Cognitive-Behavioral Treatment for Gambling Harm: Umbrella Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the current umbrella review and meta-analysis was to evaluate the methodological rigor of existing meta-analyses on cognitive-behavioral treatment (CBT) for gambling harm. The Cochrane Database of Systematic Reviews, PsycINFO, and PubMed were searched for meta-analyses of CBT for gambling harm among individuals aged 18 years and older. The search yielded five meta-analyses that met inclusion criteria, representing 56 unique studies and 5,389 participants. The methodological rigor for one meta-analyses was rated high, two were moderate, and two were critically low. Including only moderate- to high-quality meta-analyses, a robust variance estimation meta-analysis indicated that CBT significantly reduced gambling disorder severity (g = -0.91), gambling frequency (g = -0.52), and gambling intensity (g = -0.32) relative to minimal and no treatment control at posttreatment, suggesting 65%-82% of participants receiving CBT will show greater reductions in these outcomes than minimal or no treatment controls. Overall, there is strong evidence for CBT in reducing gambling harm and gambling behavior, and this evidence provides individuals, clinicians, managed care companies, and policymakers with clear recommendations about treatment selection.
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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 | 0,053 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».