Gambling Habits of People With Parkinson’s Disease: An Exploratory Study
Bibliographic record
Abstract
The development of pathological gambling (PG) among people with Parkinson’s disease (PD) is increasingly reported. The intake of dopamine agonists is most often associated with the emergence of this addiction. Although it is known that gambling habits contribute to the onset of gambling problems in the general population, these habits have not yet been studied in individuals with PD. Thus, this study aimed to explore gambling habits in people with PD. Twenty-five individuals with PD and 8 caregivers participated. Thirteen gamblers took part in a semi-structured interview regarding their gambling habits and the presence of a gambling problem and other impulse-control disorders. The results show that gamblers mainly play lotteries and slot machines. Most gamble for pleasure, but some reported wanting to win money to finance a cure for their PD. None of the gamblers involved a caregiver in their gambling activities and no gambler currently presented a gambling problem. However, 2 at-risk gamblers reported having developed a gambling problem in the past. This study sheds light on factors that may contribute to the development of PG among patients with PD, namely, the emergence of new reasons for gambling after a PD diagnosis, erroneous beliefs about gambling, and discretion about gambling habits. Prevention strategies are discussed in view of these results. However, given the small sample size, further studies examining the gambling habits of people with PD are required.RésuméDe plus en plus, on observe le développement du jeu pathologique (JP) chez les personnes atteintes de la maladie de Parkinson (MP). La prise d’agonistes de la dopamine est le plus souvent associée à l’émergence de cette dépendance. Bien qu’il soit connu que les habitudes de jeu contribuent à l’apparition de problèmes de jeu dans la population en général, ces habitudes n’ont pas encore été étudiées chez les personnes atteintes de la maladie de Parkinson (MP). Dans cette optique, cette étude explore les habitudes de jeu chez les personnes atteintes de la MP. Vingt-cinq personnes atteintes de la maladie de Parkinson et huit soignants y ont participé. Treize joueurs ont participé à une entrevue semi-structurée concernant leurs habitudes de jeu et la présence d’un problème de jeu et d’autres troubles liés au contrôle des impulsions. Les résultats montrent que les joueurs jouent principalement aux loteries et aux machines à sous. La plupart jouent par plaisir, mais certains ont déclaré vouloir gagner de l’argent pour financer une thérapie contre la maladie. Aucun des joueurs n’avait avec lui un fournisseur de soins dans ses activités de jeu et aucun joueur ne présentait actuellement de problème de jeu. Cependant, deux joueurs à risque ont déclaré en avoir développé un par le passé. Cette étude met en lumière les facteurs qui peuvent contribuer au développement du jeu pathologique chez les personnes atteintes de Parkinson, à savoir l’émergence de nouvelles raisons pour le jeu après un diagnostic de MP, les croyances erronées sur le jeu et la discrétion sur les habitudes de jeu. Compte tenu de ces résultats, des stratégies de prévention sont analysées. Cependant, étant donné la petite taille de l’échantillon, d’autres études examinant les habitudes de jeu des personnes atteintes de cette maladie sont nécessaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".