A Prospective Study of Mental Health in Relation to Online Gambling One-year Later in a Large Cohort of Adolescents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Concerns have increased about online gambling among adolescents. Poor mental health may place adolescents at increased risk of engagement in online gambling, however, longitudinal evidence is limited. The purpose of this study was to examine how mental health relates to engagement in online gambling one-year later in a large cohort of adolescents. METHODS: We used 2-year prospective survey data from 26,818 students in Grades 9 to 11 (secondary III-IV in Quebec) attending 121 secondary schools in four Canadian provinces (Alberta, British Columbia, Ontario, and Quebec) who participated in the COMPASS study during the 2017/18, 2018/19, and/or 2019/20 school years. Generalized linear mixed models were used to examine the likelihood of online gambling one-year later by baseline mental health outcomes (depressive symptoms, anxiety symptoms, psychosocial well-being, emotional dysregulation), controlling for student sex, grade, race, weekly spending money, and baseline online gambling. RESULTS: Online gambling in the past 30-days was reported by 2.1%, 2.3%, and 2.5% of students in study years 2017/18, 2018/19, and 2019/20, respectively. In the combined model, students reporting high depressive symptoms were significantly more likely to report online gambling one-year later (OR = 1.58, 95%CI = 1.19, 2.09) relative to those reporting low symptoms, controlling for baseline online gambling, the other mental health measures, and sociodemographic characteristics. CONCLUSION: This study provides prospective evidence that high depressive symptoms may place adolescents at an elevated risk of future engagement in online gambling. It may be worthwhile targeting students with high depressive symptoms in preventative efforts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».