Parental Gambling and the Health and Wellbeing of Children Derived From Two Nationally Representative Cohorts of Australian Children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gambling-related harms can impact the lives of children living with someone experiencing a gambling problem. These harms have been associated with impacts across a number of domains. However, previous studies exploring gambling-related effects on the health and wellbeing of children have had conflicting results. This study aimed to further understand the impact of parental gambling problems on children's health and wellbeing using nationally representative data from Growing up in Australia: The Longitudinal Study of Australian Children. The subsample of interest contained 3,695 children (49.1% female) across two cohorts aged around 12 and 16 years. Parental gambling problems were measured by the Problem Gambling Severity Index (PGSI). Child health and wellbeing was measured via the Child Health Utility 9D (CHU9D), the Spence Anxiety Scale, the Short Mood & Feelings Questionnaire, the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ), and self-harm and happiness questions. Across both cohorts, the study found significant associations between parental gambling problems and poorer health, anxiety and/or low mood symptoms, and behavioural and emotional problems in children. The study found that more than 10% of Australian children were living in households with adults experiencing some level of gambling problems, including 1.2% in households with severe problems. Policymakers and educators might help ensure that the appropriate information and support is being provided to these children.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».