Multi-operator Self-exclusion as a Harm Reduction Measure in Problem Gambling: Retrospective Clinical Study on Gambling Relapse Despite Self-exclusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Voluntary self-exclusion from gambling is a common harm reduction option for individuals with gambling problems. Multi-operator, nationwide self-exclusion services are rare, and a system introduced in the highly web-based gambling market of Sweden is a rare and recent example. However, where web-based casino gambling and web-based betting are the predominate gambling types in those seeking treatment, the risk of breaching one's own self-exclusion through overseas web-based operators may also be high. OBJECTIVE: This study aims to assess the prevalence of a nationwide Spelpaus ("gambling break") self-exclusion and the prevalence of gambling despite self-exclusion in patients seeking treatment for gambling disorder in 2021. METHODS: Health care documentation of recent treatment seekers (January 1 through September 1, 2021, N=85) in a Swedish treatment facility was reviewed for data regarding problematic gambling types reported, history of self-exclusion, and history of breaching of that self-exclusion. RESULTS: Common problem gambling types were web-based casino gambling (49/74, 66%) and sports betting (19/74, 26%). The majority who participated in this study (62/85, 73%) were men. All women reported web-based casino gambling. Self-exclusion through Spelpaus was common (60/74, 81%). Among self-excluders, gambling despite self-exclusion was common (41/60, 68%), most commonly on unlicensed gambling websites. CONCLUSIONS: The nationwide, multi-operator self-exclusion service of Sweden appears to reach many patients with a gambling disorder. However, the remaining gambling options in an web-based gambling setting present a major challenge despite self-exclusion. The recent data calls for further treatment efforts and potential improvements in services aiming to help voluntary self-excluders abstain from gambling.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».