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 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 | 0,000 | 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 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 ».