Harms associated with gambling: abbreviated systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background According to the Gambling Commission, in 2018, almost half of the general population aged 16 and over had participated in gambling in the 4 weeks before being surveyed. Such surveys suggest that the proportion of people who are classed as ‘problem’ gamblers is relatively small; however, this may be related to the ways data are collected and gambling behaviour is classified. Concern about the harms associated with gambling is rising, and in response, Public Health England (PHE) has initiated this review to identify the harms associated with this activity. Harms to the gambler, their close associates and the wider society will all be included. Methods Abbreviated systematic review processes will be employed. Ovid MEDLINE, Ovid Embase, Ovid Psycinfo, NICE Evidence and EBSCO SocIndex; a range of websites (for grey literature); and reference lists of included studies will be searched. Experts will be asked to identify other relevant literature. Literature published in years 2005–2019, published in English, from a country within the Organisation for Economic Development (OECD) and following an observational, qualitative or systematic review design will be included. AMSTAR2 (systematic reviews), the Newcastle-Ottawa Scale (observational studies) and the Critical Appraisal Skills Programme (CASP) qualitative checklist (qualitative studies) will be used to assess the risk of bias. A narrative synthesis will be used to summarise the results. The body of evidence will also be assessed according to the principles laid out in the CERQual approach. Discussion This protocol provides details of the framework that has been set up to guide this systematic review. The results of this review will provide an extensive assessment of the breadth and magnitude of harms associated with gambling. This will be one of the most comprehensive reviews of gambling-related harms undertaken to date. Systematic review registration PROSPERO CRD42019154757
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,653 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».