Assessing harm severity: a Rasch analysis of the gambling harm measure
Notice bibliographique
Résumé
The Gambling Harm Measure (GHM) is a 16-item self-report instrument used to measures gambling-related harm (GRH) across its six principal domains. Unlike other GRH measures, the GHM uses multiple items to assess harm along a gradient of within each of its principle domain (excluding illegal acts). The objective of this study was to evaluate this severity gradient using Rasch analysis. Data from 2,941 respondents were obtained from three independent surveys, two conducted in the American state of Massachusetts and one conducted nationally across Canada. Item thresholds varied within each domain, providing evidence that the GHM can capture harm across a gradient of severity. There was evidence of differential item functioning (DIF), with younger adults and those participating in more harmful gambling formats (e.g. electronic gambling machines, casino table games) being more likely to endorse several items on the GHM. Finally, we identified three discrete categories of GHM scores: mild harm included individuals endorsing 1–6 items; high harm included individuals endorsing 7–13 items; and severe harm included individuals endorsing 14 or more items. This study provides support for the GHM as a valid measure of GRH that can capture both the range and severity of harm experienced by individuals who gamble.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».