Avoiding harmful gambling: An evidence-based set of safe gambling practices for consumers
Notice bibliographique
Résumé
Prior studies have identified self-regulatory strategies that are infrequently used by problem gamblers, but which might be protective if used. However, guidelines with evidence-based safe gambling practices (SGPs) that prevent gambling-related harm are lacking. This study aimed to: 1) identify a parsimonious set of evidence-based SGPs that best predict non-harmful gambling amongst gamblers who are otherwise most susceptible to experiencing gambling harm; 2) examine how widely are they used; and 3) assess whether their use differs by gambler characteristics. A sample of 1,174 regular gamblers in Alberta Canada completed an online survey measuring uptake of 43 potential SGPs, gambling harms and\nnumerous risk factors for harmful gambling. Elastic net regression identified a sub-sample of 577 gamblers most susceptible to gambling harm and therefore most likely to benefit from the uptake of SGPs. A second elastic net predicted gambling harm scores in the sub-sample, using the SGPs as candidate predictors. Nine SGPs best predicted non-harmful gambling amongst this sub-sample. The behaviour most strongly associated with increased harm was using credit to gamble. The behaviour most strongly associated with reduced harm was ‘If I’m not having fun gambling, I stop’. These SGPs form the basis of evidence based safe gambling guidelines which can be: 1) promoted to consumers, 2) form the basis of self-assessment tests, 3) used to measure safe gambling at a population level, and 4) inform supportive changes to policy and practice. The guidelines advise gamblers to: stop if they are not having fun, keep a household budget, keep a dedicated gambling budget, have a fixed amount they can spend, engage in other leisure activities, avoid gambling when upset or depressed, not use credit for gambling, avoid gambling to make money, and not think that strategies can help you win. These guidelines are a promising initiative to help reduce gambling-related harm.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,034 | 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 ».