The long and winding road to treatment for problem gambling: from problem awareness to treatment helpfulness
Notice bibliographique
Résumé
Only a minority of individuals with problem gambling (PG) seek specialized treatment, often doing so only after experiencing significant problems for many years. To better understand the trigger points and pathways that lead individuals to treatment, this mixed-methods study recruited 65 Canadian adults currently receiving treatment for PG. Using a Timeline Follow-Back methodology, participants recalled key trigger points that led them to recognize their gambling problems and ultimately seek professional treatment. Their treatment histories for substance use, mental health, and gambling problems were also assessed, including the ages at which these treatments occurred. Additionally, participants responded to open-ended questions about how various gambling-specific treatment modalities were helpful to them. The delay between recognizing gambling problems and seeking help was about four years. Participants tended to first seek help from friends or family, whereas religious counselling generally came last. A content analysis of responses identified key categories related to trigger points, initial attempts to limit gambling, and the perceived benefits of specialized treatment. Financial problems were identified as both the most frequent triggers for problem recognition and for initiating change. Among participants who had previously sought specialized help for substance use problems, gambling problems emerged concurrently to these treatment episodes. These findings highlight the interconnectedness of mental health, substance use, and PG and provide valuable insights into how individuals with gambling problems can be encouraged to seek help that aligns with their specific needs. Public health implications include improving support access and screening for gambling in mental health and addiction services.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».