Online Gambling Patterns and Predictors of Problem Gambling Among Korean Adolescents During the COVID-19 Pandemic: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined online gambling patterns among Korean adolescents during the COVID-19 pandemic and identified predictors of problem gambling based on a socio-ecological model. METHODS: It used nationally representative data from the 2020 National Survey on Youth Gambling Problems conducted by the Korea Center on Gambling Problems. This study selected a sample of 780 adolescents aged 13-18 years who reported having gambled online at least once in the last three months from the raw data of respondents. They were classified as the non-problem group and problem group according to the Gambling Problems Severity Scale (GPSS) of the Canadian Adolescent Gambling Inventory (CAGI). The predictive factors of problem gambling were analyzed by logistic regression analysis. RESULTS: The prevalence of problem gambling was 24.6 %. Its predictors included intrapersonal [male (odds ratios, OR = 1.67); gambling prior to COVID-19 (OR = 2.08)] and interpersonal factors [frequent gamblers in peers (OR = 4.34); peer pressure (OR = 2.34)]. Social factors, such as gambling in online community (OR = 5.60), sports betting (OR = 53.24), and lotteries (OR = 17.03) were associated with problem gambling. CONCLUSIONS: The major predictors of problem gambling among adolescent online gamblers included peer gambling and specific types of gambling. To prevent problem gambling, strategies targeting peer groups are essential. In addition, nurses need to share with families, schools, communities, and policymakers that online gambling, such as lotteries and sports betting, are high-risk of adolescent problem gambling, and recommend them to collaborate for stricter regulatory measures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».