Gaming Disorder and Psychotic Disorders: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing interest in understanding the impact of video games in the clinical field, given that their excessive use could be associated with health issues. Particularly, gaming disorder (GD) is considered as an addictive behavioral disorder. Clinicians widely recognize the comorbidity of gaming and psychotic disorders (PDs). Furthermore, association between addictive (i.e., substance use disorders) and PDs are well recognized by clinicians. It seems of high interest to explore GD among people with PDs. To this day, little is known about the consequences of GD in vulnerable populations. OBJECTIVES: The aim of this scoping review was to summarize the available research on the comorbidity between GD and PD and to identify the knowledge gaps in this field. METHODS: We used Levac's six-stage methodology for scoping review. Two-hundred and forty-two articles from seven databases were identified. Eight articles respected our inclusion and exclusion criteria. RESULTS: No available study has assessed the prevalence or incidence of GD among patients with PDs. The cases reported highlight the possibility that excessive video gameplay or abrupt gaming disruption could trigger psychosis in some patients. CONCLUSION: The results highlight a significant lack of knowledge concerning PDs associated with GD as only a few reported cases and one empirical study exposed the potential association between those conditions.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».