Qualitative Experience of Self-Exclusion Programs: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Gambling disorder is a major public health issue in many countries. It has been defined as a persistent, recurrent pattern of gambling and is associated with substantial distress or impairment, lower quality of life, and living with a plurality of psychiatric problems. Many people suffering from gambling disorder seek help in ways other than formal treatment seeking, including self-management strategies. One example of responsible gambling tools that has gained popularity in recent years is self-exclusion programs. Self-exclusion entails individuals barring themselves from a gambling venue or a virtual platform. The aim of this scoping review is to summarize the literature on this topic and to explore participants' perceptions and experiences with self-exclusion. An electronic literature search was conducted on 16th May 2022 in the following databases: Academic Search Complete, CINAHL Plus with Full Text, Education Source, ERIC, MEDLINE with Full Text, APA PsycArticles, Psychology and Behavioral Sciences Collection, APA PsychInfo, Social Work Abstracts, and SocINDEX. The search yielded a total of 236 articles, of which 109 remained after duplicates were removed. After full-text reading, six articles were included in this review. The available literature shows that although there are many barriers and limitations to the current self-exclusion programs, self-exclusion is generally viewed as an effective responsible gambling strategy. There is a clear need to improve the current programs by increasing awareness, publicity, availability, staff training, off-site venue exclusion, and technology-assisted monitoring, as well as by adopting more holistic management approaches to gambling disorders in general.
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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 | 0,034 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».