{"paper_id":"080fd3df-413a-419d-9291-95352972e78e","body_text":"Factors influencing treatment outcomes in a randomised clinical trial for gambling disorder | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Research Article Factors influencing treatment outcomes in a randomised clinical trial for gambling disorder Niklas Mäkelä, Jarkko Isotalo, Hannu Alho, Sari Castrén This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-4509440/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Abstract Background: Sociodemographic background factors, gambling game type, depressive symptoms and comorbid substance misuse have been associated with gambling disorder, but the effects of these factors on treatment outcomes remains unclear. The aim of this study was to examine the background factors associated with treatment outcomes in a clinical trial for gambling disorder. Methods: This was a secondary analysis of a single-centre 12-week randomised placebo-controlled clinical trial investigating the effects of as-needed intranasal naloxone in the treatment of gambling disorder. Data was analysed with linear mixed models, with analyses both including and excluding treatment effect. Results: Sociodemographic factors or game types were not associated with treatment outcomes. Adherence to the investigative medicinal product (IMP) dosing regimen was associated with greater reduction in gambling urge and severity, and greater increase in gambling self-efficacy. Higher readiness to change gambling behaviour was associated with greater gambling self-efficacy. Higher scores for depressive symptoms at baseline were associated with a greater increase in quality of life after the treatment. When treatment allocation was incorporated as a nuisance variable, most results that were previously identified as statistically significant were consequently nullified. Conclusion: Authors hypothesize that recognizing gambling urges and acting in response to them is the underlying factor behind the positive effects of medication adherence in this trial. More rigorous monitoring of IMP use is recommended for future trials with as-needed formulations. Trial registration: EudraCT number: 2017-001946-93 and ClinicalTriels.gov: NCT0343018). Gambling disorder Gambling Addiction Clinical Trial Randomized control trial Treatment Figures Figure 1 Figure 2 Figure 3 Figure 4 Background Gambling disorder (GD) is classified as a behavioural addiction in both the DSM-5 and the ICD-11 (1,2). The incidence of problem gambling in the past year has been found to be up to 5.8% in worldwide studies, indicating that problem gambling is a public health concern (3). The harm caused by GD is multitudinous as stated in the Harms framework and other studies (4,5). The main evidence-based treatment methods for GD are cognitive-behavioural therapy and motivational intervention (6–9). Pharmacological treatments such as antidepressants, mood stabilisers, opioid antagonists and atypical antipsychotics have been investigated for the treatment of GD, however due to an insufficient amount of high-quality studies, the level of evidence is uncertain (10). Opioid-antagonists (e.g. naltrexone, nalmefene) have shown promise in the treatment of GD, but more research is needed (11). Multiple factors, such as male gender, low socioeconomic status, lower educational level, gambling history, gambling game types, comorbid psychiatric disorders and substance-use disorders (SUDs), have been found to be associated with GD incidence (8,12–14). A review of outcome predictors of psychological treatment found male gender and low scores in depressive symptoms to be the most consistent predictors of outcome, with higher age, lower levels of gambling symptoms and behaviour, alcohol use and treatment session attendance being likely predictors (15). A previous study investigating outcome predictors of OA treatment in GD found a positive family history of alcoholism and high scores in gambling urges to be associated with improved outcomes in some patients (16). Gambling game types are known to affect the severity of GD, with fast-paced (online and offline) games being known to be more addictive, and these are often the primary game type in patients with GD (17–19). However, the effects of the primary game type on GD treatment results are unknown. The ratio of males to females is typically 2:1 in treatment-seeking gamblers, and although male gender has been associated with a better treatment outcome, the effects of gender on GD treatment outcomes warrant further research (8,20,21). Depressive symptoms have been found to be associated with gambling problems, and lower depressive scores correlating with better gambling treatment outcomes (14,22). Treatment for depression has been shown to reduce gambling symptoms and gambling treatment has been shown to reduce depressive symptoms (23,24). Substance use disorders (SUDs), especially alcohol use disorder (AUD), are also common comorbid conditions, and the conditions may share antecedent factors (22,25,26). Readiness and motivation for change are important factors in addiction treatment and are known to be contributors to the outcomes of the treatment for GD and of addiction treatment in general, with autonomous motivation being an especially important factor (27,28). Self-efficacy to reduce ones gambling has also previously been identified as a mediator of the outcomes of addiction treatment (29,30). However, the literature on the effects of these factors on addiction treatment outcomes is still scarce. The previous study (31) found no statistically significant difference in gambling urge reduction between the placebo and naloxone groups. Subsequent analysis of the participant cohort may explain variables linked with therapeutic responses and identify subcategories of individuals who benefitted from the intervention. Analysing these subgroups could further shed light on whether naloxone pertained beneficial effects on certain participants. This study extends the findings of the previous study (31)by investigating the effects of other explanatory variables that may influence the GD treatment outcomes of a previously conducted pharmacological trial. The aims of this exploratory analysis are to identify factors that predict and mediate treatment success. Aims 1. To examine whether sociodemographic background factors, IMP use adherence, depressive symptoms, alcohol use, smoking status, gambling severity and gambling game type may affect treatment results. 2. To examine whether naloxone treatment is associated with improved outcomes when sociodemographic background factors, IMP use adherence, depressive symptoms, alcohol use, smoking status, gambling severity and gambling game type are included in the analysis. Methods Trial outline The objective a randomised double-blind trial was to compare intranasal naloxone treatment with a placebo treatment in treating GD. The trial was conducted and funded at a single site at the Institution for Health and Welfare in Helsinki, Finland between February 2018 and August 2019. This trial was conducted in accordance with the ethical principles of the Helsinki Declaration, Good Clinical Practice quality standards and local regulations. Approval by the National Committee on Medical Research Ethics was obtained prior to commencing the trial. The eligibility criteria were: age between 18 and 75, male or female, a South-Oaks Gambling Screen-Revised (SOGS-R) score of ≥ 5 at screening, moderate or severe GD as assessed by DSM-5 criteria at screening, at least four weeks since the completion of any previous treatment for GD. A detailed list of the inclusion and exclusion criteria and the methods used have been reported earlier and further information on the trial is available in Appendix 1 (Alho. 2022). Study treatments Participants were randomised to treatment with a 1:1 ratio by a computer programmed using permuted block randomisation. The study drug was a 40 mg/ml naloxone nasal spray, and the comparator was a saline solution. The two solutions were indistinguishable. The dose was 0.1 ml (4 mg naloxone) to be sprayed into one nostril up to four times a day. The investigational medicinal product (IMP; naloxone or a placebo) was to be used up to four times a day in response to a gambling urge or prior to a situation that had a high likelihood of leading to gambling. Trained psychologists gave psychosocial support to all participants during the trial. The psychosocial support was provided equally for both trial groups using motivational interviewing as an approach with the self-help manual Defeating Problem Gambling ( 32 , 33 ). All the visits were structured, using visit charts to ensure the same approach was used for all participants. Study procedures The treatment period lasted 12 weeks. This included four visits to the study clinic (at screening, baseline, Week 6 and Week 12) and three phone calls (weeks 3, 9 and week14 follow-up call). Participants were recruited through newspapers, social media and specialised addiction services. Study assessments were performed, and the participants were instructed on IMP use prior to dispensing. Participants were instructed to fill a electronic diary daily to record their gambling frequency and expenditure, IMP use and possible adverse events. Study measures Study measures were chosen with the clinical trial’s primary objective in mind similarly to previous trials ( 24 , 34 , 35 ). The objective of the trial was to determine whether as-needed IMP (intranasal naloxone/placebo medication) adherence reduces the urge to gamble, as measured by the Gambling Symptom Assessment Scale (G-SAS) ( 36 ). Other used measures were: DSM-5 diagnostic criteria for gambling disorder ( 1 ), GASS (Gambling Abstinence Self-Efficacy Scale) ( 29 ), AUDIT (Alcohol Use Disorder Identification Test) ( 37 ), MADRS (Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale) ( 38 ), and the EUROHIS-QOL 8-item index (to measure quality of life, henceforth referred to as QoL) ( 39 ). The participants were asked to rate their subjective perception of how successful they thought they would be (0 = not at all successful to 10 = extremely successful ) in meeting their goal (to quit or reduce gambling) assessing the participants’ self-perceived readiness to change their gambling behaviour. Smoking was assessed ( yes/no ) at baseline. The participants were classified with a primary game type according to the game type they had gambled with most in the last four weeks. Objectives were measured at baseline, and weeks 3, 6, 9, and 12 except for quality of life, gambling severity and alcohol use, which were measured at baseline, weeks 6 and 12. IMP use adherence was calculated from the participants’ self-reported e-diary by comparing reported gambling behaviour with IMP use. The individual days of the participants during the trial were classified as either fulfilling or not fulfilling adherence criteria. Group division was based on the percentage of adherent days. The participants were divided into three adherence-based groups: the low-adherence group (IMP use: <50% of the intended times), the medium-adherence group (IMP use: 50–75% of the intended times) and the high-adherence group (IMP use: 75–125% of intended times). The cut-off percentage values of the groups were chosen by the authors. Statistical considerations The primary response variable G-SAS score was modelled by the linear mixed model $${\\text{y}}_{\\text{i}\\text{t}}={{\\beta }}_{0}+{{\\beta }}_{1}\\text{t}+{{\\beta }}_{2}{\\text{t}}^{2}+{{\\gamma }}_{0\\text{i}}+{{\\gamma }}_{1\\text{i}}\\text{t}+{{\\gamma }}_{2\\text{i}}{\\text{t}}^{2}+{\\text{ϵ}}_{\\text{i}\\text{t}}$$ , where \\({y}_{it}\\) denotes the G-SAS value for person \\(i\\) at time \\(t\\) . The fixed parameters \\({\\beta }_{0},{\\beta }_{1},{\\beta }_{2}\\) were further modelled by the linear equations $${\\beta }_{0}={\\alpha }_{0}+{\\alpha }_{1}{x}_{i},\\hspace{1em}{\\beta }_{1}={\\delta }_{0}+{\\delta }_{1}{x}_{i},\\hspace{1em}{\\beta }_{2}={\\varphi }_{0}+{\\varphi }_{1}{x}_{i}$$ , where \\({x}_{i}\\) denotes the value of the considered explanatory variable for person \\(i\\) being the same for all timepoints \\((t\\) ). The unknown parameters \\({{\\alpha }}_{0},{{\\alpha }}_{1},{{\\delta }}_{0},{{\\delta }}_{1},{{\\upvarphi }}_{0},{{\\upvarphi }}_{1}\\) were estimated by the maximum likelihood method related to the linear mixed model theory. In the mixed model, the parameters \\({{\\gamma }}_{01},{{\\gamma }}_{1i},{{\\gamma }}_{2i}\\) are the random effects associated with person \\(i\\) . Both the random effects \\(\\varvec{\\gamma }=\\left({\\gamma }_{01},{\\gamma }_{1i},{\\gamma }_{2i}\\right)\\) and the random error terms \\({\\epsilon }_{it}\\) were assumed to follow the normal distributions \\(\\varvec{\\gamma }\\sim N\\left(0,\\varvec{\\Sigma }\\right)\\) and \\({\\epsilon }_{it}\\sim N\\left(0.{\\sigma }^{2}\\right)\\) , respectively. In hypothesis testing, both Wald and likelihood ratio type statistics were used, and multiple comparison testing was performed by using the multcomp package in R software 4.1.2. p-values adjusted by the Benjamini & Hochberg method are reported ( 40 ). The response variables GASS scores and visual analogue scale scores were modelled and analysed with the similar kinds of models as those used for the GSAS. For the response variables QoL, DSM and AUDIT, the random effects \\({\\gamma }_{2i}\\) in the model were restricted to zero due to there being fewer observed timepoints in the data. In the multiple linear regression model, the fixed parameters \\({\\beta }_{0},{\\beta }_{1},{\\beta }_{2}\\) were modelled by the more complex equations \\({\\beta }_{0}={\\varvec{x}}_{\\varvec{i}}^{{\\prime }}\\varvec{\\alpha },{\\beta }_{1}={\\varvec{x}}_{\\varvec{i}}^{{\\prime }}\\varvec{\\delta },{\\beta }_{2}={\\varvec{x}}_{\\varvec{i}}^{{\\prime }}\\varvec{\\varphi }\\) , where \\({\\varvec{x}}_{\\varvec{i}}\\) contains the values of several explanatory variables and \\(\\varvec{\\alpha },\\varvec{\\delta },\\varvec{\\varphi }\\) are the vectors of unknown parameters. In this study, the considered variables contained relatively few missing values. The variable G-SAS had 592 measurements included in this study’s analysis, with nine missing measurements (seven in the placebo group and two in the naloxone group). The percentage of missing data was 1.5%. Multiple imputation was not applied, and thus, missing values were assumed to be missing at random. Prior to the study, the sample size calculation was carried out by setting the effect size to the 0.7 level, and by assuming that the standard deviation for the total score would be 5.502 and the dropout rate would be 30%. Results Sociodemographic background factors One person out of 127 withdrew consent prior to randomisation, resulting in a total of 126 subjects being randomised (62 naloxone subjects vs 64 placebo subjects). Of these participants, 106 (84%) completed the trial. Non-completion was due to the withdrawal of consent (12 subjects, 9.5%) and loss to follow-up (8 subjects, 6.3%). Non-completion occurred more frequently in the placebo group vs. naloxone group (23.4% vs 8.1%). The participants who discontinued the trial before the Week 6 appointment ( n = 9) were excluded, totalling 118 participants. The groups followed normal distribution, except the age of the female participants (p = 0.047). The differences between the naloxone and placebo group were statistically insignificant, except for a higher number of smokers in the naloxone group (p = 0.022). The sociodemographic background factors are presented in Table 1 . [Insert Table 1 here] Table 1 Sociodemographic background factors of trial participants Naloxone ( N = 60) Placebo ( N = 58) Combined ( N = 118) test statistic p-value Gender Male ( n /%) 44 (73.3%) 38 (65.5%) 82 (69.5%) 0.521 0.470 Female ( n /%) 16 (26.7%) 20 (34.5%) 36 (30.5%) Age Male (median: SD) 41.3 (13.6) 45.0 (17.0) 43.0 (15.3) 1.087 0.281 Female (median: SD) 51.9 (15.8) 50.3 (14.2) 51.0 (14.7) -0.337 0.738 Combined (median: SD) 44.1 (14.9) 45.0 (16.1) 45.4 (15.5) 0.931 0.354 Marital status Single ( n /%) 18 (30.0%) 14 (24.1%) 32 (27.1%) 1.577 0.665 Married/cohabiting ( n /%) 31 (51.7%) 33 (56.9%) 64 (54.2%) Divorced ( n /%) 11 (18.3%) 10 (17.2%) 21 (17.8%) Widow/Widower ( n /%) 0 1 (1.7%) 1 (0.8%) Living status Alone ( n /%) 25 (41.7%) 24 (41.4%) 49 (41.5%) 2.002 0.368 With family ( n /%) 33 (55.0%) 34 (58.6%) 67 (56.8%) With friends / rooming house ( n /%) 2 (3.3%) 0 2 (1.7%) Education Up to lower secondary ( n /%) 15 (25.0%) 11 (19.0%) 26 (22.0%) 1.216 0.545 Vocational qualification ( n /%) 33 (55.0%) 31 (53.4%) 64 (54.2%) University degree (n/%) 12 (20.0%) 16 (27.6%) 28 (23.7%) Employment status Entrepreneur/professional expert ( n /%) 5 (8.3%) 1 (1.7%) 6 (5.1%) 9.163 0.103 Office worker/clerk ( n /%) 32 (53.3%) 34 (58.6%) 66 (55.9%) Unemployed ( n /%) 7 (11.7%) 2 (3.4%) 9 (7.6%) Pensioner ( n /%) 11 (18.3%) 18 (31.0%) 29 (24.6%) Student ( n /%) 3 (5.0%) 3 (5.2%) 6 (5.1%) Other ( n /%) 2 (3.3%) 0 2 (1.7%) Smoking Never ( n /%) 17 (28.3%) 21 (36.2%) 38 (32.2%) 7.635 0.022 Currently ( n /%) 34 (56.7%) 19 (32.8%) 53 (44.9%) Formerly ( n /%) 9 (15.0%) 18 (31.0%) 27 (22.9%) Alcohol use Never ( n /%) 1 (1.7%) 1 (1.7%) 2 (1.7%) 0.003 0.998 Currently ( n /%) 55 (91.7%) 53 (91.4%) 108 (91.5%) Formerly ( n /%) 4 (6.7%) 4 (6.9%) 8 (6.8%) Table 1 . The sociodemographic background information distribution of the participants included in this analysis. Statistical testing with t-test for age groups and chi-square for other variables. Bolded p-values are statistically significant. The sociodemographic background information was acquired from the participants during the screening visit. Linear mixed-model analysis The effect of the explanatory variables on the mean profile and week 12 mean level of the response variable was estimated and tested by using a linear mixed model. The explanatory variables that achieved statistical significance ( p < 0.05) for the mean level at Week 12 or approached it were examined further. The significance of the explanatory factors was first tested by using the single explanatory variable mixed models, see Table 2 , and with the treatment factor added as a nuisance factor to the mixed models see Table 3 . Married or cohabiting participants had slightly higher QoL scores than participants with single status. Some other results were statistically significant prior to p-value correction: Female gender was associated with a greater increase in gambling self-efficacy compared to male gender. Living with family was associated with a slightly higher QoL compared with living alone. Being unemployed and of male sex was associated with higher AUDIT scores. Alcohol-use status was not associated with any variables except for AUDIT scores. Tobacco use did not achieve significance with any response variable. Including treatment allocation (naloxone/placebo) in the model, some statistically significant changes occurred to the mean profile, such as living status and marital status correlating with gambling urge ( p = 0.009 and p = 0.021, respectively), but these results were not statistically significant at Week 12. [Insert Table 2 Here] [Insert Table 3 Here] Table 2 The test results of the linear mixed models used for testing the effect on marginal mean profile and mean level at Week 12 Response variable Test statistic (mean profile) df (mean profile) p -value (mean profile) mean profile p -value (B&H corrected) Test statistic (week 12) p -value (week 12) p -value (B&H corrected) G-SAS test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Treatment 3.921 3 0.27 0.42 0.4 0.689 0.803 Age 7.013 3 0.071 0.166 1.407 0.16 0.56 Gender 2.014 3 0.569 0.776 0.984 0.325 0.656 Marital status 16.091 9 0.065 0.166 1.055 0.539 0.718 Living 9.95 6 0.127 0.222 0.72 0.471 0.718 Education level 3.464 6 0.749 0.831 0.707 0.758 0.803 Employment 10.719 15 0.772 0.831 1.837 0.328 0.656 Readiness to change 7.067 3 0.07* 0.166 2.496 0.013* 0.091 Adherence 28.91 6 < 0.001* < 0.001* 4.299 < 0.001* < 0.001* Game type 14.652 9 0.101 0.202 1.859 0.235 0.656 Money spent 17.648 3 0.001* 0.007* 0.249 0.803 0.803 Smoking 4.499 6 0.61 0.776 0.576 0.564 0.718 Alcohol use 1.48 6 0.961 0.961 0.777 0.437 0.718 MADRS 7.98 3 0.046* 0.166 1.97 0.049* 0.229 DSM test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Treatment 1.379 3 0.71 0.765 0.111 0.911 0.947 Age 6.385 3 0.094 0.329 1.198 0.231 0.647 Gender 2.154 3 0.541 0.757 0.354 0.723 0.947 Marital status 6.419 9 0.697 0.765 0.313 0.947 0.947 Living 9.562 6 0.144 0.385 0.968 0.333 0.777 Education level 1.05 6 0.984 0.984 0.326 0.943 0.947 Employment 18.253 15 0.25 0.48 1.494 0.542 0.87 Readiness to change 10.134 3 0.017* 0.079 1.979 0.048* 0.224 Adherence 20.883 6 0.002* 0.014* 3.607 0.001* 0.014* Game type 8.664 9 0.469 0.73 2.196 0.118 0.413 Money spent 3.888 3 0.274 0.48 0.319 0.75 0.947 Smoking 4.278 6 0.639 0.765 0.584 0.559 0.87 Alcohol use 9.156 6 0.165 0.385 0.817 0.414 0.828 MADRS 21.961 3 < 0.001* < 0.001* 2.368 0.018* 0.126 GASS test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Treatment 1.235 3 0.745 0.827 0.739 0.46 0.593 Age 5.026 3 0.17 0.344 1.74 0.082 0.252 Gender 7.298 3 0.063 0.294 1.697 0.09 0.252 Marital status 15.167 9 0.086 0.301 1.855 0.15 0.264 Living 3.316 6 0.768 0.827 1.472 0.141 0.264 Education level 10.185 6 0.117 0.328 0.904 0.636 0.742 Employment 11.295 15 0.731 0.827 2.239 0.151 0.264 Readiness to change 9.129 3 0.028* 0.196 3.021 0.003* 0.021* Adherence 18.432 6 0.005* 0.07* 3.508 0.001* 0.014* Game type 9.735 9 0.372 0.579 1.81 0.257 0.4 Money spent 4.997 3 0.172 0.344 0.219 0.827 0.891 Smoking 7.812 6 0.252 0.441 1.805 0.071 0.252 Alcohol use 2.331 6 0.887 0.887 0.729 0.466 0.593 MADRS 2.114 3 0.549 0.769 0.049 0.961 0.961 QOL test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Treatment 3.928 3 0.269 0.461 0.088 0.93 0.93 Age 3.634 3 0.304 0.461 1.307 0.191 0.376 Gender 1.728 3 0.631 0.791 0.846 0.398 0.557 Marital status 31.988 9 < 0.001* < 0.001* 3.238 0.003* 0.014* Living 12.773 6 0.047* 0.132 2.364 0.018* 0.063 Education level 3.402 6 0.757 0.815 0.966 0.596 0.759 Employment 7.918 15 0.927 0.927 1.133 0.772 0.831 Readiness to change 10.736 3 0.013* 0.061 3.22 0.001* 0.007* Adherence 8.054 6 0.234 0.461 1.933 0.127 0.296 Game type 13.178 9 0.155 0.362 1.906 0.215 0.376 Money spent 9.941 3 0.019* 0.066 0.856 0.392 0.557 Smoking 3.992 6 0.678 0.791 0.451 0.652 0.761 Alcohol use 6.909 6 0.329 0.461 1.797 0.072 0.202 MADRS 77.658 3 < 0.001* < 0.001* 3.558 < 0.001* < 0.001* AUDIT test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Treatment 3.253 3 0.354 0.531 1.665 0.096 0.3 Age 14.094 3 0.003* 0.014 1.611 0.107 0.3 Gender 6.187 3 0.103 0.206 2.316 0.021 0.098 Marital status 14.773 9 0.097 0.206 0.851 0.668 0.85 Living 12.194 6 0.058 0.162 0.267 0.789 0.921 Education level 5.362 6 0.498 0.536 0.343 0.937 0.937 Employment 37.707 15 0.001* 0.007* 3.204 0.011* 0.077 Readiness to change 2.975 3 0.396 0.531 0.166 0.868 0.935 Adherence 5.726 6 0.455 0.531 1.23 0.432 0.605 Game type 9.6 9 0.384 0.531 2.143 0.133 0.31 Money spent 2.688 3 0.442 0.531 1.404 0.16 0.32 Smoking 18.993 6 0.004* 0.014* 1.293 0.196 0.343 Alcohol use 23.271 6 0.001* 0.007* 2.825 0.005* 0.07 MADRS 1.636 3 0.651 0.651 0.826 0.409 0.605 Table 2 . The effects of explanatory variables on the mean profile of the response variables. Statistically significant p-values (p < 0.05) are bolded and notated with an asterisk. ‘Readiness to change’ refers to self-perceived readiness to change one’s gambling behaviour (see Section 2.3). Adherence group criteria are defined in Section 3.2. MADRS = Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale. Table 3 The test results of the linear mixed models used for testing the effect on the marginal mean profile and mean level at Week 12, with treatment effect included in the model. Response variable Test statistic (mean profile) df (mean profile) p -value (mean profile) mean profile p -value (B&H corrected) Test statistic (week 12) p -value (week 12) p -value (B&H corrected) G-SAS test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Age 6.835 6 0.336 0.424 0.66 0.786 0.997 Gender 6.295 6 0.391 0.424 0.518 0.844 0.997 Marital status 19.213 9 0.023 0.1 0.392 0.972 0.997 Living 17.117 6 0.009 0.058 0.263 0.957 0.997 Educational level 9.819 9 0.365 0.424 0.245 0.963 0.997 Employment 20.306 15 0.16 0.26 1.668 0.394 0.997 Readiness to change 19.96 6 0.003 0.039 0.068 0.997 0.997 Adherence 8.599 9 0.475 0.475 1.138 0.587 0.997 Game type 17.056 12 0.148 0.26 1.23 0.627 0.997 Money spent 9.493 6 0.148 0.26 0.529 0.846 0.997 Smoking 10.177 9 0.336 0.424 1.312 0.468 0.997 Alcohol 14.197 9 0.115 0.26 0.936 0.724 0.997 MADRS 12.874 6 0.045 0.146 1.119 0.502 0.997 DSM test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Age 4.013 6 0.675 0.919 0.992 0.581 0.96 Gender 5.604 6 0.469 0.919 0.532 0.836 0.96 Marital status 8.188 9 0.515 0.919 0.442 0.96 0.96 Living 2.675 6 0.848 0.919 0.62 0.784 0.96 Educational level 8.124 9 0.522 0.919 0.393 0.906 0.96 Employment 9.884 15 0.827 0.919 1.025 0.838 0.96 Readiness to change 15.62 6 0.016 0.104 0.499 0.869 0.96 Adherence 12.047 9 0.211 0.686 1.409 0.405 0.96 Game type 27.01 12 0.008 0.104 1.249 0.614 0.96 Money spent 3.778 6 0.707 0.919 1.387 0.326 0.96 Smoking 3.538 9 0.939 0.939 0.792 0.813 0.96 Alcohol 5.212 9 0.815 0.919 0.672 0.876 0.96 MADRS 8.485 6 0.205 0.686 0.682 0.774 0.96 GASS test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Age 2.305 6 0.89 0.903 1.191 0.458 0.891 Gender 2.171 6 0.903 0.903 0.973 0.552 0.891 Marital status 8.098 9 0.524 0.903 0.914 0.739 0.891 Living 3.028 6 0.805 0.903 0.781 0.68 0.891 Educational level 4.707 9 0.859 0.903 0.427 0.89 0.891 Employment 12.814 15 0.617 0.903 1.179 0.744 0.891 Readiness to change 13.468 6 0.036 0.468 0.655 0.784 0.891 Adherence 11.654 9 0.234 0.884 1.866 0.175 0.891 Game type 14.457 12 0.272 0.884 0.797 0.891 0.891 Money spent 8.967 6 0.175 0.884 1.243 0.406 0.891 Smoking 4.485 9 0.877 0.903 0.828 0.792 0.891 Alcohol 8.714 9 0.464 0.903 1.79 0.205 0.891 MADRS 2.442 6 0.875 0.903 0.964 0.599 0.891 Quality of Life test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Age 5.79 6 0.447 0.581 1.063 0.536 0.903 Gender 9.52 6 0.146 0.581 0.631 0.777 0.903 Marital status 10.217 9 0.333 0.581 0.611 0.903 0.903 Living 5.971 6 0.426 0.581 0.891 0.607 0.903 Educational level 6.368 9 0.703 0.746 0.65 0.765 0.903 Employment 19.531 15 0.191 0.581 1.408 0.58 0.903 Readiness to change 8.188 6 0.225 0.581 1.333 0.369 0.903 Adherence 9.52 9 0.391 0.581 1.25 0.51 0.903 Game type 19.859 12 0.07 0.581 0.857 0.863 0.903 Money spent 9.082 6 0.169 0.581 1.674 0.198 0.903 Smoking 5.934 9 0.746 0.746 0.818 0.798 0.903 Alcohol 8.142 9 0.52 0.615 1.754 0.22 0.903 MADRS 6.765 6 0.343 0.581 1.39 0.346 0.903 AUDIT test.t df.t p.t bh.all test.12 p.12 bh.12 Age 7 6 0.321 0.615 1.863 0.149 0.215 Gender 6.514 6 0.368 0.615 2.317 0.041* 0.166 Marital status 10.104 9 0.342 0.615 2.128 0.097 0.21 Living 3.165 6 0.788 0.854 1.129 0.451 0.533 Educational level 7.088 9 0.628 0.755 2.195 0.055 0.166 Employment 18.757 15 0.225 0.615 1.464 0.538 0.538 Readiness to change 4.279 6 0.639 0.755 1.598 0.24 0.312 Adherence 9.513 9 0.391 0.615 2.836 0.014* 0.091 Game type 5.632 12 0.933 0.933 1.368 0.528 0.538 Money spent 18.649 6 0.005* 0.065 3.048 0.006* 0.078 Smoking 10.733 9 0.294 0.615 2.295 0.064 0.166 Alcohol 9.469 9 0.395 0.615 1.942 0.148 0.215 MADRS 5.972 6 0.426 0.615 1.964 0.121 0.215 Table 3 . The test results of the linear mixed models used for testing the effect on the marginal mean profile and mean level at Week 12 with treatment effect included as a nuisance factor in the model. Statistically significant p-values (p < 0.05) are bolded and notated with an asterisk. The effects of adherence to IMP use The participants were divided into three groups based on IMP adherence. The high adherence group had the lowest baseline G-SAS scores, and greater adherence predicted a larger decrease in G-SAS (week 12). This effect was statistically significant between the low and high adherence groups (mean G-SAS 23.865 vs 13.576, respectively, at 12 weeks, p < 0.001) and between the low and medium adherence groups ( p = 0.003), (Fig. 1 ). Dividing the groups by treatment status (naloxone/placebo), the differences between the groups became statistically insignificant. The difference between the high adherence naloxone and placebo groups in G-SAS scores at 12 weeks was 12.18 versus 15.18 ( p = 0.28 for the difference between the high adherence groups) Fig. 2 . For background information on adherence groups see Supplementary Table 1 and marginally fitted values see Supplementary Table 2. The low adherence group had the smallest decrease in gambling severity, and this difference was statistically significant when compared with the medium and high adherence groups ( p = 0.004 and p = 0.001, respectively). The LA group had the smallest increase in self-efficacy. This difference was statistically significant when compared with the medium and high adherence groups ( p = 0.05 and p = 0.001, respectively). The trajectories of self-efficacy scores in different adherence groups (Fig. 3 ). [Insert Fig. 1 Here] [Insert Fig. 2 Here] The increase in QoL was greatest in the high adherence group; however, the difference between the low adherence group and the high adherence group was not statistically significant ( p = 0.296). The predicted mean values for response variables are presented in Table 4 . [Insert Fig. 3 Here] [Insert Table 4 Here] Figure 1 . The estimated marginal mean profiles of Gambling Symptom Assessment Scale (G-SAS) scores in groups with different levels of IMP adherence. The difference between the low adherence group compared with the medium and high adherence groups was statistically significant ( p = 0.003 and P < 0.001, respectively). Figure 2 . The estimated marginal mean profiles of Gambling Symptom Assessment Scale (G-SAS) scores in groups with different levels of IMP adherence. The differences between the naloxone and placebo groups were not statistically significant ( P = 0.2767 for the corresponding high adherence groups at Week 12). Figure 3 . The estimated marginal mean profiles of the Gambling Abstinence Self-Efficacy (GASS) scores in groups with different levels of IMP adherence. The difference between the low adherence group compared with the medium and high adherence groups was statistically significant ( p = 0.05 and P < 0.001, respectively). Table 4 The predicted mean values of response variables when using a linear mixed model. Response variable Explanatory variable values Fitted values Week 0 Week 3 Week 6 Week 9 Week 12 G-SAS Low adherence ( n = 20) 31.84 27.15 24.26 1.07 1.56 Medium adherence ( n = 45) 28.63 24.93 1.27 1.12 1.21 High adherence ( n = 53) 26.73 0.94 1.16 0.94 0.94 G-SAS Readiness to change = 13 30.10 24.12 21.09 21.02 1.59 Readiness to change = 76 28.25 1.05 1.04 1.30 1.20 Readiness to change = 100 27.54 1.44 1.23 0.87 1.02 G-SAS MADRS = 1 25.48 1.34 1.18 0.88 1.10 MADRS = 12 28.26 23.08 1.01 1.35 16.08 MADRS = 23 31.05 26.36 0.98 1.17 1.00 G-SAS Lotteries ( n = 11) 25.28 1.08 1.40 0.89 0.84 Betting ( n = 13) 27.70 1.01 1.28 1.02 1.35 Slots ( n = 60) 30.36 24.45 1.10 0.85 1.22 Online ( n = 34) 26.02 1.52 0.95 15.09 0.74 DSM Low adherence 10.65 7.01 6.67 Medium adherence 10.18 4.96 4.03 High adherence 9.83 4.57 3.75 DSM Readiness for change = 13 10.24 7.33 6.39 Readiness for change = 76 10.10 5.03 4.27 Readiness for change = 100 10.04 4.16 3.46 DSM MADRS = 1 9.63 3.33 3.03 MADRS = 12 10.09 5.06 4.30 MADRS = 23 10.55 6.79 5.57 GASS Low adherence ( n = 20) 49.92 55.62 58.45 58.41 2.30 Medium adherence ( n = 45) 48.82 54.74 60.06 64.78 68.91 High adherence ( n = 53) 53.43 63.22 70.12 74.12 75.22 GASS Readiness for change = 13 49.44 55.26 56.97 54.57 48.05 Readiness for change = 76 51.15 58.79 64.56 68.47 70.50 Readiness for change = 100 51.81 60.14 67.46 73.76 79.05 QOL Readiness to change = 13 1.20 1.25 1.31 Readiness to change = 76 26.22 28.26 29.00 Readiness to change = 100 27.32 30.11 31.45 QOL MADRS = 1 32.53 33.93 32.44 MADRS = 12 26.26 28.26 28.85 MADRS = 23 1.48 1.33 25.25 Table 4 . The fitted values of linear mixed models. The leftmost column depicts response variables. MADRS = Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale. ‘Readiness to change’ refers to self-perceived readiness to change gambling behaviour (see Section 2.3). Game types are defined in Section 2.3. Adherence group criteria are defined in Section 3.2. The effects of depressive symptoms The group with the highest scores in depressive symptoms (MADRS) at baseline had a mean G-SAS score of 19.295 (week 12) compared with 12.871 in the lowest MADRS-score group, however this difference was not statistically significant after the p-value adjustment (p = 0.229). Higher scores in depressive symptoms were associated with a smaller decrease in gambling severity ( p = 0.126). Higher MADRS scores at baseline predicted a greater increase in QoL compared with the group with the lowest MADRS scores ( p < 0.001), see Fig. 4 . When including treatment effect in the modelling with depressive symptoms, there were no statistically significant results after p-value correction. [Insert Fig. 4 Here] Figure 4 . The estimated marginal mean profiles for effects between depressive symptoms and quality of life during the study. MADRS = Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale. Quality of life was measured with the EUROHIS-QOL 8-item index. The difference between MADRS = 1 and MADRS = 23 groups was statistically significant before and after p -value correction ( p < 0.001). Self-perceived readiness to change gambling behaviour Participants were divided into three groups based on this initial assessment of readiness to change on a 0-10.0cm scale (range: 1.3–10.0 cm, 10.0 cm indicating highest level of readiness). Higher readiness for change at baseline predicted a greater decrease in the urge to gamble, with mean G-SAS scores: 12,742 vs 23,907 in the high and low groups respectively; p = 0.091. The participants with high readiness to change had the greatest increase in gambling self-efficacy, while self-efficacy in the low readiness participants regressed to baseline levels ( P = 0.021). The participants with a higher self-perceived readiness to change gambling behaviour had a greater increase in QoL compared with low readiness to change participants ( p = 0.007), see Fig. 5 . Game types With pooled groups, no statistically significant difference could be observed for any game types for any response variable. When including treatment effect in the model, game type was a statistically significant factor for the change in gambling severity for the mean profile ( p = 0.08). However, the differences were not statistically significant at 12 weeks. The test results between game types are presented in Supplementary Material 3. Discussion Further examining the effects of background factors on treatment results we found that participants with higher IMP use adherence had a greater reduction in gambling urge, regardless of treatment allocation. Higher self-perceived readiness to change gambling behaviour was associated with improved gambling self-efficacy and quality of life after treatment. Higher scores in depressive symptoms at baseline were associated with higher quality of life after treatment. Game types were not associated with outcomes in this study. Allocation to the naloxone group did not have any notable confounding effects on the measured outcomes in this study. Sociodemographic factors were generally not associated with gambling related treatment outcomes. Although previous research has shown that sociodemographic factors – such as male sex, lower educational level, living alone and financial problems – are associated with GD ( 13 ) ( 8 , 21 ). Our results are more consistent with recent studies, which have shown that the gender difference in gambling may be narrowing ( 41 , 42 ). Marital status and living with other people were associated with higher quality of life and can be seen as a protective factor for GD ( 43 ). The results suggest that although sociodemographic factors are associated with gambling and gambling severity, their effect on treatment outcomes may be inconsistent. Adherence to the use of the investigational medicinal product was consistently associated with improvements in gambling related outcomes. In our trial, 44.9% of participants were considered adherent to the IMP use regimen, similar to a previous trial of opioid antagonists in AUD ( 44 ). Although the positive effects of IMP use adherence there were no differences between the naloxone and placebo groups. Comparing the high-adherence groups, almost no statistically significant differences could be observed between the naloxone and placebo group in the outcome measures of this trial. Even though opioid antagonists have shown promise in GD treatment before, even participants using the IMP as instructed in this trial did not statistically differ from those receiving the placebo. Future trials could consider more rigorous adherence monitoring and reinforcement during the trial, or a regular dosing schedule where adherence monitoring may be easier. Psychosocial methods have been used to foster adherence in clinical trials. These methods include medication management ( 45 ), the BRENDA model (biopsychosocial, report, empathy, needs, direct advice and assessment) ( 46 , 47 ), behavioural family counselling ( 48 ), and contingency management ( 49 ). The psychosocial support given during this trial was tailored to work towards their goal of abstinence or reduction of gambling. Participants were coached to recognise an urge, track these urges, and perform an action (administer an intranasal spray, be it a placebo or naloxone). The findings seem to suggest it is something about that process where urges are acknowledged and something is done about them that actually makes a difference in outcomes, not whether it's actually an active medication of naloxone that is administered. This finding is worth noting in refining the treatment of GD. Problem gambling is fundamentally precepted by the occurrence of urges, and when experiencing urges one way to alleviate their discomfort is to “gamble them away”. This cycle of alleviating urges through gambling reinforces gambling. Enhanced awareness and preparedness in the face of such urges can mitigate their “power” and result in better treatment outcomes. For now the most efficient treatment for GD are still psychological interventions such as cognitive behavioural therapy (CBT). Enhanced awareness of urges could be a natural addition to the existing components of CBT, for example when addressing gambling triggers and high-risk situations for gambling ( 50 – 53 ). For future trials it is worth noting that, in our study the components addressed in self-help guide ( 32 ) and added three-weekly guided support (phone call or site visit) could have been sufficient on its own to induce change in some participants, which may have masked some of the effects of naloxone as speculated earlier ( 31 ). The role and “dose” of psychosocial support were not evaluated, thus no integrity checks were performed, which may have led to a therapist effect impacting the results ( 54 ). The placebo effect has also been found to be influential in previous pharmacological trials for GD ( 31 , 55 ). We could also speculate that up to 40% of gamblers recover naturally, which should be kept in mind when designing future studies ( 56 ). The receptiveness of the participant may also play a role in psychosocial support, and it can be speculated that participants in the high-adherence groups were more treatment-motivated and may have been more responsive to psychosocial support. Previous studies have found that internal motivation is especially beneficial for the treatment of addiction, with external motivation having lesser effects ( 28 ). In this study, adherence use was associated with improved outcomes regardless of treatment allocation, implicating that it could be considered a marker for overall treatment engagement and commitment to treatment, which may reflect participants’ overall motivation towards treatment. Fostering adherence with interventions to increase reinforcement may improve treatment outcomes, but further research is needed to determine if this is dependent on the support received or on participant motivation and receptiveness. We found that quality of life increased more in participants with more depressive symptoms. QoL has previously been found to be greatly affected by depression, which could explain these results ( 57 ). Overall in this study higher scores in depressive symptoms were associated with more severe gambling, which is in line with prior research. However, the effects of depressive symptoms on gambling treatment outcomes are unclear ( 58 ). The relationship between the two disorders remains unclear, but an underlying factor may be the cause ( 59 ). Assessing and treating depressive symptoms should be taken into consideration in future clinical trials, as reducing depressive symptoms may be associated with improved gambling outcomes and improved QoL. Strengths and limitations This is a novel study reporting the effects of background factors on treatment results for the treatment of GD in a clinical trial setting. Data from e-diaries may provide more accurate information on adherence than recollection during study visits. The effects of IMP use adherence in GD treatment haven’t been studied previously. Only a few of the participants were excluded from analysis due to missing data. The clinical trial was not primarily designed to involve assessment of IMP use adherence, thus no standardised methods to record adherence were used. Small sample sizes due to division into multiple groups hinders the achievement of statistical power in analyses for naloxone’s treatment effect. The assessment used to measure readiness to change gambling behaviour was only enquired about with a single question, and a better understanding of the participants’ readiness to change could be measured using a full scale. The participants chose their own treatment goals, which could be abstinence or a reduction in gambling, which must be accounted for when interpreting the results. Conclusion In this study, sociodemographic background factors and gambling game types were not associated with gambling urge, gambling severity, gambling self-efficacy, quality of life or depressive symptoms. Higher scores in depressive symptoms at baseline predicted a greater increase in quality of life. IMP use adherence was associated with positive treatment outcomes regardless of treatment allocation, thus naloxone was not found superior vs placebo. This could suggest that recognizing urges and performing an action, administering the nasal spray, is the factor contributing to improved outcomes. Namely the behavioural component of this intervention, the acknowledgement of urges, is worth noting when refining the treatment for GD. Authors suggest that for the future pharmacological studies more rigorous design and monitoring true IMP use adherence is needed. Declarations Ethics approval and consent to participate This trial was approved by the Finnish National Ethics Board (Ethics committee registration number 148/06.000.01/2017). All participants provided written informed consent. Consent for publication Not applicable Availability of data and materials Study data is not publicly available due to legal reasons. Competing interests The authors declare that they have no competing interests Funding The trial was funded by the Finnish Institute for Health and Welfare. The Investigational medicinal product was donated by Opiant Pharmaceuticals in Santa Monica, California, without terms or conditions. Authors' contributions All authors contributed to conception and design of the analysis. S.C. and H.A. collected the study data. J.I. performed the statistical analysis N.M., S.C. and J.I. interpreted the results N.M., S.C. and J.I. wrote the manuscript All authors reviewed and revised the manuscript Acknowledgements Not Applicable Authors' information Niklas Mäkelä, M.D., is a doctoral student on the University of Helsinki’s Doctoral Programme of Clinical Research. Their research interests are gambling and other addictive disorders. Jarkko Isotalo, PhD, is a university lecturer at the Tampere University, Faculty of Information Technology and Communication, Computing Sciences. Hannu Alho is a professor emeritus of addiction medicine at the University of Helsinki. They have has extensive research experience in gambling and other addictive disorders. Sari Castrén, PhD, is a research manager in a Gambling Harm Team at the Finnish Institute for Health and Welfare. In addition, she holds the title of associate professor at the University of Turku in the Faculty of Social Sciences and at the University of Helsinki in the Faculty of Medicine. Her research focus is on developing and implementing interventions for those who gamble and their loved ones and investigating the efficacy of treatments. References American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Health Disorders (5th ed.). 2013. 947 p. World Health Organisation. ICD-11: International classification of diseases (11th revision). Retrieved from https//icd.who.int/ [Internet]. 2019; Available from: https://icd.who.int/ Calado F, Griffiths MD. Problem gambling worldwide: An update and systematic review of empirical research (2000–2015). J Behav Addict J Behav Addict [Internet]. 2016;5(4):592–613. Available from: https://akjournals.com/view/journals/2006/5/4/article-p592.xml Langham E, Thorne H, Browne M, Donaldson P, Rose J, Rockloff M. 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The differences between the naloxone and placebo groups were not statistically significant (\\u003cem\\u003eP\\u003c/em\\u003e = 0.2767 for the corresponding high adherence groups at Week 12).\\u003c/p\\u003e\",\"description\":\"\",\"filename\":\"2.jpg\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4509440/v1/11d42b6341f757e2a8e804ee.jpg\"},{\"id\":59292431,\"identity\":\"ca2beb0d-338b-4414-a30d-93aea7f7283d\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2024-06-28 18:53:08\",\"extension\":\"jpg\",\"order_by\":3,\"title\":\"Figure 3\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"figure\",\"size\":106449,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\\u003cp\\u003eThe relation between Gambling Abstinence Self-efficacy Scale scores and IMP adherence\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThe estimated marginal mean profiles of the Gambling Abstinence Self-Efficacy (GASS) scores in groups with different levels of IMP adherence. 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Quality of life was measured with the EUROHIS-QOL 8-item index. The difference between MADRS = 1 and MADRS = 23 groups was statistically significant before and after \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value correction (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e \\u0026lt; 0.001).\\u003c/p\\u003e\",\"description\":\"\",\"filename\":\"4.jpg\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4509440/v1/7900200de7f361d2071c274a.jpg\"},{\"id\":83502012,\"identity\":\"5328477c-1946-4bc1-94a2-db5eb05955c6\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2025-05-27 13:47:10\",\"extension\":\"pdf\",\"order_by\":0,\"title\":\"\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"manuscript-pdf\",\"size\":2980351,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\",\"description\":\"\",\"filename\":\"manuscript.pdf\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4509440/v1/ae3ebe09-cfd9-49d8-8b0a-48c597bf7f67.pdf\"},{\"id\":59293177,\"identity\":\"fb230408-b73d-4bf9-9181-b012ff433465\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2024-06-28 19:01:08\",\"extension\":\"docx\",\"order_by\":11,\"title\":\"\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"supplement\",\"size\":18653,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\",\"description\":\"\",\"filename\":\"Supplementary1.docx\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4509440/v1/8103b4dab425f11260fa5d48.docx\"},{\"id\":59293176,\"identity\":\"e84fb79b-cc6b-4ea5-8996-ba5cdd20ba2c\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2024-06-28 19:01:08\",\"extension\":\"docx\",\"order_by\":12,\"title\":\"\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"supplement\",\"size\":17477,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\",\"description\":\"\",\"filename\":\"Supplementary2.docx\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4509440/v1/5957074e7db3fd8d67bb3268.docx\"},{\"id\":59291825,\"identity\":\"b5bb1c69-3185-429b-975d-b968727a3b9a\",\"added_by\":\"auto\",\"created_at\":\"2024-06-28 18:45:08\",\"extension\":\"docx\",\"order_by\":13,\"title\":\"\",\"display\":\"\",\"copyAsset\":false,\"role\":\"supplement\",\"size\":43030,\"visible\":true,\"origin\":\"\",\"legend\":\"\",\"description\":\"\",\"filename\":\"Supplementary3.docx\",\"url\":\"https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4509440/v1/5cba2f1d8c882b493b9a2544.docx\"}],\"financialInterests\":\"No competing interests reported.\",\"formattedTitle\":\"Factors influencing treatment outcomes in a randomised clinical trial for gambling disorder\",\"fulltext\":[{\"header\":\"Background\",\"content\":\"\\u003cp\\u003eGambling disorder (GD) is classified as a behavioural addiction in both the DSM-5 and the ICD-11\\u0026nbsp;(1,2). The incidence of problem gambling in the past year has been found to be up to 5.8% in worldwide studies, indicating that problem gambling is a public health concern\\u0026nbsp;(3). The harm caused by GD is multitudinous as stated in the Harms framework and other studies\\u0026nbsp;(4,5). The main evidence-based treatment methods for GD are \\u0026nbsp;cognitive-behavioural therapy and motivational intervention\\u0026nbsp;(6\\u0026ndash;9).\\u0026nbsp;Pharmacological treatments such as antidepressants, mood stabilisers, opioid antagonists and atypical antipsychotics have been investigated for the treatment of GD, however due to an insufficient amount of high-quality studies, the level of evidence is uncertain\\u0026nbsp;(10). Opioid-antagonists (e.g. naltrexone, nalmefene) have shown promise in the treatment of GD, but more research is needed\\u0026nbsp;(11).\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eMultiple factors, such as male gender, low socioeconomic status, lower educational level, gambling history, gambling game types, comorbid psychiatric disorders and substance-use disorders (SUDs), have been found to be associated with GD incidence\\u0026nbsp;(8,12\\u0026ndash;14). A review of outcome predictors of psychological treatment found male gender and low scores in depressive symptoms to be the most consistent predictors of outcome, with higher age, lower levels of gambling symptoms and behaviour, alcohol use and treatment session attendance being likely predictors\\u0026nbsp;(15). A previous study investigating outcome predictors of OA treatment in GD found a positive family history of alcoholism and high scores in gambling urges to be associated with improved outcomes in some patients\\u0026nbsp;(16).\\u0026nbsp;\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eGambling game types are known to affect the severity of GD, with fast-paced (online and offline) games being known to be more addictive, and these are often the primary game type in patients with GD\\u0026nbsp;(17\\u0026ndash;19). However, the effects of the primary game type on GD treatment results are unknown. The ratio of males to females is typically 2:1 in treatment-seeking gamblers, and although male gender has been associated with a better treatment outcome, the effects of gender on GD treatment outcomes warrant further research\\u0026nbsp;(8,20,21).\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eDepressive symptoms have been found to be associated with gambling problems, and lower depressive scores correlating with better gambling treatment outcomes\\u0026nbsp;(14,22). Treatment for depression has been shown to reduce gambling symptoms and gambling treatment has been shown to reduce depressive symptoms\\u0026nbsp;(23,24). Substance use disorders (SUDs), especially alcohol use disorder (AUD), are also common comorbid conditions, and the conditions may share antecedent factors\\u0026nbsp;(22,25,26).\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eReadiness and motivation for change are important factors in addiction treatment and are known to be contributors to the outcomes of the treatment for GD and of addiction treatment in general, with autonomous motivation being an especially important factor\\u0026nbsp;(27,28). Self-efficacy to reduce ones gambling has also previously been identified as a mediator of the outcomes of addiction treatment\\u0026nbsp;(29,30). However, the literature on the effects of these factors on addiction treatment outcomes is still scarce.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThe previous study\\u0026nbsp;(31)\\u0026nbsp;found no statistically significant difference in gambling urge reduction between the placebo and naloxone groups. Subsequent analysis of the participant cohort may explain variables linked with therapeutic responses and identify subcategories of individuals who benefitted from the intervention. Analysing these subgroups could further shed light on whether naloxone pertained beneficial effects on certain participants.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThis study extends the findings of the previous study (31)by investigating the effects of other explanatory variables that may influence the GD treatment outcomes of a previously conducted pharmacological trial.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThe aims of this exploratory analysis are to identify factors that predict and mediate treatment success.\\u0026nbsp;\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003e\\u003cem\\u003eAims\\u003c/em\\u003e\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e1. To examine whether sociodemographic background factors, IMP use adherence, depressive symptoms, alcohol use, smoking status, gambling severity and gambling game type may affect treatment results.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e2. To examine whether naloxone treatment is associated with improved outcomes when sociodemographic background factors, IMP use adherence, depressive symptoms, alcohol use, smoking status, gambling severity and gambling game type are included in the analysis.\\u003c/p\\u003e\"},{\"header\":\"Methods\",\"content\":\"\\u003cdiv id=\\\"Sec3\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eTrial outline\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe objective a randomised double-blind trial was to compare intranasal naloxone treatment with a placebo treatment in treating GD. The trial was conducted and funded at a single site at the Institution for Health and Welfare in Helsinki, Finland between February 2018 and August 2019. This trial was conducted in accordance with the ethical principles of the Helsinki Declaration, Good Clinical Practice quality standards and local regulations. Approval by the National Committee on Medical Research Ethics was obtained prior to commencing the trial.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe eligibility criteria were: age between 18 and 75, male or female, a South-Oaks Gambling Screen-Revised (SOGS-R) score of \\u0026ge;\\u0026thinsp;5 at screening, moderate or severe GD as assessed by DSM-5 criteria at screening, at least four weeks since the completion of any previous treatment for GD. A detailed list of the inclusion and exclusion criteria and the methods used have been reported earlier and further information on the trial is available in Appendix 1 (Alho. 2022).\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec4\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eStudy treatments\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eParticipants were randomised to treatment with a 1:1 ratio by a computer programmed using permuted block randomisation. The study drug was a 40 mg/ml naloxone nasal spray, and the comparator was a saline solution. The two solutions were indistinguishable. The dose was 0.1 ml (4 mg naloxone) to be sprayed into one nostril up to four times a day. The investigational medicinal product (IMP; naloxone or a placebo) was to be used up to four times a day in response to a gambling urge or prior to a situation that had a high likelihood of leading to gambling.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eTrained psychologists gave psychosocial support to all participants during the trial. The psychosocial support was provided equally for both trial groups using motivational interviewing as an approach with the self-help manual \\u003cem\\u003eDefeating Problem Gambling\\u003c/em\\u003e (\\u003cspan citationid=\\\"CR32\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e32\\u003c/span\\u003e, \\u003cspan citationid=\\\"CR33\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e33\\u003c/span\\u003e). All the visits were structured, using visit charts to ensure the same approach was used for all participants.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec5\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eStudy procedures\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe treatment period lasted 12 weeks. This included four visits to the study clinic (at screening, baseline, Week 6 and Week 12) and three phone calls (weeks 3, 9 and week14 follow-up call). Participants were recruited through newspapers, social media and specialised addiction services.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eStudy assessments were performed, and the participants were instructed on IMP use prior to dispensing. Participants were instructed to fill a electronic diary daily to record their gambling frequency and expenditure, IMP use and possible adverse events.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec6\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eStudy measures\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eStudy measures were chosen with the clinical trial\\u0026rsquo;s primary objective in mind similarly to previous trials (\\u003cspan citationid=\\\"CR24\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e24\\u003c/span\\u003e, \\u003cspan citationid=\\\"CR34\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e34\\u003c/span\\u003e, \\u003cspan citationid=\\\"CR35\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e35\\u003c/span\\u003e). The objective of the trial was to determine whether as-needed IMP (intranasal naloxone/placebo medication) adherence reduces the urge to gamble, as measured by the Gambling Symptom Assessment Scale (G-SAS) (\\u003cspan citationid=\\\"CR36\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e36\\u003c/span\\u003e). Other used measures were: DSM-5 diagnostic criteria for gambling disorder (\\u003cspan citationid=\\\"CR1\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e), GASS (Gambling Abstinence Self-Efficacy Scale) (\\u003cspan citationid=\\\"CR29\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e29\\u003c/span\\u003e), AUDIT (Alcohol Use Disorder Identification Test) (\\u003cspan citationid=\\\"CR37\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e37\\u003c/span\\u003e), MADRS (Montgomery-\\u0026Aring;sberg Depression Rating Scale) (\\u003cspan citationid=\\\"CR38\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e38\\u003c/span\\u003e), and the EUROHIS-QOL 8-item index (to measure quality of life, henceforth referred to as QoL) (\\u003cspan citationid=\\\"CR39\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e39\\u003c/span\\u003e). The participants were asked to rate their subjective perception of how successful they thought they would be (0\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;\\u003cem\\u003enot at all successful\\u003c/em\\u003e to 10\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;\\u003cem\\u003eextremely successful\\u003c/em\\u003e) in meeting their goal (to quit or reduce gambling) assessing the participants\\u0026rsquo; self-perceived readiness to change their gambling behaviour. Smoking was assessed (\\u003cem\\u003eyes/no\\u003c/em\\u003e) at baseline. The participants were classified with a primary game type according to the game type they had gambled with most in the last four weeks. Objectives were measured at baseline, and weeks 3, 6, 9, and 12 except for quality of life, gambling severity and alcohol use, which were measured at baseline, weeks 6 and 12.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eIMP use adherence was calculated from the participants\\u0026rsquo; self-reported e-diary by comparing reported gambling behaviour with IMP use. The individual days of the participants during the trial were classified as either fulfilling or not fulfilling adherence criteria. Group division was based on the percentage of adherent days. The participants were divided into three adherence-based groups: the low-adherence group (IMP use: \\u0026lt;50% of the intended times), the medium-adherence group (IMP use: 50\\u0026ndash;75% of the intended times) and the high-adherence group (IMP use: 75\\u0026ndash;125% of intended times). The cut-off percentage values of the groups were chosen by the authors.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec7\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eStatistical considerations\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe primary response variable G-SAS score was modelled by the linear mixed model\\u003cdiv id=\\\"Equa\\\" class=\\\"Equation\\\"\\u003e\\u003cdiv format=\\\"TEX\\\" class=\\\"mathdisplay\\\" id=\\\"FileID_Equa\\\" name=\\\"EquationSource\\\"\\u003e\\n$${\\\\text{y}}_{\\\\text{i}\\\\text{t}}={{\\\\beta }}_{0}+{{\\\\beta }}_{1}\\\\text{t}+{{\\\\beta }}_{2}{\\\\text{t}}^{2}+{{\\\\gamma }}_{0\\\\text{i}}+{{\\\\gamma }}_{1\\\\text{i}}\\\\text{t}+{{\\\\gamma }}_{2\\\\text{i}}{\\\\text{t}}^{2}+{\\\\text{ϵ}}_{\\\\text{i}\\\\text{t}}$$\\u003c/div\\u003e\\u003c/div\\u003e,\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003ewhere \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({y}_{it}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e denotes the G-SAS value for person \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(i\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e at time \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(t\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e. The fixed parameters \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({\\\\beta }_{0},{\\\\beta }_{1},{\\\\beta }_{2}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e were further modelled by the linear equations\\u003cdiv id=\\\"Equb\\\" class=\\\"Equation\\\"\\u003e\\u003cdiv format=\\\"TEX\\\" class=\\\"mathdisplay\\\" id=\\\"FileID_Equb\\\" name=\\\"EquationSource\\\"\\u003e\\n$${\\\\beta }_{0}={\\\\alpha }_{0}+{\\\\alpha }_{1}{x}_{i},\\\\hspace{1em}{\\\\beta }_{1}={\\\\delta }_{0}+{\\\\delta }_{1}{x}_{i},\\\\hspace{1em}{\\\\beta }_{2}={\\\\varphi }_{0}+{\\\\varphi }_{1}{x}_{i}$$\\u003c/div\\u003e\\u003c/div\\u003e,\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003ewhere \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({x}_{i}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e denotes the value of the considered explanatory variable for person \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(i\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e being the same for all timepoints \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\((t\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e). The unknown parameters \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({{\\\\alpha }}_{0},{{\\\\alpha }}_{1},{{\\\\delta }}_{0},{{\\\\delta }}_{1},{{\\\\upvarphi }}_{0},{{\\\\upvarphi }}_{1}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e were estimated by the maximum likelihood method related to the linear mixed model theory. In the mixed model, the parameters \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({{\\\\gamma }}_{01},{{\\\\gamma }}_{1i},{{\\\\gamma }}_{2i}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e are the random effects associated with person \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(i\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e. Both the random effects \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(\\\\varvec{\\\\gamma }=\\\\left({\\\\gamma }_{01},{\\\\gamma }_{1i},{\\\\gamma }_{2i}\\\\right)\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e and the random error terms \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({\\\\epsilon }_{it}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e were assumed to follow the normal distributions \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(\\\\varvec{\\\\gamma }\\\\sim N\\\\left(0,\\\\varvec{\\\\Sigma }\\\\right)\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e and \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({\\\\epsilon }_{it}\\\\sim N\\\\left(0.{\\\\sigma }^{2}\\\\right)\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e, respectively. In hypothesis testing, both Wald and likelihood ratio type statistics were used, and multiple comparison testing was performed by using the multcomp package in R software 4.1.2. p-values adjusted by the Benjamini \\u0026amp; Hochberg method are reported (\\u003cspan citationid=\\\"CR40\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e40\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe response variables GASS scores and visual analogue scale scores were modelled and analysed with the similar kinds of models as those used for the GSAS. For the response variables QoL, DSM and AUDIT, the random effects \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({\\\\gamma }_{2i}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e in the model were restricted to zero due to there being fewer observed timepoints in the data. In the multiple linear regression model, the fixed parameters \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({\\\\beta }_{0},{\\\\beta }_{1},{\\\\beta }_{2}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e were modelled by the more complex equations \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({\\\\beta }_{0}={\\\\varvec{x}}_{\\\\varvec{i}}^{{\\\\prime }}\\\\varvec{\\\\alpha },{\\\\beta }_{1}={\\\\varvec{x}}_{\\\\varvec{i}}^{{\\\\prime }}\\\\varvec{\\\\delta },{\\\\beta }_{2}={\\\\varvec{x}}_{\\\\varvec{i}}^{{\\\\prime }}\\\\varvec{\\\\varphi }\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e, where \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\({\\\\varvec{x}}_{\\\\varvec{i}}\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e contains the values of several explanatory variables and \\u003cspan class=\\\"InlineEquation\\\"\\u003e\\u003cspan class=\\\"mathinline\\\"\\u003e\\\\(\\\\varvec{\\\\alpha },\\\\varvec{\\\\delta },\\\\varvec{\\\\varphi }\\\\)\\u003c/span\\u003e\\u003c/span\\u003e are the vectors of unknown parameters.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eIn this study, the considered variables contained relatively few missing values. The variable G-SAS had 592 measurements included in this study\\u0026rsquo;s analysis, with nine missing measurements (seven in the placebo group and two in the naloxone group). The percentage of missing data was 1.5%. Multiple imputation was not applied, and thus, missing values were assumed to be missing at random. Prior to the study, the sample size calculation was carried out by setting the effect size to the 0.7 level, and by assuming that the standard deviation for the total score would be 5.502 and the dropout rate would be 30%.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e\"},{\"header\":\"Results\",\"content\":\"\\u003cdiv id=\\\"Sec9\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eSociodemographic background factors\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eOne person out of 127 withdrew consent prior to randomisation, resulting in a total of 126 subjects being randomised (62 naloxone subjects vs 64 placebo subjects). Of these participants, 106 (84%) completed the trial. Non-completion was due to the withdrawal of consent (12 subjects, 9.5%) and loss to follow-up (8 subjects, 6.3%). Non-completion occurred more frequently in the placebo group vs. naloxone group (23.4% vs 8.1%). The participants who discontinued the trial before the Week 6 appointment (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;9) were excluded, totalling 118 participants.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe groups followed normal distribution, except the age of the female participants (p\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.047). The differences between the naloxone and placebo group were statistically insignificant, except for a higher number of smokers in the naloxone group (p\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.022). The sociodemographic background factors are presented in Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003cdiv class=\\\"gridtable\\\"\\u003e\\u003ctable float=\\\"Yes\\\" id=\\\"Tab1\\\" border=\\\"1\\\"\\u003e \\u003ccaption language=\\\"En\\\"\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionNumber\\\"\\u003eTable 1\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionContent\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eSociodemographic background factors of trial participants\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/caption\\u003e \\u003ccolgroup cols=\\\"6\\\"\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c1\\\" colnum=\\\"1\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c2\\\" colnum=\\\"2\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c3\\\" colnum=\\\"3\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c4\\\" colnum=\\\"4\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c5\\\" colnum=\\\"5\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c6\\\" colnum=\\\"6\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cthead\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eNaloxone (\\u003cem\\u003eN\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;60)\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003ePlacebo \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e(\\u003cem\\u003eN\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;58)\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eCombined (\\u003cem\\u003eN\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;118)\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003etest\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003estatistic\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003ep-value\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colspan=\\\"6\\\" nameend=\\\"c6\\\" namest=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eGender\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/thead\\u003e \\u003ctbody\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMale (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e44 (73.3%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e38 (65.5%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e82 (69.5%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\" morerows=\\\"1\\\" rowspan=\\\"2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.521\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\" morerows=\\\"1\\\" rowspan=\\\"2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.470\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFemale (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e16 (26.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e20 (34.5%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e36 (30.5%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colspan=\\\"6\\\" nameend=\\\"c6\\\" namest=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eAge\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMale (median: SD)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e41.3 (13.6)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e45.0 (17.0)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e43.0 (15.3)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.087\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.281\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFemale (median: SD)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e51.9 (15.8)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e50.3 (14.2)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e51.0 (14.7)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e-0.337\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.738\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eCombined (median: SD)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e44.1 (14.9)\\u003c/p\\u003e 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(23.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colspan=\\\"4\\\" nameend=\\\"c4\\\" namest=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eEmployment status\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eEntrepreneur/professional expert (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e5 (8.3%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1 (1.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e6 (5.1%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd 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(\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e7 (11.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2 (3.4%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e9 (7.6%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003ePensioner (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e11 (18.3%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e18 (31.0%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e29 (24.6%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eStudent (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3 (5.0%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e3 (5.2%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e6 (5.1%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eOther (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2 (3.3%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2 (1.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colspan=\\\"4\\\" nameend=\\\"c4\\\" namest=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eSmoking\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eNever (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e17 (28.3%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e21 (36.2%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e38 (32.2%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\" morerows=\\\"2\\\" rowspan=\\\"3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e7.635\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\" morerows=\\\"2\\\" rowspan=\\\"3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003e0.022\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eCurrently (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e34 (56.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e19 (32.8%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e53 (44.9%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFormerly (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e9 (15.0%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e18 (31.0%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e27 (22.9%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colspan=\\\"4\\\" nameend=\\\"c4\\\" namest=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eAlcohol use\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eNever (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1 (1.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1 (1.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e2 (1.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\" morerows=\\\"2\\\" rowspan=\\\"3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.003\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\" morerows=\\\"2\\\" rowspan=\\\"3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.998\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eCurrently (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e55 (91.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e53 (91.4%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e108 (91.5%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFormerly (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e/%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e4 (6.7%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e4 (6.9%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e8 (6.8%)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/tbody\\u003e \\u003c/colgroup\\u003e \\u003c/table\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eTable\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab1\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e. The sociodemographic background information distribution of the participants included in this analysis. Statistical testing with t-test for age groups and chi-square for other variables. Bolded p-values are statistically significant. The sociodemographic background information was acquired from the participants during the screening visit.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec10\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eLinear mixed-model analysis\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe effect of the explanatory variables on the mean profile and week 12 mean level of the response variable was estimated and tested by using a linear mixed model. The explanatory variables that achieved statistical significance (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.05) for the mean level at Week 12 or approached it were examined further. The significance of the explanatory factors was first tested by using the single explanatory variable mixed models, see Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e, and with the treatment factor added as a nuisance factor to the mixed models see Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab3\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003e.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eMarried or cohabiting participants had slightly higher QoL scores than participants with single status. Some other results were statistically significant prior to p-value correction: Female gender was associated with a greater increase in gambling self-efficacy compared to male gender. Living with family was associated with a slightly higher QoL compared with living alone. Being unemployed and of male sex was associated with higher AUDIT scores. Alcohol-use status was not associated with any variables except for AUDIT scores. Tobacco use did not achieve significance with any response variable.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eIncluding treatment allocation (naloxone/placebo) in the model, some statistically significant changes occurred to the mean profile, such as living status and marital status correlating with gambling urge (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.009 and \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.021, respectively), but these results were not statistically significant at Week 12.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab2\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e Here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab3\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003e Here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003cdiv class=\\\"gridtable\\\"\\u003e\\u003ctable float=\\\"Yes\\\" id=\\\"Tab2\\\" border=\\\"1\\\"\\u003e \\u003ccaption language=\\\"En\\\"\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionNumber\\\"\\u003eTable 2\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionContent\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eThe test results of the linear mixed models used for testing the effect on marginal mean profile and mean level at Week 12\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/caption\\u003e \\u003ccolgroup cols=\\\"8\\\"\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c1\\\" colnum=\\\"1\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c2\\\" colnum=\\\"2\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c3\\\" colnum=\\\"3\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c4\\\" colnum=\\\"4\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c5\\\" colnum=\\\"5\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c6\\\" colnum=\\\"6\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c7\\\" colnum=\\\"7\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c8\\\" colnum=\\\"8\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cthead\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eResponse variable\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eTest statistic (mean profile)\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003edf (mean profile)\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value (mean profile)\\u003c/p\\u003e \\u003c/th\\u003e \\u003cth align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003emean profile 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The effects of explanatory variables on the mean profile of the response variables. Statistically significant p-values (p\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.05) are bolded and notated with an asterisk. \\u0026lsquo;Readiness to change\\u0026rsquo; refers to self-perceived readiness to change one\\u0026rsquo;s gambling behaviour (see Section 2.3). Adherence group criteria are defined in Section 3.2. MADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;Montgomery-\\u0026Aring;sberg Depression Rating Scale.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003cdiv class=\\\"gridtable\\\"\\u003e\\u003ctable float=\\\"Yes\\\" id=\\\"Tab3\\\" border=\\\"1\\\"\\u003e \\u003ccaption language=\\\"En\\\"\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionNumber\\\"\\u003eTable 3\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionContent\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eThe test results of the linear mixed models used for testing the effect on the marginal mean profile and mean level at Week 12, with treatment effect included in the model.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/caption\\u003e \\u003ccolgroup cols=\\\"8\\\"\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c1\\\" colnum=\\\"1\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c2\\\" colnum=\\\"2\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c3\\\" 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\\u003cp\\u003e0.166\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eAlcohol\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e9.469\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e9\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.395\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.615\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.942\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.148\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.215\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMADRS\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e5.972\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e6\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.426\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.615\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.964\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.121\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c8\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.215\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/tbody\\u003e \\u003c/colgroup\\u003e \\u003c/table\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eTable\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab3\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003e. The test results of the linear mixed models used for testing the effect on the marginal mean profile and mean level at Week 12 with treatment effect included as a nuisance factor in the model. Statistically significant p-values (p\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.05) are bolded and notated with an asterisk.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec11\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eThe effects of adherence to IMP use\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe participants were divided into three groups based on IMP adherence. The high adherence group had the lowest baseline G-SAS scores, and greater adherence predicted a larger decrease in G-SAS (week 12). This effect was statistically significant between the low and high adherence groups (mean G-SAS 23.865 vs 13.576, respectively, at 12 weeks, \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001) and between the low and medium adherence groups (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.003), (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig5\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e). Dividing the groups by treatment status (naloxone/placebo), the differences between the groups became statistically insignificant. The difference between the high adherence naloxone and placebo groups in G-SAS scores at 12 weeks was 12.18 versus 15.18 (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.28 for the difference between the high adherence groups) Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig6\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e. For background information on adherence groups see Supplementary Table\\u0026nbsp;1 and marginally fitted values see Supplementary Table\\u0026nbsp;2.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe low adherence group had the smallest decrease in gambling severity, and this difference was statistically significant when compared with the medium and high adherence groups (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.004 and \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.001, respectively). The LA group had the smallest increase in self-efficacy. This difference was statistically significant when compared with the medium and high adherence groups (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.05 and \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.001, respectively). The trajectories of self-efficacy scores in different adherence groups (Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig7\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig5\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e Here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig6\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e Here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe increase in QoL was greatest in the high adherence group; however, the difference between the low adherence group and the high adherence group was not statistically significant (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.296). The predicted mean values for response variables are presented in Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab4\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e4\\u003c/span\\u003e.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig7\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003e Here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Table\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab4\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e4\\u003c/span\\u003e Here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eFigure \\u003cspan refid=\\\"Fig5\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e1\\u003c/span\\u003e. The estimated marginal mean profiles of Gambling Symptom Assessment Scale (G-SAS) scores in groups with different levels of IMP adherence. The difference between the low adherence group compared with the medium and high adherence groups was statistically significant (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.003 and \\u003cem\\u003eP\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001, respectively).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eFigure \\u003cspan refid=\\\"Fig6\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e2\\u003c/span\\u003e. The estimated marginal mean profiles of Gambling Symptom Assessment Scale (G-SAS) scores in groups with different levels of IMP adherence. The differences between the naloxone and placebo groups were not statistically significant (\\u003cem\\u003eP\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.2767 for the corresponding high adherence groups at Week 12).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eFigure \\u003cspan refid=\\\"Fig7\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e3\\u003c/span\\u003e. The estimated marginal mean profiles of the Gambling Abstinence Self-Efficacy (GASS) scores in groups with different levels of IMP adherence. The difference between the low adherence group compared with the medium and high adherence groups was statistically significant (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.05 and \\u003cem\\u003eP\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001, respectively).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003cdiv class=\\\"gridtable\\\"\\u003e\\u003ctable float=\\\"Yes\\\" id=\\\"Tab4\\\" border=\\\"1\\\"\\u003e \\u003ccaption language=\\\"En\\\"\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionNumber\\\"\\u003eTable 4\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv class=\\\"CaptionContent\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eThe predicted mean values of response variables when using a linear mixed model.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003c/caption\\u003e \\u003ccolgroup cols=\\\"7\\\"\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c1\\\" colnum=\\\"1\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c2\\\" colnum=\\\"2\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c3\\\" colnum=\\\"3\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c4\\\" colnum=\\\"4\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c5\\\" colnum=\\\"5\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c6\\\" colnum=\\\"6\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003cdiv align=\\\"left\\\" class=\\\"colspec\\\" colname=\\\"c7\\\" colnum=\\\"7\\\"\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003ctbody\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\" morerows=\\\"1\\\" rowspan=\\\"2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eResponse variable\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\" morerows=\\\"1\\\" rowspan=\\\"2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eExplanatory variable values\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colspan=\\\"5\\\" nameend=\\\"c7\\\" namest=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eFitted values\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eWeek 0\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eWeek 3\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eWeek 6\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eWeek 9\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eWeek 12\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\" morerows=\\\"2\\\" rowspan=\\\"3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eG-SAS\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eLow adherence (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;20)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e31.84\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e27.15\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e24.26\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.07\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.56\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMedium adherence (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;45)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e28.63\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e24.93\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.27\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.12\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.21\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eHigh adherence (\\u003cem\\u003en\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;53)\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e26.73\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e0.94\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.16\\u003c/p\\u003e 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\\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eQOL\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eReadiness to change\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;13\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.20\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.25\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.31\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eReadiness to change\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;76\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e26.22\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e28.26\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e29.00\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eReadiness to change\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;100\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e27.32\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e30.11\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e31.45\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c1\\\" morerows=\\\"2\\\" rowspan=\\\"3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e\\u003cb\\u003eQOL\\u003c/b\\u003e\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;1\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e32.53\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e33.93\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e32.44\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;12\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e26.26\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e28.26\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e28.85\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003ctr\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c2\\\"\\u003e \\u003cp\\u003eMADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;23\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c3\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.48\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c4\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c5\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e1.33\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c6\\\"\\u003e\\u0026nbsp;\\u003c/td\\u003e \\u003ctd align=\\\"left\\\" colname=\\\"c7\\\"\\u003e \\u003cp\\u003e25.25\\u003c/p\\u003e \\u003c/td\\u003e \\u003c/tr\\u003e \\u003c/tbody\\u003e \\u003c/colgroup\\u003e \\u003c/table\\u003e\\u003c/div\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eTable\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Tab4\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e4\\u003c/span\\u003e. The fitted values of linear mixed models. The leftmost column depicts response variables. MADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;Montgomery-\\u0026Aring;sberg Depression Rating Scale. \\u0026lsquo;Readiness to change\\u0026rsquo; refers to self-perceived readiness to change gambling behaviour (see Section 2.3). Game types are defined in Section 2.3. Adherence group criteria are defined in Section 3.2.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec12\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eThe effects of depressive symptoms\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThe group with the highest scores in depressive symptoms (MADRS) at baseline had a mean G-SAS score of 19.295 (week 12) compared with 12.871 in the lowest MADRS-score group, however this difference was not statistically significant after the p-value adjustment (p\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.229).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eHigher scores in depressive symptoms were associated with a smaller decrease in gambling severity (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.126). Higher MADRS scores at baseline predicted a greater increase in QoL compared with the group with the lowest MADRS scores (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001), see Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig8\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e4\\u003c/span\\u003e.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eWhen including treatment effect in the modelling with depressive symptoms, there were no statistically significant results after p-value correction.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e[Insert Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig8\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e4\\u003c/span\\u003e Here]\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003e \\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eFigure \\u003cspan refid=\\\"Fig8\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e4\\u003c/span\\u003e. The estimated marginal mean profiles for effects between depressive symptoms and quality of life during the study. MADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;Montgomery-\\u0026Aring;sberg Depression Rating Scale. Quality of life was measured with the EUROHIS-QOL 8-item index. The difference between MADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;1 and MADRS\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;23 groups was statistically significant before and after \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e-value correction (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;\\u0026lt;\\u0026thinsp;0.001).\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec13\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eSelf-perceived readiness to change gambling behaviour\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eParticipants were divided into three groups based on this initial assessment of readiness to change on a 0-10.0cm scale (range: 1.3\\u0026ndash;10.0 cm, 10.0 cm indicating highest level of readiness). Higher readiness for change at baseline predicted a greater decrease in the urge to gamble, with mean G-SAS scores: 12,742 vs 23,907 in the high and low groups respectively; \\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.091. The participants with high readiness to change had the greatest increase in gambling self-efficacy, while self-efficacy in the low readiness participants regressed to baseline levels (\\u003cem\\u003eP\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.021). The participants with a higher self-perceived readiness to change gambling behaviour had a greater increase in QoL compared with low readiness to change participants (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.007), see Fig.\\u0026nbsp;\\u003cspan refid=\\\"Fig10\\\" class=\\\"InternalRef\\\"\\u003e5\\u003c/span\\u003e.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec14\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eGame types\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eWith pooled groups, no statistically significant difference could be observed for any game types for any response variable. When including treatment effect in the model, game type was a statistically significant factor for the change in gambling severity for the mean profile (\\u003cem\\u003ep\\u003c/em\\u003e\\u0026thinsp;=\\u0026thinsp;0.08). However, the differences were not statistically significant at 12 weeks. The test results between game types are presented in Supplementary Material 3.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e\"},{\"header\":\"Discussion\",\"content\":\"\\u003cp\\u003eFurther examining the effects of background factors on treatment results we found that participants with higher IMP use adherence had a greater reduction in gambling urge, regardless of treatment allocation. Higher self-perceived readiness to change gambling behaviour was associated with improved gambling self-efficacy and quality of life after treatment. Higher scores in depressive symptoms at baseline were associated with higher quality of life after treatment. Game types were not associated with outcomes in this study. Allocation to the naloxone group did not have any notable confounding effects on the measured outcomes in this study.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eSociodemographic factors were generally not associated with gambling related treatment outcomes. Although previous research has shown that sociodemographic factors \\u0026ndash; such as male sex, lower educational level, living alone and financial problems \\u0026ndash; are associated with GD (\\u003cspan citationid=\\\"CR13\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e13\\u003c/span\\u003e) (\\u003cspan citationid=\\\"CR8\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e8\\u003c/span\\u003e, \\u003cspan citationid=\\\"CR21\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e21\\u003c/span\\u003e). Our results are more consistent with recent studies, which have shown that the gender difference in gambling may be narrowing (\\u003cspan citationid=\\\"CR41\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e41\\u003c/span\\u003e, \\u003cspan citationid=\\\"CR42\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e42\\u003c/span\\u003e). Marital status and living with other people were associated with higher quality of life and can be seen as a protective factor for GD (\\u003cspan citationid=\\\"CR43\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e43\\u003c/span\\u003e). The results suggest that although sociodemographic factors are associated with gambling and gambling severity, their effect on treatment outcomes may be inconsistent.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eAdherence to the use of the investigational medicinal product was consistently associated with improvements in gambling related outcomes. In our trial, 44.9% of participants were considered adherent to the IMP use regimen, similar to a previous trial of opioid antagonists in AUD (\\u003cspan citationid=\\\"CR44\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e44\\u003c/span\\u003e). Although the positive effects of IMP use adherence there were no differences between the naloxone and placebo groups. Comparing the high-adherence groups, almost no statistically significant differences could be observed between the naloxone and placebo group in the outcome measures of this trial. Even though opioid antagonists have shown promise in GD treatment before, even participants using the IMP as instructed in this trial did not statistically differ from those receiving the placebo. Future trials could consider more rigorous adherence monitoring and reinforcement during the trial, or a regular dosing schedule where adherence monitoring may be easier.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003ePsychosocial methods have been used to foster adherence in clinical trials. These methods include medication management (\\u003cspan citationid=\\\"CR45\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e45\\u003c/span\\u003e), the BRENDA model (biopsychosocial, report, empathy, needs, direct advice and assessment) (\\u003cspan citationid=\\\"CR46\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e46\\u003c/span\\u003e, \\u003cspan citationid=\\\"CR47\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e47\\u003c/span\\u003e), behavioural family counselling (\\u003cspan citationid=\\\"CR48\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e48\\u003c/span\\u003e), and contingency management (\\u003cspan citationid=\\\"CR49\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e49\\u003c/span\\u003e). The psychosocial support given during this trial was tailored to work towards their goal of abstinence or reduction of gambling. Participants were coached to recognise an urge, track these urges, and perform an action (administer an intranasal spray, be it a placebo or naloxone). The findings seem to suggest it is something about that process where urges are acknowledged and something is done about them that actually makes a difference in outcomes, not whether it's actually an active medication of naloxone that is administered. This finding is worth noting in refining the treatment of GD. Problem gambling is fundamentally precepted by the occurrence of urges, and when experiencing urges one way to alleviate their discomfort is to \\u0026ldquo;gamble them away\\u0026rdquo;. This cycle of alleviating urges through gambling reinforces gambling. Enhanced awareness and preparedness in the face of such urges can mitigate their \\u0026ldquo;power\\u0026rdquo; and result in better treatment outcomes. For now the most efficient treatment for GD are still psychological interventions such as cognitive behavioural therapy (CBT). Enhanced awareness of urges could be a natural addition to the existing components of CBT, for example when addressing gambling triggers and high-risk situations for gambling (\\u003cspan additionalcitationids=\\\"CR51 CR52\\\" citationid=\\\"CR50\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e50\\u003c/span\\u003e\\u0026ndash;\\u003cspan citationid=\\\"CR53\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e53\\u003c/span\\u003e).\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eFor future trials it is worth noting that, in our study the components addressed in self-help guide (\\u003cspan citationid=\\\"CR32\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e32\\u003c/span\\u003e) and added three-weekly guided support (phone call or site visit) could have been sufficient on its own to induce change in some participants, which may have masked some of the effects of naloxone as speculated earlier (\\u003cspan citationid=\\\"CR31\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e31\\u003c/span\\u003e). The role and \\u0026ldquo;dose\\u0026rdquo; of psychosocial support were not evaluated, thus no integrity checks were performed, which may have led to a therapist effect impacting the results (\\u003cspan citationid=\\\"CR54\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e54\\u003c/span\\u003e). The placebo effect has also been found to be influential in previous pharmacological trials for GD (\\u003cspan citationid=\\\"CR31\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e31\\u003c/span\\u003e, \\u003cspan citationid=\\\"CR55\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e55\\u003c/span\\u003e). We could also speculate that up to 40% of gamblers recover naturally, which should be kept in mind when designing future studies (\\u003cspan citationid=\\\"CR56\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e56\\u003c/span\\u003e). The receptiveness of the participant may also play a role in psychosocial support, and it can be speculated that participants in the high-adherence groups were more treatment-motivated and may have been more responsive to psychosocial support. Previous studies have found that internal motivation is especially beneficial for the treatment of addiction, with external motivation having lesser effects (\\u003cspan citationid=\\\"CR28\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e28\\u003c/span\\u003e). In this study, adherence use was associated with improved outcomes regardless of treatment allocation, implicating that it could be considered a marker for overall treatment engagement and commitment to treatment, which may reflect participants\\u0026rsquo; overall motivation towards treatment. Fostering adherence with interventions to increase reinforcement may improve treatment outcomes, but further research is needed to determine if this is dependent on the support received or on participant motivation and receptiveness.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eWe found that quality of life increased more in participants with more depressive symptoms. QoL has previously been found to be greatly affected by depression, which could explain these results (\\u003cspan citationid=\\\"CR57\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e57\\u003c/span\\u003e). Overall in this study higher scores in depressive symptoms were associated with more severe gambling, which is in line with prior research. However, the effects of depressive symptoms on gambling treatment outcomes are unclear (\\u003cspan citationid=\\\"CR58\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e58\\u003c/span\\u003e). The relationship between the two disorders remains unclear, but an underlying factor may be the cause (\\u003cspan citationid=\\\"CR59\\\" class=\\\"CitationRef\\\"\\u003e59\\u003c/span\\u003e). Assessing and treating depressive symptoms should be taken into consideration in future clinical trials, as reducing depressive symptoms may be associated with improved gambling outcomes and improved QoL.\\u003c/p\\u003e \\u003cdiv id=\\\"Sec16\\\" class=\\\"Section2\\\"\\u003e \\u003ch2\\u003eStrengths and limitations\\u003c/h2\\u003e \\u003cp\\u003eThis is a novel study reporting the effects of background factors on treatment results for the treatment of GD in a clinical trial setting. Data from e-diaries may provide more accurate information on adherence than recollection during study visits. The effects of IMP use adherence in GD treatment haven\\u0026rsquo;t been studied previously. Only a few of the participants were excluded from analysis due to missing data.\\u003c/p\\u003e \\u003cp\\u003eThe clinical trial was not primarily designed to involve assessment of IMP use adherence, thus no standardised methods to record adherence were used. Small sample sizes due to division into multiple groups hinders the achievement of statistical power in analyses for naloxone\\u0026rsquo;s treatment effect. The assessment used to measure readiness to change gambling behaviour was only enquired about with a single question, and a better understanding of the participants\\u0026rsquo; readiness to change could be measured using a full scale. The participants chose their own treatment goals, which could be abstinence or a reduction in gambling, which must be accounted for when interpreting the results.\\u003c/p\\u003e \\u003c/div\\u003e\"},{\"header\":\"Conclusion\",\"content\":\"\\u003cp\\u003eIn this study, sociodemographic background factors and gambling game types were not associated with gambling urge, gambling severity, gambling self-efficacy, quality of life or depressive symptoms. Higher scores in depressive symptoms at baseline predicted a greater increase in quality of life. IMP use adherence was associated with positive treatment outcomes regardless of treatment allocation, thus naloxone was not found superior vs placebo. This could suggest that recognizing urges and performing an action, administering the nasal spray, is the factor contributing to improved outcomes. Namely the behavioural component of this intervention, the acknowledgement of urges, is worth noting when refining the treatment for GD. Authors suggest that for the future pharmacological studies more rigorous design and monitoring true IMP use adherence is needed.\\u003c/p\\u003e\"},{\"header\":\"Declarations\",\"content\":\"\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eEthics approval and consent to participate\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThis trial was approved by the Finnish National Ethics Board (Ethics committee registration number 148/06.000.01/2017). All participants provided written informed consent.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eConsent for publication\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eNot applicable\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eAvailability of data and materials\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eStudy data is not publicly available due to legal reasons.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eCompeting interests\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThe authors declare that they have no competing interests\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eFunding\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eThe trial was funded by the Finnish Institute for Health and Welfare. The Investigational medicinal product was donated by Opiant Pharmaceuticals in Santa Monica, California, without terms or conditions.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eAuthors\\u0026apos; contributions\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eAll authors contributed to conception and design of the analysis.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eS.C. and H.A. collected the study data.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eJ.I. performed the statistical analysis\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eN.M., S.C. and J.I. interpreted the results\\u0026nbsp;\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eN.M., S.C. and J.I. wrote the manuscript\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eAll authors reviewed and revised the manuscript\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eAcknowledgements\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eNot Applicable\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cstrong\\u003eAuthors\\u0026apos; information\\u0026nbsp;\\u003c/strong\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eNiklas M\\u0026auml;kel\\u0026auml;, M.D., is a doctoral student on the University of Helsinki\\u0026rsquo;s Doctoral Programme of Clinical Research. Their research interests are gambling and other addictive disorders.\\u0026nbsp;\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eJarkko Isotalo, PhD, is a university lecturer at the Tampere University, Faculty of Information Technology and Communication, Computing Sciences.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eHannu Alho is a professor emeritus of addiction medicine at the University of Helsinki. They have has extensive research experience in gambling and other addictive disorders.\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003eSari Castr\\u0026eacute;n, PhD, is a research manager in a Gambling Harm Team at the Finnish Institute for Health and Welfare. In addition, she holds the title of associate professor at the University of Turku in the Faculty of Social Sciences and at the University of Helsinki in the Faculty of Medicine. Her research focus is on developing and implementing interventions for those who gamble and their loved ones and investigating the efficacy of treatments.\\u0026nbsp;\\u003c/p\\u003e\"},{\"header\":\"References\",\"content\":\"\\u003col\\u003e\\n\\u003cli\\u003eAmerican Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Health Disorders (5th ed.). 2013. 947 p. \\u003c/li\\u003e\\n\\u003cli\\u003eWorld Health Organisation. ICD-11: International classification of diseases (11th revision). Retrieved from https//icd.who.int/ [Internet]. 2019; Available from: https://icd.who.int/\\u003c/li\\u003e\\n\\u003cli\\u003eCalado F, Griffiths MD. Problem gambling worldwide: An update and systematic review of empirical research (2000\\u0026ndash;2015). J Behav Addict J Behav Addict [Internet]. 2016;5(4):592\\u0026ndash;613. 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The aim of this study was to examine the background factors associated with treatment outcomes in a clinical trial for gambling disorder.\\u003c/em\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003e\\u003cstrong\\u003eMethods:\\u003c/strong\\u003e\\u003c/em\\u003e\\u003cem\\u003e This was a secondary analysis of a single-centre 12-week randomised placebo-controlled clinical trial investigating the effects of as-needed intranasal naloxone in the treatment of gambling disorder. Data was analysed with linear mixed models, with analyses both including and excluding treatment effect.\\u003c/em\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003e\\u003cstrong\\u003eResults:\\u003c/strong\\u003e\\u003c/em\\u003e\\u003cem\\u003e Sociodemographic factors or game types were not associated with treatment outcomes. Adherence to the investigative medicinal product (IMP) dosing regimen was associated with greater reduction in gambling urge and severity, and greater increase in gambling self-efficacy. Higher readiness to change gambling behaviour was associated with greater gambling self-efficacy. Higher scores for\\u003c/em\\u003e \\u003cem\\u003edepressive symptoms at baseline were associated with a greater increase in quality of life after the treatment. When treatment allocation was incorporated as a nuisance variable, most results that were previously identified as statistically significant were consequently nullified.\\u003c/em\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003e\\u003cstrong\\u003eConclusion: \\u003c/strong\\u003e\\u003c/em\\u003e\\u003cem\\u003eAuthors hypothesize that recognizing gambling urges and acting in response to them is the underlying factor behind the positive effects of medication adherence in this trial. More rigorous monitoring of IMP use is recommended for future trials with as-needed formulations.\\u003c/em\\u003e\\u003c/p\\u003e\\n\\u003cp\\u003e\\u003cem\\u003e\\u003cstrong\\u003eTrial registration:\\u003c/strong\\u003e\\u003c/em\\u003e\\u003cem\\u003e EudraCT number: 2017-001946-93 and ClinicalTriels.gov: NCT0343018).\\u003c/em\\u003e\\u003c/p\\u003e\",\"manuscriptTitle\":\"Factors influencing treatment outcomes in a randomised clinical trial for gambling disorder\",\"msid\":\"\",\"msnumber\":\"\",\"nonDraftVersions\":[{\"code\":1,\"date\":\"2024-06-28 18:45:03\",\"doi\":\"10.21203/rs.3.rs-4509440/v1\",\"editorialEvents\":[{\"type\":\"communityComments\",\"content\":0}],\"status\":\"published\",\"journal\":{\"display\":true,\"email\":\"info@researchsquare.com\",\"identity\":\"researchsquare\",\"isNatureJournal\":false,\"hasQc\":true,\"allowDirectSubmit\":true,\"externalIdentity\":\"\",\"sideBox\":\"\",\"snPcode\":\"\",\"submissionUrl\":\"/submission\",\"title\":\"Research Square\",\"twitterHandle\":\"researchsquare\",\"acdcEnabled\":true,\"dfaEnabled\":false,\"editorialSystem\":\"\",\"reportingPortfolio\":\"\",\"inReviewEnabled\":false,\"inReviewRevisionsEnabled\":true}}],\"origin\":\"\",\"ownerIdentity\":\"dbae1d7e-42d1-4044-beb5-adc6a53d50c1\",\"owner\":[],\"postedDate\":\"June 28th, 2024\",\"published\":true,\"recentEditorialEvents\":[],\"rejectedJournal\":[],\"revision\":\"\",\"amendment\":\"\",\"status\":\"posted\",\"subjectAreas\":[],\"tags\":[],\"updatedAt\":\"2025-05-27T13:38:58+00:00\",\"versionOfRecord\":[],\"versionCreatedAt\":\"2024-06-28 18:45:03\",\"video\":\"\",\"vorDoi\":\"\",\"vorDoiUrl\":\"\",\"workflowStages\":[]},\"version\":\"v1\",\"identity\":\"rs-4509440\",\"journalConfig\":\"researchsquare\"},\"__N_SSP\":true},\"page\":\"/article/[identity]/[[...version]]\",\"query\":{\"redirect\":\"/article/rs-4509440\",\"identity\":\"rs-4509440\",\"version\":[\"v1\"]},\"buildId\":\"qtupq5eGEP_6zYnWcrvyt\",\"isFallback\":false,\"isExperimentalCompile\":false,\"dynamicIds\":[84888],\"gssp\":true,\"scriptLoader\":[]}","source_license":"CC-BY-4.0","license_restricted":false}