The relationship between problematic gambling severity and engagement with gambling products: Longitudinal analysis of the Emerging Adults Gambling Survey
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To measure the association between problem gambling severity and 19 different gambling activities among emerging adults (aged 16-26). DESIGN: An online non-probability longitudinal survey collecting data in two waves: wave 1, July/August 2019; wave 2, July/October 2020. SETTING: Great Britain PARTICIPANTS: A total of 2080 young adults participating in both waves. MEASUREMENTS: Problem gambling scores were collected using the Problem Gambling Severity Index (PGSI). Binary variables recorded past year participation in 19 different gambling forms, ranging from lotteries to online casino and gambling-like practices within digital games (e.g. loot box purchase, skin betting). Controls included socio-demographic/economic characteristics, the Eysenck Impulsivity Scale and the number of gambling activities undertaken. FINDINGS: Zero inflated negative binomial model lacked evidence of an effect between past year participation in any individual activities and subsequent PGSI scores. However, negative binomial random effects models for current gamblers (n = 497) showed that skin betting (incidence-rate ratio [IRR] = 2.32; 95% CI = 1.69-3.19), fixed odd betting terminals (IRR = 2.21, 95% CI = 1.61-3.05), slot/fruit machines (IRR = 1.43, 95% CI = 1.07-1.91), online betting on horse/dog races (IRR = 1.53, 95% CI = 1.17-2.00) and online betting on non-sports events (IRR = 1.44, 95% CI = 1.11-1.89) were associated with increased PGSI scores. Online casino gambling had a significant interaction by wave; the impact of online casino betting in wave 2 on PGSI scores increased by a factor of 1.61. CONCLUSIONS: Past year participation of young adults (aged 16-26) in certain forms of gambling does not appear to be associated with future Problem Gambling Severity Index scores. Among young adults who are current gamblers, past year participation in certain land-based (e.g. electronic gaming machines) and online forms (e.g. skin betting) of gambling appears to be strongly associated with elevated Problem Gambling Severity Index scores.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».