD-11). However, the proposed diagnostic criteria for gaming disorder remain the subject of debate, and there has been no systematic attempt to integrate the views of different groups of experts. To achieve a more systematic agreement on this new disorder, this study employed the Delphi expert consensus method to obtain expert agreement on the diagnostic validity, clinical utility and prognostic value of the DSM-5 criteria and ICD-11 clinical guidelines for GD. METHODS: A total of 29 international experts with clinical and/or research experience in GD completed three iterative rounds of a Delphi survey. Experts rated proposed criteria in progressive rounds until a pre-determined level of agreement was achieved. RESULTS: For DSM-5 IGD criteria, there was an agreement both that a subset had high diagnostic validity, clinical utility and prognostic value and that some (e.g. tolerance, deception) had low diagnostic validity, clinical utility and prognostic value. Crucially, some DSM-5 criteria (e.g. escapism/mood regulation, tolerance) were regarded as incapable of distinguishing between problematic and non-problematic gaming. In contrast, ICD-11 diagnostic guidelines for GD (except for the criterion relating to diminished non-gaming interests) were judged as presenting high diagnostic validity, clinical utility and prognostic value. CONCLUSIONS: This Delphi survey provides a foundation for identifying the most diagnostically valid and clinically useful criteria for GD. There was expert agreement that some DSM-5 criteria were not clinically relevant and may pathologize non-problematic patterns of gaming, whereas ICD-11 diagnostic guidelines are likely to diagnose GD adequately and avoid pathologizing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,181
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,186
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1810,186
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,391 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations230
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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