Effectiveness of a web-based self-help tool to reduce problem gambling: A randomized controlled trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Problem gambling constitutes a public health concern associated with psychopathological comorbidity, substance use, and financial difficulties. Most individuals with gambling problems avoid counseling services due to perceived stigma and their preference for self-reliance. Treatment accessibility could be improved through web-based interventions. Methods: We recruited 360 individuals with gambling problems and randomized them to a web-based intervention (n = 185) or an active control group consisting of a self-help manual for problem gambling (n = 175). The primary outcome was the number of days of gambling in the last 30 days. Secondary outcomes included money spent in the last 30 days, time gambling in the last 7 days, gambling-related problems, consumption of alcohol and cigarettes, and psychopathological comorbidity measured at posttreatment and 6-month follow-up. Results: The primary outcome decreased significantly for both groups, with no significant difference between the groups. There were significant group × time interactions according to the Gambling Symptom Assessment Scale (F = 8.83, p <0 .001), the Problem Gambling Severity Index (F = 3.54, p = 0.030), for cigarettes smoked in the last 7 days (F = 26.68, p < 0.001), the Patient Health Questionnaire-9 (F = 19.41, p <0 .001), and the Generalized Anxiety Disorder-7 (F = 41.09, p <0 .001) favoring the intervention group. We experienced an overall high dropout rate (76%). Conclusions: Win Back Control seems to be an effective low-threshold treatment option for individuals with gambling problems that might otherwise be unapproachable for outpatient treatment services. Nevertheless, the high dropout rate should be considered when interpreting the study results, as they may have introduced a degree of variability.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle