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Enregistrement W4229057377 · doi:10.2196/37837

Multi-operator Self-exclusion as a Harm Reduction Measure in Problem Gambling: Retrospective Clinical Study on Gambling Relapse Despite Self-exclusion

2022· article· en· W4229057377 sur OpenAlexvenueno aff
Anders Håkansson, Gunny Åkesson

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGambling disorderPsychiatryHarmSocial exclusionHarm reductionClinical psychologyMedicinePublic healthSocial psychologyAddiction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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