Exploring the Users’ Perspective of the Nationwide Self-Exclusion Service for Gambling Disorder, “Spelpaus”: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Problem gambling and gambling disorder cause severe social, psychiatric, and financial consequences, and voluntary self-exclusion is a common harm reduction tool used by individuals with gambling problems. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore users' experience of a novel nationwide, multioperator gambling self-exclusion service, "Spelpaus," in Sweden and to inform stakeholders and policy makers in order to improve harm reduction tools against gambling problems. METHODS: Semistructured interviews were conducted with 15 individuals who reported self-perceived gambling problems and who had experience of having used the self-exclusion service Spelpaus in Sweden. Interviews were transcribed and analyzed through qualitative content analysis. RESULTS: We identified 3 categories and 8 subcategories. The categories were (1) reasons for the decision to self-exclude, (2) positive experiences, and (3) suggestions for improvement. The subcategories identified a number of reasons for self-exclusion, such as financial reasons and family reasons, and positive experiences described as a relief from gambling; in addition, important suggestions for improvement were cited, such as a more gradual return to gambling post-self-exclusion, better ways to address loopholes in the system, and transfer from self-exclusion to treatment. CONCLUSIONS: Voluntary self-exclusion from gambling, using a nationwide multioperator service, remains an appreciated harm-reducing tool. However, transfer from self-exclusion to treatment should be facilitated by policy making, and loopholes allowing for breaching of the self-exclusion need to be counteracted.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».