Clinical Correlates of Sports Betting: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Sports betting is becoming increasingly widespread, and a growing number of individuals, both adolescents and adults, participate in this type of gambling. The main aim of this systematic review was to assess correlates of sports betting (sociodemographic features, gambling-related variables, co-occurring psychopathologies, and personality tendencies) through a systematic review conducted following the PRISMA guidelines. Relevant studies were identified via searches of NCBI/PubMed and APA PsycInfo databases. Individuals from the general population and/or with a clinical diagnosis of gambling disorder (GD) were included, irrespective of gender and age. In addition, the studies needed to have administered at least one clinical interview/psychometric instrument to assess the presence of problematic gambling/GD, contain at least one group of participants with sports betting, and directly analyze the association between sports betting and any of the following features: sociodemographics, gambling-related variables, co-occurring psychopathologies, and/or personality tendencies. Fifty-four articles were included. Multiple sociodemographic variables have been studied in relation to sports betting. In general, males with high impulsivity have greater tendencies for sports betting. The co-occurrence of certain pathologies, especially substance use or other addictive disorders, was also suggested. Most studies were cross-sectional, assessed participants using self-administered instruments, recruited samples using non-probability online panels, included small samples, had unbalanced samples, and included samples from only one country. Impulsive males may be particularly prone to sports gambling and related problems. Future research should examine prevention strategies that may help prevent the development of sport-betting-related GD and other addictive behaviors in vulnerable individuals.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».