A Critical Review of the Scholarly Discourse on Gambling Disorder Treatment
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a critical systematic review of the literature on disordered gambling treatment, with a focus on the “how” of treatment delivery. A review of six peer-reviewed research databases was performed, along with hand searches of select journals. Peer-reviewed articles that discussed or evaluated psychological and relational treatments of gambling disorder were selected for a review and coded independently by all members of the research team. The sample for this study included 445 articles that were published in the English language over the past 50 years, through June 2019. The sample included not only evaluations and case studies (k = 231) but also descriptive research (k = 49), meta-analyses (k = 10), and literature reviews (k = 155). The results showed that face-to-face, professionally facilitated treatment of individuals has remained the primary focus of problem gambling literature during the period under study. That said, a number of alternative treatment modalities have emerged, particularly in the last two decades. This includes increased reliance on technology (i.e., internet and telephone/text) as an adjunct to face-to-face treatment or as a means for delivering stand-alone professionally facilitated or self-directed interventions. Our discussion includes the benefits of these approaches as reflected in the literature while also situating findings within discourses on Western-dominated trends toward the use of technology, prioritization of efficiency, and individual focus in mental health treatment.
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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 | 0,027 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».