Moderating effect of alexithymia between problem gambling and psychotic experiences in university students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most of the young individuals with problem gambling (PG) or psychotic experiences (PEs) are less prone to seek medical help. Therefore, community-based studies investigating the relationship between these entities in non-clinical young people across a continuum of severity are warranted. To this end, the present study proposes to advance knowledge on the mechanisms that potentially underlie the association between PG and PEs, by examining the role of a potential moderator, i.e. alexithymia, in this relationship. METHODS: A total of 399 participants enrolled in this study (mean age = 21.58 ± 3.20 years) participated in an online cross-sectional survey. The South Oaks Gambling Screen (SOGS), the Prodromal Questionnaire-Brief (PQ-B), and the Toronto alexithymia scale (TAS-20) were used. RESULTS: Thirty-three (8.3%) participants had problem-gambling, whereas 13 (3.3%) were probable pathological gamblers. Moderation analysis results adjusted over confounders (age, household crowding index, marital status, personal history of mental disorder, other illegal drug use) showed that the interaction PG by alexithymia (p = .018) was significantly associated with PEs scores. At moderate (Beta = 1.93) and high (Beta = 3.38) levels of alexithymia, more PG was significantly associated with more PEs scores. CONCLUSION: Findings suggest that GP may have a different impact on PEs depending on the individual's level of alexithymia. As such, both alexithymia and gambling behavior should be considered in the clinical assessment of young people who present with PEs, which can help in implementing more tailored and individualized treatment plans.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».