Etiology of problem gambling in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a large-scale national cohort study to identify the current etiological risk factors for problem gambling in Canada. METHOD: A cohort of 10,119 Canadian gamblers completed a comprehensive self-administered online questionnaire in 2018 and were reassessed in 2019. At baseline, the sample contained 1,388 at-risk gamblers, 1,346 problem gamblers, and 2,710 with a major DSM-5 mental health disorder. A total of 108 independent variables (IVs) were available for analysis, as well as the self-report of perceived causes of gambling-related problems for 1,261 individuals. RESULTS: The strongest multivariate predictors of current and future problem gambling were "gambling-related" variables (i.e., current and past problem gambling, intensive gambling involvement, playing electronic gambling machines (EGMs), gambling fallacies, socializing with other people having gambling-related problems, and family history of having gambling-related problems). Beyond gambling-related variables, greater impulsivity and lower household income were robustly predictive. Thirteen additional variables were either concurrently or prospectively predictive, but not both. In contrast to the many different quantitative predictors, self-reported causes tended to be singular and psychologically oriented (i.e., desire to win money, boredom, stress, poor self-control). CONCLUSIONS: The predictors of problematic gambling in the present study are very similar to the predictors identified in prior international longitudinal and cross-sectional research. This implies core cross-cultural risk factors, with gambling-related variables and impulsivity being most important, and comorbidities and demographic variables having more modest contributions. The additional value of the present results is that they comprehensively identify the relative importance of all known etiologically relevant variables within a current Canadian context. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».