The Differences Between Gamblers and Substance Users Who Seek Treatment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Objectives: Gambling disorder (GD) and substance use disorder (SUD) are diagnostically similar and share many etiological, clinical, and psychosocial factors. However, even among individuals who gamble, treatment-seeking (TS) rates appear much higher for SUD than GD. Methods: An analysis was conducted on data from an online survey of 10,199 Canadian adults (18+) over-selected for gambling participation to explore the basis of these differences. Results: Fewer respondents sought treatment for GD (6.8%; 91/1346) relative to SUD (30.3%; 236/778). Respondents seeking treatment for substance use (TS-SUD) had significantly higher levels of childhood abuse, generalized anxiety, and withdrawal/cravings, whereas respondents seeking gambling treatment (TS-GD) had higher overall addiction severity. A final analysis identified 8 variables as predictive of TS, with 5 of these occurring at higher rates in respondents with SUD: younger age, more past year negative life events, childhood abuse, post-traumatic stress, and not engaging in their addiction longer or with heavier use than intended. By comparison, greater addiction severity was the only predictor of TS that was more prevalent in respondents with GD. Conclusion: The present results indicate that (a) fewer respondents sought gambling treatment relative to substance use treatment; (b) TS-SUD is associated with a more prominent comorbidity profile; and (c) the higher rate of TS for SUD compared with GD is due, in part, to people with SUD having more general factors that are predictive of TS (eg, comorbidities). Scientific significance: these findings provide insight regarding different rates of TS for gambling and substance use. Objectifs: Le trouble du jeu (TJ) et le trouble lié à l’utilisation de substances (TUS) sont diagnostiqués de façon similaire et partagent de nombreux facteurs étiologiques, cliniques et psychosociaux. Cependant, même parmi les personnes qui jouent, les taux de recherche de traitement (RT) semblent beaucoup plus élevés pour le TUS que pour le TJ. Méthodes: Une analyse a été menée sur les données d’une enquête en ligne auprès de 10 199 adultes canadiens (18+) sélectionnés pour leur participation aux jeux de hasard et d’argent, afin d’explorer le fondement de ces différences. Résultats: Les répondants ont été moins nombreux à chercher un traitement pour le TJ (6,8% ; 91/1346) que pour le TUS (30,3% ; 236/778). Les répondants cherchant un traitement pour la consommation de substances (RT-TUS) avaient des niveaux significativement plus élevés d’abus durant l’enfance, d’anxiété généralisée et de symptômes de sevrage, alors que les répondants cherchant un traitement pour le jeu (RT-TJ) avaient une gravité globale de la dépendance plus élevée. Une analyse finale a permis d’identifier huit variables prédictives de RT, cinq d’entre elles étant plus fréquentes chez les répondants souffrant de TUS : un âge plus jeune, un plus grand nombre d'événements négatifs au cours de l’année écoulée, des abus durant l’enfance, un stress post-traumatique et le fait de ne pas s’engager dans leur dépendance plus longtemps ou avec une consommation plus importante que prévu. En comparaison, une plus grande sévérité de la dépendance est le seul élément précurseur de RT qui est plus prévalent chez les répondants atteints de TJ. Conclusion: Les présents résultats indiquent que a) moins de répondants ont cherché un traitement pour le jeu que pour l’utilisation de substances ; b) le RT-TUS est associé à un profil de comorbidité plus important; etc) le taux plus élevé de RT pour le TUS par rapport au TJ est dû, en partie, au fait que les personnes atteintes de TUS ont des facteurs plus généraux qui sont prédictifs de RT (p. ex., comorbidités). Importance scientifique : Ces résultats donnent un aperçu des différents taux de recherche de traitement pour le jeu et la consommation de substances.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».