Pilot Randomised Trial of a Brief Online Personalised Feedback Intervention for the UK Context Designed To Prevent, Reduce, and Address Gambling Harm
Notice bibliographique
Résumé
Participation in online gambling is growing and the risk of experiencing harms is also increasing. Brief personalised feedback interventions have been shown to prevent, reduce and address gambling harm and this randomised controlled trial tested the effectiveness of a version customised for the UK. A sample of 1586 online gambling participants with moderate or problem gambling were rapidly recruited from an existing Internet panel of UK residents. Participants were randomised to a no intervention control group or received the self-directed, online intervention which included normative feedback and personalised information explaining the consequences of gambling above lower-risk guidelines. One- and three-month follow-ups assessed the short-term impact on frequency and harm. Feedback and recommendations were collected to guide improvements and increase future utility. All gambling outcomes showed improvement between the initial survey and both follow-ups, however, there were no differences between the intervention and control groups. Most participants displayed normative misperceptions when estimating how much others the same age and gender gambled. The majority of the sample had never previously sought treatment despite over a third of these reporting moderate or problematic levels of gambling. There is need for a publicly available, low-cost alternative to traditional treatment in order to help the large proportion of people with gambling concerns who would not otherwise seek formal support. Although an intervention effect was not detected in this sample, Internet-based alternatives remain a promising opportunity meriting further research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».