Gambling behaviours and treatment uptake among vulnerable populations during COVID-19 crisis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore changes in gambling behaviours and gambling disorder (GD) treatment uptake during the COVID-19 pandemic among those with a heightened vulnerability to gambling-related harm. This was a single-center, cross-sectional, retrospective case series study assessing gambling behaviours and GD counselling participation among a vulnerable population sector following the COVID-19 shutdown. The clinical records of clients at a community substance use disorder (SUD) treatment center were explored (N = 67). Eight clients (n = 8) had satisfied the objective criteria, and were qualified for data exploration and analysis of gambling activities and GD treatment participation following the COVID-19 shutdown. All clients in the study belonged to subgroups at an elevated risk for gambling-related harm, with a mean duration of gambling problems of 9.5 years. Following the COVID-19 shutdown, an increase in gambling activities was noted in five cases. Migration to online gambling was noted in three cases. In two cases, no change in gambling activities was noted, and a reduction of gambling activities was noted in one case. In seven cases, no screening for gambling problems prior to current SUD program was noted. None had a history of, nor were currently engaged in counselling for gambling problems. The COVID-19 crisis and associated increase in gambling participation, coupled with a diminutive gambling counselling uptake during the pandemic, present an opportunity to rethink current behavioural addictions service delivery model for those with an increased vulnerability to gambling-related harm. Further investigation of the changes in gambling participation, and a closer look at optimizing GD service delivery among vulnerable population sectors during the COVID-19 crisis is warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».