Annual Research Review: Emergence of problem gambling from childhood to emerging adulthood: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk for problematic gambling and associated high-risk behaviors is elevated during adolescence and emerging adulthood. Activities with gambling-like features and novel forms of gambling may place youth at an increased risk for problem gambling. AIM AND METHOD: The aim of this review is to provide an overview of the association between both activities with gambling-like features and novel gambling activities and problem gambling among youth while examining the role of psychopathology and cognitive processes. Six databases (PsychINFO, MEDLINE, PubMed, Social Work Abstracts, Technology Collection, and Scopus) were searched in November 2021 for peer-reviewed articles investigating the association between the aforementioned variables among youth up to the age of 25 years. Risk of bias was assessed using the Observational Study Quality Evaluation. FINDINGS: Forty-five articles were included in the review. Positive associations were observed between engagement in activities with gambling-like features (e.g., video games, social casino games, loot boxes) and problem gambling. Increased involvement with novel forms of gambling (e.g., online sports betting, fantasy sports, and esports betting) were also associated with a greater risk for problematic gambling. Males reported higher rates of engagement in these activities and a greater risk of problem gambling than females. Impulsivity, risk taking, cognitive distortions, and specific emotional vulnerabilities were associated with an increased risk of problem gambling. CONCLUSIONS: Despite the need for additional longitudinal research controlling for relevant confounders, these findings underline how engagement in activities with gambling-like features are relevant in the developmental trajectory toward problem gambling.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».