BBGS: Kort Biosociaal Scherm voor Gokproblemen
Inleiding
Het Brief Biosocial Gambling Screen (BBGS) is ontwikkeld om pathologische gokproblemen (PG) snel en effectief te detecteren. Dit korte screeningsinstrument biedt artsen en hulpverleners een middel om gokstoornissen in de algemene bevolking te identificeren, vooral onder behandeling zoekers in de verslavingszorg.
Doel van de BBGS
Het doel van de BBGS is het creëren van een efficiënt en accuraat screeningsinstrument om pathologisch gokken te detecteren in de algemene huishoudelijke bevolking. Het biedt een balans tussen eenvoud en wetenschappelijke nauwkeurigheid. Het kan breed worden ingezet, zowel door huisartsen, maatschappelijk werkers als in klinische omgevingen.
Methodologie en Ontwikkeling van de BBGS
De BBGS werd ontwikkeld door gebruik te maken van multivariate discriminantfuncties, toegepast op de diagnostische gegevens van de NESARC (Nationaal Epidemiologisch Onderzoek naar Alcohol en Gerelateerde Aandoeningen). Deze gegevens omvatten interviews van 43.093 huishoudens, met een sterke vertegenwoordiging van pathologische gokkers uit de algemene bevolking. Het screeningsinstrument is gebaseerd op de diagnostische criteria van de DSM-IV-TR (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, Text Revision).
Items en Gevoeligheid
De BBGS bestaat uit slechts drie items en heeft een hoge gevoeligheid van 0,96. Dit betekent dat 76 van de 79 pathologische gokkers correct worden geïdentificeerd. Bovendien heeft het een specificiteit van 0,99, waarbij 10.892 van de 11.027 niet-pathologische gokkers correct zijn geclassificeerd.
De 3 Items van de BBGS
- Ontwenningsverschijnselen
Vraag: Bent u in de afgelopen 12 maanden rusteloos, prikkelbaar of angstig geworden wanneer u probeerde te stoppen met gokken?
Antwoord:
- Ja (indicatie voor verder onderzoek naar pathologisch gokken)
- Nee (geen verder onderzoek nodig)
- Liegen
Vraag: Heeft u geprobeerd uw familie of vrienden te laten weten hoeveel u gokt?
Antwoord:
- Ja (indicatie voor verder onderzoek)
- Nee (geen verder onderzoek nodig)
- Geld lenen
Vraag: Heeft u financiële problemen gehad door gokken en moest u hulp krijgen van familie, vrienden of andere instanties?
Antwoord:
- Ja (indicatie voor verder onderzoek)
- Nee (geen verder onderzoek nodig)
Resultaten en Voordelen van de BBGS
Klinische Implicaties
- Uitbreiding van gokmogelijkheden op het landbased en online gokken op kansspelen kunnen leiden tot een grotere behoefte aan screening op pathologisch gokken (PG).
- De BBGS biedt een betrouwbaar hulpmiddel voor zorgverleners om PG op te sporen, met name gezien de co morbiditeit van PG met andere psychische aandoeningen, zoals depressie en angst.
- Het gebruik van BBGS kan leiden tot verbeterde behandelplannen voor gokkers, inclusief terugvalpreventie en herstel.
Beperkingen van de BBGS
- Zelfrapportage: De BBGS is gebaseerd op zelf gerapporteerde gegevens. Dit kan leiden tot vertekeningen door sociaal wenselijke antwoorden of geheugenproblemen.
- DSM-IV-TR-gebaseerd: Het screeningsinstrument is gebaseerd op criteria uit de DSM-IV-TR. Hoewel deze criteria effectief zijn gebleken in Amerikaanse studies, is meer onderzoek nodig om te bepalen hoe de BBGS functioneert in niet-Amerikaanse populaties.
Belang van Volksgezondheid en Screening voor Gokproblemen
De toenemende aandacht voor gokproblemen in de volksgezondheid heeft de behoefte aan effectieve screeningtools vergroot. De BBGS biedt een eenvoudige en wetenschappelijk onderbouwde methode om gokstoornissen te signaleren, wat cruciaal is voor zowel preventieve maatregelen als klinische interventies. Nationale studies zoals NESARC hebben de relatie tussen PG en andere psychische aandoeningen blootgelegd, wat de noodzaak van brede screening versterkt.
Statistische Analyse
Uit de analyses blijkt dat de BBGS een hogere gevoeligheid en positieve voorspellende waarde heeft vergeleken met andere screeningmodellen zoals de Lie/Bet-vragenlijst.
Tabel 1: DSM-IV-TR-criteria en Gevoeligheid
DSM-IV-TR Criterium |
PG |
Niet-PG |
Gevoeligheid |
PPV |
Ontwenningsverschijnselen |
57% |
74% |
Ja |
45 |
Liegen |
85% |
37% |
Ja |
67 |
Geld van anderen |
42% |
69% |
Ja |
33 |
Verlies van controle |
72% |
35% |
Ja |
57 |
Resultaten in Context
- Het BBGS-model scoorde consistent hoger op gevoeligheid (0,96) dan alternatieve modellen met meerdere criteria.
- De BBGS identificeert een kleiner aantal valse positieven, wat het effectiever maakt voor routinematige klinische toepassing.
Bespreking en Conclusies
De BBGS biedt een solide balans tussen eenvoud en nauwkeurigheid. Door slechts drie vragen te stellen, kunnen hulpverleners snel pathologische gokkers identificeren zonder dat ze een uitgebreide enquête hoeven af te nemen. Het biedt ook voordelen boven de veelgebruikte Lie/Bet-vragenlijst, zoals hogere specificiteit en minder valse positieven.
Ondanks de beperkingen in termen van zelfrapportage, blijft de BBGS een van de meest effectieve screeningsinstrumenten voor het identificeren van gokproblemen in grote populaties.
Klinische Implicaties
- Preventie en Vroege Interventie: Het gebruik van BBGS in klinische omgevingen kan helpen bij het tijdig signaleren van gokverslaving en daarmee bijdragen aan vroegtijdige interventie en preventie van verslechtering.
- Ondersteuning voor Hulpverleners: Door de eenvoud van de BBGS kan het breed worden toegepast, niet alleen door verslavingszorg, maar ook door professionals zoals huisartsen en maatschappelijk werkers.
Acknowledgments De ontwikkeling van de BBGS werd ondersteund door financiering van onder andere het National Center for Responsible Gaming en diverse andere instellingen. Speciale dank aan Christine Thurmond en Ingrid Maurice voor hun bijdrage aan dit project.
Hier volgt een vertaling uit het Engels van de resultaten van het totale onderzoek. Het is zoveel mogelijk gestructureerd.
BBGS:
Optimalisatie van de nauwkeurigheid van de DSM-IV-TR-classificatie: Een kort biosociaal scherm voor het detecteren van gokstoornissen onder gokkers in het algemeen huishoudelijke bevolking.
Door Lijn Gebauer, BA1; Richard LaBrie, EdD2; Howard J. Shaffer, PhD, CAS3
Sleutelwoorden: gokken, pathologisch gokken, meten, screening, beoordeling, verslaving, psychometrie, volksgezondheid.
WLa Revue Canadienne de Psychiatrie, Volume 55, Nummer 2, Februari 2010.
Doel: Het ontwikkelen van een pathologisch gokscherm (PG) voor efficiënte toepassing in de huishoudelijke bevolking en voor artsen om te gebruiken bij behandeling zoekers.
Methode: We hebben een reeks multivariate discriminant functies toegepast op diagnostische gegevens van de afgelopen 12 maanden, gebaseerd op gokkenproblemen volgens de Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, vierde editie, tekstrevisie (DSM-IV-TR). Deze gegevens zijn verzameld door het Nationaal Epidemiologisch Onderzoek naar Alcohol en Aanverwante Aandoeningen (NESARC). NESARC heeft 43.093 huishoudens geïnterviewd met behulp van computerondersteunde persoonlijke interviews en de grootste steekproef van pathologische gokkers uit de algemene huishoudenspopulatie geïdentificeerd.
Resultaten: We hebben een kort biosociaal gokscherm (BBGS) met 3 items ontwikkeld, met een hoge gevoeligheid (gevoeligheid = 0,96; 76 van de 79 pathologische gokkers correct geïdentificeerd) en hoge specificiteit (specificiteit = 0,99; 10.892 van de 11.027 niet-pathologische gokkers correct geïdentificeerd).
Conclusies: Grote Amerikaanse onderzoeken laten een uitgebreide co-morbiditeit van PG met andere psychische aandoeningen zien. De BBGS biedt psychometrische voordelen voor zorgverleners, waaronder artsen en epidemiologen, om de huidige PG naast andere problemen te beschouwen. De BBGS is praktisch voor klinisch gebruik omdat deze slechts 3 items gebruikt, gemakkelijk te vragen, te beantwoorden en op te nemen is in verschillende interviews, inclusief zelf uitgevoerde enquêtes. De BBGS heeft een sterke theoretische basis omdat deze 1 item bevat uit elk van de 3 domeinen van het verslavingssyndroom: neuroadaptatie (bijvoorbeeld terugtrekking), psychosociale kenmerken (bijvoorbeeld liegen) en nadelige sociale gevolgen van gokken (bijvoorbeeld geld van anderen verkrijgen).
Klinische implicaties:
- Uitbreiding van gokmogelijkheden op het land en via internet kan artsen wijzen op de noodzaak van verhoogde screening op PG.
- De aanwezigheid van co-morbiditeit onder gestoorde gokkers heeft grote gevolgen voor de behandelingsplannen, terugval en herstel.
- Het uitbreiden van de klinische zorg voor patiënten met een bijkomende gokstoornis zou tot verbeteringen kunnen leiden in de behandeling van verschillende daarmee samenhangende gedragsproblemen.
Beperkingen:
- De BBGS is gebaseerd op zelf gerapporteerde goedkeuring van op DSM-IV-TR gebaseerde criteria; schermen met behulp van een uitgebreide reeks criteria of daadwerkelijk gedrag kan verschillende klinische hulpmiddelen opleveren.
- De BBGS is specifiek voor screening op een actuele gokstoornis; andere criteria kunnen gevoeliger zijn voor PG gemeten over een langer tijdsbestek dan het afgelopen jaar.
- De op DSM-IV-TR gebaseerde criteria zijn met succes gebruikt in niet-Amerikaanse populaties; echter, de BBGS moet nog worden getest met deze andere populaties
Concentratie op Volksgezondheidsgokgedrag en de Behoefte aan Effectieve Screeninginstrumenten
De groeiende interesse en bezorgdheid voor volksgezondheidsgokgedrag hebben geleid tot een toename van onderzoeksinteresse in de epidemiologie van gokken en gokgerelateerde stoornissen. Dit heeft ook de behoefte aan geschikte screeninginstrumenten voor gokgerelateerde aandoeningen vergroot, die breed in grote populaties kunnen worden gebruikt. In reactie hierop beschrijft ons rapport een volksgezondheidshulpbron: een psychometrisch verantwoord en beknopt scherm voor ongeordend gokken, waar verschillende belanghebbenden binnen de algemene bevolking gebruik van kunnen maken.
Nationale prevalentiestudies gericht op pathologisch gokken (PG) tonen aan dat PG een relatief laag voorkomend fenomeen is, met tarieven variërend van 0,2% tot 2,1% wereldwijd. Bijvoorbeeld, in Noorwegen was het 0,2%, in Nieuw-Zeeland 0,5%, in Zweden 0,6%, in Zuid-Afrika 1,4%, en in Australië 2,1%. Onderzoeken uitgevoerd in het Verenigd Koninkrijk in 2000, 2005 en 2007 meldden respectievelijk 0,7%, 0,5%, en 0,7% aan huidige PG-prevalentie. Deze studies tonen aan dat deze prevalentieschattingen stabiel zijn over verschillende onderzoeken en methoden.
Interessant genoeg laten nationale onderzoeken zoals de National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC) significante overlappingen zien tussen PG-diagnoses en andere psychiatrische stoornissen. Deelnemers met een levenslange PG-diagnose vertoonden vaak comorbide stoornissen zoals alcoholgebruiksstoornis, nicotineafhankelijkheid, stemmingsstoornissen, angststoornissen en persoonlijkheidsstoornissen.
Het toenemende belang van volksgezondheid voor gokken heeft geleid tot grootschalige Amerikaanse onderzoeken, zoals de NESARC en de National Comorbidity Survey-Replication (NCS-R), die DSM-IV-TR-maatregelen voor PG hebben opgenomen. Deze onderzoeken hebben bijgedragen aan een beter begrip van de overlappende aandoeningen bij PG en hebben geholpen bij het identificeren van behandelingsstrategieën.
Terwijl de interesse in volksgezondheidsgokken groeit, blijft ook de ontwikkeling van screeningsinstrumenten toenemen. Onderzoekers streven naar een gouden standaard die accuraat gokstoornissen classificeert, wat resulteert in een breed scala aan screeningsinstrumenten. Een van deze instrumenten is de Lie/Bet-vragenlijst, die gevoeligheid en specificiteit vertoont bij het identificeren van pathologische gokkers in verschillende populaties.
Afkortingen Gebruikt in Dit Artikel:
- AUDADIS: Alcoholgebruiksstoornis en geassocieerd interviewschema voor handicaps
- BBGS: Kort biosociaal gokscherm
- DSM: Diagnostisch en statistisch handboek van psychische aandoeningen
- GA: Gokkers Anoniem
- NCS-R: Replicatie van Nationale Comorbiditeitsenquêtes
- NESARC: Nationaal Epidemiologisch Onderzoek naar Alcohol- en Gerelateerde Voorwaarden
- PD: Persoonlijkheidsstoornis
- PG: Pathologisch gokken
- PPV: Positief voorspellende waarde
Moeilijkheden in het Onderzoek naar Basisziekten in de Bevolking
De moeilijkheid van het uitvoeren van laagdrempelig onderzoek naar basisziekten in de bevolking wordt benadrukt door de auteurs, mogelijk omdat er te weinig gevallen van pathologisch gokken waren voor een zelfverzekerde analyse.
Doelstellingen:
Het doel van deze studie was om een kort screeningsinstrument voor pathologisch gokken te ontwikkelen voor gebruik in de algemene bevolking. Dit instrument zou sterke psychometrische eigenschappen moeten hebben die een breed scala aan klinische toepassingen mogelijk maken. Het National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC) heeft gegevens verzameld over symptomen van pathologisch gokken gebaseerd op de DSM-IV-TR-criteria in de algemene bevolking, waardoor het mogelijk was om een nieuw screeningsinstrument te ontwikkelen en te demonstreren.
NESARC gebruikte de AUDADIS-IV, een maatstaf die levenslange en afgelopen jaar symptomen van psychische stoornissen beoordeelt met behulp van DSM-IV-TR-criteria. Deelnemers die vijf of meer keer per jaar hadden gegokt, werden gescreend op symptomen van pathologisch gokken. Een diagnose van pathologisch gokken vereist vijf of meer positieve aanbevelingen van DSM-IV-TR-symptomen.
De beste kandidaat-items voor een kort screeningsinstrument zouden pathologische gokkers correct moeten identificeren met weinig valse positieven. Effectieve screeningsitems zouden een hoge gevoeligheid moeten hebben, wat het aandeel echte positieve gevallen correct geïdentificeerd betekent, en een laag percentage valse positieven, wat het aandeel niet-pathologische gokkers is dat onterecht als pathologisch wordt geclassificeerd.
De bevindingen van eerdere studies suggereren dat bepaalde DSM-IV-TR-criteria effectiever zijn dan andere in het onderscheiden van pathologisch gokken van niet-pathologisch gokken. Bijvoorbeeld, criteria die neuroadaptatie en fysieke afhankelijkheid weerspiegelen, zijn waarschijnlijk effectieve diagnostische indicatoren van pathologisch gokken. We verwachten dat sociale symptomen ook zullen helpen bij het onderscheiden van pathologisch gokken van niet-pathologisch gokken.
Methoden:
De gegevens voor deze studie zijn afkomstig van de NESARC, een nationaal representatieve Amerikaanse enquête. De NESARC gebruikte een gestructureerd computerondersteund persoonlijk interviewsysteem om gegevens te verzamelen van een representatieve steekproef van volwassenen in de VS. Deelnemers die vijf of meer keer per jaar hadden gegokt, werden gescreend op symptomen van pathologisch gokken met behulp van de AUDADIS-IV.
Een belangrijke toepassing van een kort screeningsinstrument is om mensen te identificeren die verder onderzoek nodig hebben. We hebben geprobeerd deelnemers van de NESARC te identificeren met huidig pathologisch gokken (dat wil zeggen, in de afgelopen 12 maanden).
Deelnemers die zich hebben aangemeld voor de gokmodule en rapporteerden dat ze vijf of meer DSM-criteria hadden, voldeden aan de diagnostische criteria van DSM-IV-TR voor de huidige pathologische gokken (PG). We behielden 2 deelnemers die antwoorden op een enkel item misten, maar die wel voldeden aan de criteria voor de huidige PG. Gezien het kleine aantal mensen met de huidige PG, hebben we besloten om deze personen niet te elimineren en hebben we de ontbrekende antwoorden als negatief gescoord. Er waren 11.074 niet-PG-deelnemers. We hebben niet-PG-deelnemers geëlimineerd (N= 47) die geen volledige set reacties hadden op DSM-IV-TR-items, waardoor de analyse van de DSM werd teruggebracht tot 11.027 niet-PG-deelnemers.
Maatregelen
Om een referentiestandaard te bieden voor de eigenschappen van een effectief screeningsinstrument, pasten we de Lie/Bet Questionnaire-procedure toe op de NESARC-vragen die parallel lopen met die van de Lie/Bet Vragenlijst. Ter illustratie: we accepteerden een positieve reactie op de Lie/Bet-vraag: ‘Heb je ooit tegen mensen moeten liegen die belangrijk voor je zijn over hoeveel je hebt gegokt?’ wanneer respondenten het NESARC Lie-item onderschreven: “Heb je ooit geprobeerd te voorkomen dat je familie of vrienden weten hoeveel je hebt gegokt?” Ook hebben we een positieve reactie geaccepteerd op de Lie/Bet-vraag: ‘Heb je de behoefte gevoeld om meer te wedden, met meer geld?’ toen deelnemers het NESARC Tolerantie-item onderschreven: ‘Heb je ooit gemerkt dat je moest verhogen hoeveel geld je zou gokken om het spannend te houden?’ Ten slotte hebben we deelnemers geclassificeerd als PG of niet-PG: deelnemers die ten minste één van de Leugens of Toleranties onderschreven, werden als PG beschouwd. Deze referentiemaatstaf noemen we de Mapped Lie/Bet-schaal.
Tabel 1: AUDADIS-IV-symptomen en DSM-IV-TR-criteria voor PG
DSM-IV-TR-criterium voor PG |
Overeenkomstig AUDADIS-IV-symptoom |
Afkorting voor huidige studie |
Zijn rusteloos of prikkelbaar als ze proberen te minderen of stoppen met gokken |
Heeft u ooit gemerkt dat u rusteloos, prikkelbaar of angstig werd wanneer u probeert te stoppen met gokken of minder gaat gokken |
Opname |
Lieg tegen familieleden, therapeuten of anderen om de mate van betrokkenheid bij gokken te verbergen |
Probeer ooit te voorkomen dat uw familie of vrienden weten hoeveel je hebt gegokt |
Liegen |
Vertrouw op anderen om geld te verstrekken om een probleem te verlichten, veroorzaakt door gokken |
Heeft u ooit zulke financiële problemen gehad als gevolg van uw gokken dat je hulp moest krijgen bij de kosten van levensonderhoud van familie, vrienden of welzijn? |
Geld van anderen |
Heb herhaalde mislukte pogingen om te controleren, te minderen, of te stoppen met gokken |
Probeer ooit meer dan eens te stoppen of te minderen met gokken, maar ontdekte dat je het niet kon doen |
Verlies van controle |
Moeten met steeds grotere hoeveelheden geld gokken om de gewenste opwinding te bereiken |
Ooit ontdekt dat u de hoeveelheid geld die u had moest verhogen om te gokken om het spannend te houden? |
Tolerantie |
Een belangrijke relatie in gevaar heeft gebracht of verloren heeft, baan, of opleidings- of carrièremogelijkheden vanwege gokken |
Heeft u ooit werk- of schoolproblemen gehad vanwege uw problemen met gokken – zoals te veel werk missen, gedegradeerd worden op het werk, uw baan verliezen of de school verlaten? |
Relaties |
Gokken als een manier om aan problemen te ontsnappen of het verlichten van een dysfore stemming (bijvoorbeeld gevoelens van hulpeloosheid, schuldgevoel, angst, depressie) |
Gok ooit om uit een slecht humeur te komen, zoals gevoelens van nerveusheid, verdriet of neerslachtigheid? |
Ontsnappen |
Nadat je geld hebt verloren met gokken, ga je dan terug om wraak te nemen (je verliezen najagen) |
Heb je ooit gemerkt dat je zo snel mogelijk daarna weer moest gokken om uw verliezen terug te winnen? |
Achternajagen |
Illegale handelingen hebben gepleegd, zoals valsheid in geschrifte, fraude, diefstal of verduistering om gokken te financieren |
Ooit gokgeld ingezameld door een slechte cheque uit te schrijven, de naam van iemand anders op een cheque te tekenen, te stelen, een cheque van iemand anders te verzilveren, of op een andere illegale manier? |
Illegale handelingen |
Gepreoccupeerd met gokken (bijvoorbeeld geobsedeerd met het herbeleven van het gokken uit het verleden, handicaps of het plannen van de volgende onderneming, of het bedenken van manieren om daarmee geld te krijgen gokken) |
Heeft u ooit veel tijd besteed aan gokken, het plannen van uw weddenschappen, of het bestuderen van de kansen? Heeft u ooit veel tijd besteed aan het nadenken over manieren om aan geld te komen zodat je kon gokken? Heeft u ooit veel tijd besteed aan het nadenken over de momenten waarop je gewonnen of verloren? |
Preoccupatie |
Aantekening: Voor criteria met meer dan één corresponderend NESARC-item geldt het onderschrijven van een van deze items als het onderschrijven van dat criterium, maar als het onderschrijven van meer dan één niet bijdraagt aan de score (bijvoorbeeld, als ik beweer problemen te hebben met mijn baan of school, en de relatie is verbroken als gevolg van het gokken, ontvang ik nog steeds alleen één punt voor mijn criteria tellen)
We hebben deelnemers ingedeeld op basis van hun PG-status: deelnemers die in de afgelopen twaalf maanden vijf of meer DSM-IV-TR-criteria vertoonden, werden beschouwd als huidige PG; de overige deelnemers werden als niet-PG geclassificeerd.
Gegevensanalyse
We gebruikten chi-kwadraattesten in SPSS (versie 16.0 voor Windows) om de verschillen in demografische kenmerken tussen de onderzoeksgroepen te evalueren. Binnen de groep die in aanmerking kwam voor de gokmodule, vergeleken we degenen met huidige PG en degenen met te weinig criteria voor de diagnose. We analyseerden de goedkeuringsverdeling van de DSM-IV-TR-criteria voor PG op basis van de PG-status van de deelnemers en berekenden gevoeligheid en positief voorspellende waarde (PPV) voor elk criterium.
Om een korte en efficiënte screening voor PG te ontwikkelen, voerden we een stapsgewijze discriminantfunctieanalyse uit met behulp van de DSM-IV-TR-criteria als voorspellers. We selecteerden criteria die het meest effectief waren in het onderscheiden van deelnemers met huidige PG van niet-PG.
Resultaten
Demografie: Tabel 2 toont de demografische kenmerken van het NESARC-monster. Deelnemers die in aanmerking kwamen voor de gokmodule verschilden significant van degenen die niet in aanmerking kwamen, behalve op stedelijkheid. De eerste groep was over het algemeen mannelijk, blank, getrouwd, met een hogere opleiding en inkomen, en afkomstig uit bepaalde regio’s van de VS.
Vergeleken met niet-PG-deelnemers waren degenen met huidige PG over het algemeen jonger en minder vaak getrouwd. We hebben ook verschillen in etniciteit vastgesteld, waarbij de prevalentie van huidige PG hoger was onder Afro-Amerikanen.
PG-status en DSM-IV-TR-criteria goedkeuring: Gevoeligheid en PPV
Tabel 3 laat de goedkeuringsverdeling van de DSM-IV-TR-criteria zien op basis van PG-status, samen met de gevoeligheid en PPV voor elk criterium. De criteria zijn gerangschikt op basis van hun effectiviteit bij het identificeren van huidige PG-deelnemers.
Discriminante functieanalyse is een statistische techniek die wordt gebruikt om een of meer variabelen te gebruiken om onderscheid te maken tussen twee of meer groepen of categorieën van een afhankelijke variabele. Het doel van discriminante functieanalyse is om een functie te vinden die de groepen het beste onderscheidt, gebaseerd op de variabelen die zijn gekozen als voorspellers.
In het geval van de tekst die we hebben besproken, werd discriminante functieanalyse gebruikt om de meest effectieve reeks criteria te identificeren die kunnen helpen bij het onderscheiden van twee groepen: deelnemers met huidige pathologische gokproblemen en deelnemers zonder dergelijke problemen. De analyse werd uitgevoerd met behulp van de criteria van de DSM-IV-TR (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, Text Revision) als voorspellers om te bepalen welke criteria het meest effectief waren bij het onderscheiden van deze twee groepen.
We hebben een stapsgewijze discriminantfunctieanalyse uitgevoerd om de meest effectieve reeks criteria te identificeren voor het onderscheiden van huidige PG en niet-PG. Het resulterende model had een hoge gevoeligheid maar een hoog aantal valse positieven, wat onze interesse in dit model verminderde. We hebben ook alternatieve modellen overwogen met minder voorspellers, die beter geschikt waren voor klinische toepassingen.
Schermontwikkeling
We hebben een binaire beslisboom gemaakt voor huidige PG, gebaseerd op de twee meest effectieve criteria uit de discriminantfunctieanalyse: Terugtrekking en Liegen. Dit scherm identificeerde minder huidige PG-deelnemers correct, maar leverde minder valse positieven op.
Tabel 2: Demografische kenmerken van NESARC-deelnemers: totale steekproef, op basis van geschiktheid voor gokmodule en huidige PG-status
Kenmerk |
Totaal |
Nee gokmodule |
Ja gokmodule |
Niet-PG |
PG |
Seks |
|
|
|
|
|
Mannelijk |
43% |
39% |
54% |
55% |
57% |
Vrouwelijk |
57% |
61% |
46% |
45% |
43% |
Etnoraciale groep |
|
|
|
|
|
Kaukasisch |
58% |
56% |
62% |
62% |
48% |
Afro-Amerikaans |
19% |
19% |
19% |
19% |
32% |
Overig¹ |
23% |
25% |
19% |
19% |
20% |
Leeftijd, jaren |
|
|
|
|
|
18–29 |
20% |
22% |
16% |
15% |
24% |
30–44 |
31% |
32% |
29% |
30% |
30% |
45–64 |
30% |
28% |
36% |
36% |
41% |
≥65 |
19% |
18% |
20% |
20% |
5% |
Burgerlijke staat |
|
|
|
|
|
Getrouwd of levend als getrouwd |
51% |
50% |
53% |
53% |
35% |
Weduwe, gescheiden of gescheiden |
26% |
26% |
27% |
27% |
29% |
Nooit getrouwd |
23% |
24% |
20% |
20% |
35% |
Onderwijs |
|
|
|
|
|
Middelbare school |
18% |
19% |
15% |
15% |
20% |
Middelbare school |
29% |
29% |
31% |
31% |
38% |
Een of andere universiteit |
53% |
52% |
54% |
54% |
42% |
Inkomen, € |
|
|
|
|
|
£19,999 |
28% |
30% |
23% |
23% |
20% |
£20,000–£34,999 |
22% |
22% |
22% |
22% |
18% |
£35,000–£69,999 |
31% |
30% |
34% |
34% |
34% |
≥£70,000 |
19% |
19% |
22% |
22% |
18% |
Stedelijkheid |
|
|
|
|
|
Stedelijk |
82% |
82% |
82% |
82% |
90% |
Landelijk |
18% |
18% |
18% |
18% |
10% |
Regio |
|
|
|
|
|
Noordoosten |
19% |
18% |
21% |
21% |
15% |
Middenwesten |
21% |
20% |
23% |
23% |
28% |
Zuiden |
38% |
40% |
32% |
32% |
30% |
Westen |
22% |
22% |
24% |
24% |
27% |
¹Na het samenvoegen van Native American, Asian en Hispanic tot één groep
Opmerkingen:
- “Nee gokmodule” verwijst naar deelnemers die niet in aanmerking kwamen voor de gokmodule.
- “Ja gokmodule” verwijst naar deelnemers die in aanmerking kwamen voor de gokmodule.
- “Niet-PG” verwijst naar deelnemers zonder huidige pathologische gokproblemen.
- “PG” verwijst naar deelnemers met huidige pathologische gokproblemen.
- “ns” staat voor niet-statistisch significant.
Tabel 3: Kenmerken van DSM-IV-TR-criteria om mensen met PG te onderscheiden van anderen zonder PG
Criterium |
PG |
Niet-PG |
SE |
PPV |
Opname |
0,57 |
0,74 |
Ja |
45 |
|
|
|
Nee |
34 |
Liegen |
0,85 |
0,37 |
Ja |
67 |
|
|
|
Nee |
12 |
Geld van anderen |
0,42 |
0,69 |
Ja |
33 |
|
|
|
Nee |
46 |
Verlies van controle |
0,72 |
0,35 |
Ja |
57 |
|
|
|
Nee |
22 |
Tolerantie |
0,77 |
0,17 |
Ja |
61 |
|
|
|
Nee |
18 |
Relaties |
0,37 |
0,25 |
Ja |
29 |
|
|
|
Nee |
50 |
Ontsnappen |
0,85 |
0,10 |
Ja |
67 |
|
|
|
Nee |
12 |
Achternajagen |
0,94 |
0,09 |
Ja |
74 |
|
|
|
Nee |
5 |
Illegale handelingen |
0,10 |
0,73 |
Ja |
8 |
|
|
|
Nee |
71 |
Preoccupatie |
0,96 |
0,06 |
Ja |
76 |
|
|
|
Nee |
39 |
In kaart gebrachte leugen/weddenschap |
0,96 |
0,17 |
Ja |
76 |
|
|
|
Nee |
31 |
Opmerkingen:
- SE (Gevoeligheid): Het vermogen van het criterium om mensen met PG nauwkeurig te identificeren.
- PPV (Positief voorspellende waarde): De kans dat iemand die positief test voor het criterium daadwerkelijk PG heeft
Bespreking:
Het toevoegen van onze derde beste discriminator, Geld lenen, aan het screeningsinstrument verhoogde de gevoeligheid (Gevoeligheid = 0,96; 76/79) tegen de kost van slechts 10 valse positieven (PPV = 0,36). Tabel 4 presenteert deze resultaten samen met de bereikte parameters en vergelijkt ze met de Mapped Lie/Bet-schaal. De in kaart gebrachte Lie/Bet-schaal had dezelfde gevoeligheid als het geselecteerde screeningsinstrument, maar een veel lagere PPV van 0,17 (377 valse positieven).
De groei van land-based gokken en online gokken heeft geleid tot een groter bewustzijn en bezorgdheid over de prevalentie van PG. Deze toegenomen interesse resulteerde in de integratie van PG-modules in recente nationale huishoudensstudies over psychische gezondheid, zoals de NESARC en NCS-R. Hoewel er bewijs is van een relatief lage prevalentie van de stoornis onder de algemene bevolking, komt PG vaker voor onder mensen die eerder geestelijke gezondheidsproblemen en middelengebruiksproblemen hebben ervaren. Grote Amerikaanse onderzoeken tonen een uitgebreide comorbiditeit van PG met andere psychische aandoeningen aan. Deze bevinding benadrukt de noodzaak voor artsen om PG samen met andere problemen te screenen en behandelplannen te ontwikkelen die tegemoet komen aan de behoeften van de patiënt.
Uitgebreide beoordelingen worden echter beperkt door praktische overwegingen met betrekking tot de duur van het interview en de noodzaak van diagnostische verificatie. Ons onderzoek beschrijft de ontwikkeling van een BBGS die voldoet aan praktische klinische vereisten door gebruik te maken van slechts 3 items die eenvoudig te stellen, te beantwoorden en op te nemen zijn in verschillende interviewvormen, inclusief op kantoor gebaseerde screeningsinstrumenten die zelfstandig kunnen worden afgenomen. Door het aantal valse positieve resultaten te beperken, biedt de BBGS een voordeel ten opzichte van andere screeningsinstrumenten door het aantal mensen dat onnodig verdere evaluatie nodig heeft te verminderen. Al deze kenmerken stimuleren de routinematige toepassing van de BBGS in verschillende omgevingen. De BBGS bevordert gokstudies en volksgezondheidsscreening door een alternatief te bieden voor de Lie/Bet-vragenlijst, wat belangrijke psychometrische voordelen oplevert voor gezondheidswerkers, waardoor het beter geschikt is voor klinische toepassingen in verschillende instellingen.
Beperkingen:
De NESARC is uniek als de eerste studie onder de Amerikaanse huishoudenspopulatie die informatie rapporteert over DSM-IV-TR PG-criteria die zich in de afgelopen 12 maanden hebben voorgedaan. Om de betekenis van de geïdentificeerde screeningitems te verduidelijken, moet toekomstig onderzoek de BBGS opnieuw testen met verschillende gegevens. De ontwikkeling van de BBGS wordt verder beperkt door het feit dat de beschikbare items momenteel alleen beschikbaar zijn vanuit de DSM-IV-TR. De DSM-IV-TR-criteria vertegenwoordigen geen uitputtende lijst van gevolgen die verband houden met PG. In werkelijkheid is er geen empirisch bewijs dat de DSM-IV-TR-criteria de meest geldige 10 diagnostische criteria omvatten. Andere criteria kunnen pathologische gokkers beter identificeren en onderscheiden van niet-pathologische gokkers.
Ten slotte wordt de BBGS beperkt door uitsluitend verkregen gegevens uit zelfrapportage. Toekomstige studies moeten proberen een diagnostisch systeem te ontwikkelen dat onafhankelijk is van zelfrapportage, of op zijn minst een set maatregelen aanvullen met daadwerkelijk gedrag en resultaten. Zelfrapportage is kwetsbaar voor onbedoelde problemen zoals geheugenfouten en opzettelijke aandoeningen zoals sociaal aanvaardbare antwoorden. Bovendien zouden optimale PG-gerelateerde diagnostische tekenen en symptomen in staat moeten zijn om een nauwkeurige diagnostische classificatie mogelijk te maken.
Conclusie:
De BBGS met 3 items voldoet aan onze eisen voor beknopte screening, terwijl het de gevoeligheid behoudt en tegelijkertijd valse positieven beperkt. Bovendien, ondanks de tussenkomst van onderzoekheuristieken, leiden de 3 BBGS-items tot een instrument dat conceptueel consistent is met een syndroommodel van verslaving. Het 3-factorenscherm omvat elk 1 item van 3 syndroommodeldomeinen: neuroadaptatie door het terugtrekkingsitem; psychosociale kenmerken door de vraag over liegen; en een nadelig sociaal gevolg van gokken, namelijk geld van anderen verkrijgen.
Dankbetuigingen:
Het National Center for Responsible Gaming verzorgde de primaire financiering voor dit project. Ook ontvangt de Afdeling Verslavingen financiering van het National Institute of Mental Health, het National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism, het National Institute on Drug Abuse, bwin Interactive Entertainment, Aktiengesellschaft [Ltd], University of Nevada in Las Vegas, University of Michigan, Robert Wood Johnson Foundation, Port Authority of Kansas City, St Francis House, Las Vegas Sands Corporation, Massachusetts Council on Compulsive Gambling, en anderen.
Wij danken Christine Thurmond van de Afdeling Verslavingen voor haar begeleidingshulp bij dit project en Ingrid Maurice voor haar hulp bij het gereedmaken van dit manuscript voor publicatie
Tabel 4: Schattingsparameters van concurrerende DSM-IV-TR korte screeningmodellen voor PG
Model |
PG |
Niet-PG |
SE |
PPV |
l(df) |
Model 1 |
Terugtrekken, Liegen, Geld lenen, Verlies van Controle |
Ja: 78 Nee: 110 |
0,99 |
0,26 |
0,40 (4) |
|
|
|
|
|
|
Model 2 |
Terugtrekken, Liegen |
Ja: 73 Nee: 61 |
0,92 |
0,37 |
0,48 (2) |
|
|
|
|
|
|
Model 3 |
Terugtrekken, Liegen, Geld lenen |
Ja: 76 Nee: 31 |
0,96 |
0,36 |
0,43 (3) |
|
|
|
|
|
|
In kaart gebrachte leugen/weddenschap |
|
|
|
|
|
|
Ja: 76 Nee: 31 |