Online Gambling's Associations With Gambling Disorder and Related Problems in a Representative Sample of Young Swiss Men
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Internet gambling has recently grown in popularity, but relatively little is known about how online and the combination of online and offline (mixed) gambling are associated with gambling disorder (GD) and related problems. The present research examined in a cohort study sample of young Swiss men how their gambling activities and gambling-related problems differed across the spectrum from offline to online gambling. Sample: A general-population based sample from the Cohort Study on Substance Use Risk Factors (C-SURF), consisting of 5,352 young Swiss men (mean age 28.26 years old). Measures: The spectrum from exclusively offline to almost exclusively online (>90% of gambling money spent online) gambling was measured using one question about the proportion of gambling money spent online. Total money gambled and time spent on gambling were also assessed. GD severity (range 0–9) was measured using items reflecting the nine DSM-5 GD criteria. The number of gambling-related problems (e.g., financial difficulties, range 0–10), other addictive disorders and mental health problems were also inquired about. Methods: We estimated a generalised linear model using a count model (negative binomial link function) for GD severity and gambling-related problems associated with the amounts and proportions of money gambled online and offline. Results: The number of GD criteria were associated with money gambled online (IRR [95%CI] = 2.81 [2.43, 3.24]) and offline (IRR = 2.68 [2.40, 3.00]). This was also found for the number of gambling-related problems (IRR = 2.43 [2.13, 2.79] and IRR = 2.89 [2.59, 3.23]). Compared with exclusively-offline gamblers, mixed gamblers (26–90% of money gambled online) showed the highest levels of GD symptoms and gambling-related problems, followed by the almost-exclusively-online gamblers (≥91% money gambled online) and, overall, these associations were still significant after adjustment for overall involvement in gambling (time spent and money gambled). Levels of other addictive disorders and mental health problems were higher among mixed gamblers than among offline-only gamblers, but levels among almost-exclusively-online gamblers were not. Conclusions: Symptoms of gambling disorder and gambling related problems are highest among gamblers engaging in both offline and online gambling. Prevention efforts need to target the combination of offline and online gambling.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».