Self-Management Strategies for Problem Gambling in the Context of Poverty and Homelessness
Notice bibliographique
Résumé
Problem gambling and gambling disorder are serious public health issues that disproportionately affect persons experiencing poverty, homelessness, and multimorbidity. Several barriers to service access contribute to low rates of formal treatment-seeking for problem gambling compared with treatments for other addictions. Given these challenges to treatment and care, self-management may be a viable alternative or complement to formal problem gambling interventions. In this study, we described problem gambling self management strategies among persons experiencing poverty and homelessness. We conducted semi-structured interviews with 19 adults experiencing problem gambling and poverty/homelessness, and employed qualitative content analysis to code and analyze the data thematically. We identified five types of self-management strategies: (1) seeking information on problem gambling, (2) talking about gambling problems, (3) limiting money spent on gambling, (4) avoiding gambling providers, and (5) engaging in alternative activities. Although these strategies are consistent with previous research, the social, financial,housing, and health challenges of persons experiencing poverty and homelessness shaped their self-management experiences and approaches in distinct ways. Approaches to problem gambling treatment should attend to the broader context in which persons experience and attempt to self-manage problem gambling.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».