Treatment Utilization by Problem Gamblers in Northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The Catalyst database, which is operated through the Ontario Centre for Addiction and \nMental Health, was used to explore factors that may be related to treatment non- \ncompliance and the number of admissions in the population of clients receiving addiction \ntreatment in Thunder Bay between 2003 and mid-2006. The distinction between Primary \nand Secondary Gamblers identified by Nguyen (2007) was explored to determine \nwhether this distinction is useful in predicting if the two groups differ in treatment non- \ncompliance and the number of admissions. A total of 2,743 clients were examined. \nComparisons were made between those who presented for treatment of gambling as their \nprimary problem (N = 138), those who presented for a substance addiction (N = 280) \nwith gambling as a secondary problem, and those who had only a substance addiction (N \n= 2,178). Non-compliant individuals are more likely to be gambling clients, younger, \nfemale, have a higher education level, better income source, better employment, and no \nlegal problems. An individual with more admissions to treatment is more likely to be a \nSecondary Gambler or Substance Problem Only client, older, have a poorer source of \nemployment and have legal problems. The distinction between primary and secondary \ngamblers was not found to be useful for predicting treatment non-compliance but did \npredict the number of admissions. It appears that these two outcome variables are \nmeasuring different aspects of treatment utilization and that it is important to consider \neach separately, as they both provide useful program planning information.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».