The Differences Between Gamblers and Substance Users Who Seek Treatment
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Abstract
ABSTRACT Background and Objectives: Gambling disorder (GD) and substance use disorder (SUD) are diagnostically similar and share many etiological, clinical, and psychosocial factors. However, even among individuals who gamble, treatment-seeking (TS) rates appear much higher for SUD than GD. Methods: An analysis was conducted on data from an online survey of 10,199 Canadian adults (18+) over-selected for gambling participation to explore the basis of these differences. Results: Fewer respondents sought treatment for GD (6.8%; 91/1346) relative to SUD (30.3%; 236/778). Respondents seeking treatment for substance use (TS-SUD) had significantly higher levels of childhood abuse, generalized anxiety, and withdrawal/cravings, whereas respondents seeking gambling treatment (TS-GD) had higher overall addiction severity. A final analysis identified 8 variables as predictive of TS, with 5 of these occurring at higher rates in respondents with SUD: younger age, more past year negative life events, childhood abuse, post-traumatic stress, and not engaging in their addiction longer or with heavier use than intended. By comparison, greater addiction severity was the only predictor of TS that was more prevalent in respondents with GD. Conclusion: The present results indicate that (a) fewer respondents sought gambling treatment relative to substance use treatment; (b) TS-SUD is associated with a more prominent comorbidity profile; and (c) the higher rate of TS for SUD compared with GD is due, in part, to people with SUD having more general factors that are predictive of TS (eg, comorbidities). Scientific significance: these findings provide insight regarding different rates of TS for gambling and substance use. Objectifs: Le trouble du jeu (TJ) et le trouble lié à l’utilisation de substances (TUS) sont diagnostiqués de façon similaire et partagent de nombreux facteurs étiologiques, cliniques et psychosociaux. Cependant, même parmi les personnes qui jouent, les taux de recherche de traitement (RT) semblent beaucoup plus élevés pour le TUS que pour le TJ. Méthodes: Une analyse a été menée sur les données d’une enquête en ligne auprès de 10 199 adultes canadiens (18+) sélectionnés pour leur participation aux jeux de hasard et d’argent, afin d’explorer le fondement de ces différences. Résultats: Les répondants ont été moins nombreux à chercher un traitement pour le TJ (6,8% ; 91/1346) que pour le TUS (30,3% ; 236/778). Les répondants cherchant un traitement pour la consommation de substances (RT-TUS) avaient des niveaux significativement plus élevés d’abus durant l’enfance, d’anxiété généralisée et de symptômes de sevrage, alors que les répondants cherchant un traitement pour le jeu (RT-TJ) avaient une gravité globale de la dépendance plus élevée. Une analyse finale a permis d’identifier huit variables prédictives de RT, cinq d’entre elles étant plus fréquentes chez les répondants souffrant de TUS : un âge plus jeune, un plus grand nombre d'événements négatifs au cours de l’année écoulée, des abus durant l’enfance, un stress post-traumatique et le fait de ne pas s’engager dans leur dépendance plus longtemps ou avec une consommation plus importante que prévu. En comparaison, une plus grande sévérité de la dépendance est le seul élément précurseur de RT qui est plus prévalent chez les répondants atteints de TJ. Conclusion: Les présents résultats indiquent que a) moins de répondants ont cherché un traitement pour le jeu que pour l’utilisation de substances ; b) le RT-TUS est associé à un profil de comorbidité plus important; etc) le taux plus élevé de RT pour le TUS par rapport au TJ est dû, en partie, au fait que les personnes atteintes de TUS ont des facteurs plus généraux qui sont prédictifs de RT (p. ex., comorbidités). Importance scientifique : Ces résultats donnent un aperçu des différents taux de recherche de traitement pour le jeu et la consommation de substances.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".