Validation of the gambling harm measure across three independent samples
Notice bibliographique
Résumé
Gambling-related harm (GRH) has become an increasingly popular topic in gambling research. However, several issues concern existing measures of gambling-related harm. The objective of this study was to validate a new measure of GRH, the Gambling Harm Measure (GHM). The GHM is a 16-item instrument that assesses varying levels of harm across six different life domains: financial, psychological, relationship, physical, work/study, and legal. A secondary analysis of data from three independent samples (n = 9,913) was conducted to determine the GHM’s factor structure and its association with alternative measures of gambling-related harm and gambling intensity. Confirmatory factor analyses provided the strongest support for a unidimensional factor structure, indicating that the GHM is best scored as the sum of items endorsed. This factor structure was invariant to differences between samples, age groups, and sexes. Correlational analyses revealed stronger associations between total score on the GHM and alternative measures of GRH compared to measures of other substance-related and behavioral addictions. Finally, generalized linear mixed modeling demonstrated a positive effect of gambling intensity on GHM scores. This study provides support for the use of the GHM as a valid, unidimensional measure of gambling-related harm.
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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 | 0,001 | 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 ».