강박 적 성 행동 장애 (CSBD)의 발생 및 임상 적 특징 : 두 개의 독립적 인 공동체 샘플에서 클러스터 분석 (2020)

CSBD 진단 프레임워크 및 기준

CSBD가 ICD-11에 포함된 경우에도 이 임상 상태에 대한 적절한 진단 프레임워크와 기준은 여전히 ​​논의 중입니다(Kraus 등, 2018; Walton, Cantor, Bhullar 및 Lykins, 2017). 현재의 질병학적 상태와 관련하여 CSBD가 어떻게 분류되어야 하는지에 대한 수많은 이론적 입장이 제안되었으며 이 임상 상태는 중독성 장애로 개념화되었습니다.Potenza, Gola, Voon, Kor 및 Kraus, 2017), 성적 장애(카프카, 2010; 월튼 (Walton) 등, 2017), 충동 조절 장애(Reid, Berlin, & Kingston, 2015 년) 또는 전혀 장애로 간주되지 않습니다(모저, 2013). 각각의 이론적 접근 방식은 이 질환의 진단을 위한 서로 다른 기준을 제안하며, 이는 개념적 혼란을 더욱 강조하고 이 임상 질환의 증상을 나타내는 환자의 고유한 프로필 식별을 방해합니다.Karila et al., 2014; Wéry & Billieux, 2017 년).

임상 모집단을 대상으로 한 연구에서 도출된 현재 증거에 따르면 CSBD는 행동 중독의 조작적 정의를 위해 제안된 핵심 기준의 대부분을 충족합니다(Billieux 등, 2017; Kardefelt-Winther et al., 2017): (a) 성적 행동에 과도한 시간/노력을 쏟았습니다. (b) 자제력이 손상되었습니다. (c) 가족, 사회적 또는 직장 책임을 체계적으로 이행하지 못하는 경우; (d) 그 결과에도 불구하고 성적 행동을 지속합니다. 이러한 기준은 ICD-11에 CSBD를 포함시키기 위해 제안된 기준과 일치합니다(세계 보건기구, 2018) 그리고 제안된 기준 중 일부는 다음과 같습니다. 카프카 (2010) DSM-5에서 과잉성 장애(HD)를 인정합니다. 또한 Kafka의 제안에는 ICD-11에서 고려하지 않은 중요한 기준이 포함되어 있습니다. 즉, 불쾌한 기분 상태(예: 불안 또는 우울증)에 반응하거나 스트레스가 많은 생활 사건(직장)에 반응하여 성적 환상, 충동 또는 행동을 반복적으로 수행하는 것입니다. 문제, 사별 등). 여러 연구에서는 CSBD 환자의 불쾌한 정서 상태나 스트레스가 많은 삶의 사건을 보상하기 위한 부적응적 대처 메커니즘으로서 섹스 사용의 관련성을 뒷받침합니다(리드, 카펜터, Spackman, & Willes, 2008; Schultz, Hook, Davis, Penberthy, & Reid, 2014 년).

더욱이 DSM-5나 ICD-11에는 직접적으로 포함되지 않았지만 CSBD의 발현과 관련된 다른 증상도 있습니다. 즉, 성에 대한 집착, 두드러짐, 스스로 인지하는 성적인 문제 등이 있습니다. 이러한 증상은 CSBD의 일반적인 인지 발현을 구성합니다. "중독의 구성요소 모델"과 같은 중요한 모델(그리피스, 2005) 또는 최근 네트워크 분석에서는 사이버 섹스 중독에서 인지 증상의 중요한 역할을 강조했습니다(Baggio 등, 2018) 또는 HD(베르너, 슈툴호퍼, 발도르프, 유린, 2018). 에 의해 정의됨 그리피스 (2005), p. 193) 돌출성(salience)은 “특정 활동(성)이 개인의 삶에서 가장 중요한 활동이 되어 사고(집착 및 인지 왜곡), 감정(욕망) 및 행동(사회화된 행동의 악화)을 지배하는 경우”를 의미합니다. 마찬가지로, 여러 연구에서는 CSBD를 보이는 환자를 식별하는 데 있어서 자기 인식된 성적 문제의 중요한 역할을 강조합니다.그럽스, 페리, 윌트, 레이드, 2019c).

CSBD 환자를 식별하고 분류하는 주요 접근법

임상의와 연구자는 CSBD를 진단할 때 매우 주의해야 합니다(험프리스, 2018). 해당 분야의 많은 연구의 신뢰성을 방해하는 문제 중 하나는 이러한 연구가 CSBD 참가자를 식별하고 분류하는 방식입니다. 이 목표를 달성하기 위해 다양한 기준이 사용되었습니다. 일부 연구에서는 다양한 자가 보고 측정 점수를 기준으로 CSBD 환자를 식별했습니다(파슨스, 그 로브, 골럽, 2012). 불행하게도 대부분의 CSBD 평가 척도는 임상 샘플에서 파생된 신뢰할 수 있는 컷오프 점수를 제공하지 않습니다.광부, 레이먼드, 콜먼, 스윈번 로민, 2017), 따라서 제안된 임계값은 종종 임의적이거나 통계적(임상적이지 않은) 기준을 기반으로 합니다. 에 의해 실시된 연구 Bötheet al. (2019) 예시적인 예를 구성합니다. 대규모 비임상 표본에서 과잉 성행위 목록의 심리 측정 특성을 분석한 후, 이 저자들은 CSBD 진단을 위한 민감하고 구체적인 컷오프 점수를 찾을 수 없었습니다. 또한, 성과민증(원점수 >53) 진단에 일반적으로 사용되는 컷오프에 대한 양성 예측 값은 14%였습니다(HBI에서 53점 이상의 점수를 받은 참가자 중에서 실제로 이 진단에 적합한 사람은 14%임을 의미함). 따라서 그들은 이 상태의 진단을 위해 대체 지표와 조치의 사용을 권장했습니다.

대안으로, 다른 연구자들은 자기 식별이 성적 행동을 통제하는 데 문제가 있는 것으로 간주했습니다(스미스 (Smith) 등, 2014) 또는 CSBD에 대한 치료를 찾고 있습니다(Scanavino 등, 2013)는 CSBD의 신뢰할 수 있는 지표입니다. 예를 들어, 최근 Grubbs et al. (그럽스, 그랜트, 엥겔만, 2019a; 그럽스, 크라우스, 페리, 2019b)은 문제가 있는 음란물 사용을 다음과 같은 단일 항목을 통해 측정하는 두 가지 연구를 수행했습니다.나는 외설물에 중독되어 있다"또는"나는 스스로를 인터넷 포르노 중독자라고 부를 것이다.". 그러나 자신이 CSBD 문제가 있다고 인식하는 일부 개인은 실제로 이 장애의 임상적 특징이나 심각도를 나타내지 않고 자신의 성적 행동에 대한 도덕적인 반대만을 나타낼 수 있습니다.Grubbs, 페리 등, 2019c; 그럽스, 윌트, 엑스라인, 파가먼트, 크라우스, 2018; 크라우스 & 스위니, 2019).

마지막으로, 다른 연구에서는 구조화된 또는 반구조화된 임상 인터뷰를 통해 CSBD 참가자를 확인했습니다.Reid 등, 2012). CSBD의 존재와 심각도를 평가할 때 이러한 접근 방식이 "황금률"로 간주되는 경우에도(후크, 후크, 데이비스, 워싱턴, 펜버시, 2010; 워맥, 후크, 라모스, 데이비스, 펜버시, 2013), 이 평가의 품질은 종종 이 반구조화된 인터뷰를 안내하는 특정 진단 기준에 의존합니다. 또한 구조화된 임상 인터뷰를 통한 평가에는 시간이 많이 걸리기 때문에 연구(즉, 대규모 표본으로 구성된 연구)에서 이 절차의 적용 가능성이 제한되는 경우가 많습니다.

CSBD에 대한 정확한 진단 체계가 없는 경우(크라우스 & 스위니, 2019), 대안적인 접근법은 데이터 기반 접근법(예: 클러스터 분석)을 통해 CSBD를 가진 개인을 식별하는 것입니다. 이 절차는 제한된 시간 내에 많은 수의 참가자를 평가해야 하고 사후에 성적 강박이 있거나 발생하지 않는 것으로 분류되어야 하는 연구 상황에서 특히 권장됩니다. 최근 연구 에프라티 & 골라 (2018b) 데이터 기반 접근 방식(잠재 프로필 분석, LPA)을 통해 CSBD 청소년(12개의 독립 샘플 중 14% 및 XNUMX%)을 만족스럽게 식별했습니다. 이 클러스터 접근법의 내부 및 외부 타당성은 CSBD 클러스터(외부 통제 위치, 불안한 애착, 더 큰 외로움, 더 높은 음란물 사용 빈도 및 더 많은 온라인 성 활동이 특징)에 있는 청소년의 정신 성적 프로필을 분석하여 입증되었습니다. 비슷하게, Bötheet al. (2019) LPA를 사용하여 심각한 성욕 과잉의 위험이 높은 성인(샘플의 약 1%)을 식별했습니다. 따라서 적절한 진단 프레임워크와 간단하고 건전한 선별 도구가 없는 경우(몽고메리 그레이엄, 2017), 데이터 기반 접근 방식은 대규모 샘플로 구성된 연구 맥락에서 CSBD를 탐색하는 신뢰할 수 있는 방법을 구성합니다.

현재 연구

본 연구의 목적은 두 개의 독립적인 지역사회 표본에서 CSBD의 발생과 사회인구학적, 성적, 임상적 특성을 탐구하는 것이었습니다. 그러나 우리는 이 목표를 해결하기 전에 이전 연구의 두 가지 제한 사항, 즉 (1) CSBD의 전체 인지, 행동 및 정서적 증상을 평가하기 위한 표준화된 검사 도구가 부족하고 (2) 일반적으로 적용되는 다양한 접근법의 낮은 정확도를 다루었습니다. CSBD 환자를 식별하기 위한 연구 맥락에서. 따라서 우리는 연구 목표를 달성하기 위해 XNUMX단계 과정을 따랐습니다.

첫째, 우리는 CSBD 증상의 전체 범위를 평가하기 위한 새로운 종합 지수를 개발했습니다. 이 지수는 CSBD 평가를 위해 이전에 검증된 세 가지 척도인 과잉성애 행동 목록(HBI, 리드, 가로스, 카펜터, 2011b), 성적 강박 척도(SCS, 칼리치만 & 롬파, 1995) 및 성중독 선별검사(SAST, Carnes, 1983). 독립적으로, 이러한 측정은 CSBD 평가에서 지나치게 좁은 경향이 있으며, 이 임상 상태를 정확하게 평가하기 위해 탐구해야 하는 광범위한 증상을 다루지 않습니다.Womack 등, 2013); 그러나 전체적으로 이러한 척도는 CSBD 증상과 심각도에 대한 매우 포괄적인 평가를 제공합니다. 이러한 척도를 독립적으로 사용하는 문제를 해결하기 위해 우리는 해당 항목을 다양한 CSBD 증상과 연결하고 다음 기준을 평가하는 복합 지수를 생성하여 내용에 대한 포괄적인 검토를 수행했습니다. (a) 통제력 상실, (b) 무시, ( c) 멈출 수 없음, (d) 간섭에도 불구하고 계속 참여, (e) 대처, (f) 집착, 두드러짐, 스스로 인지한 성적 문제(각 증상에 대한 포괄적인 설명은 다음을 참조하세요.) 표 A1 부록). 척도 항목을 각 특정 증상과 연결하기 위한 이론적 틀은 ICD-11 CSBD 기준(세계 보건기구, 2018), 성과다 진단을 위한 DSM-5 제안(카프카, 2010) 및 중독의 구성요소 모델(그리피스, 2005). 절차는 다음과 동일했습니다. Womacket al. (2013) 성욕과다 측정에 대한 검토에서 두 명의 독립적인 코더가 각 항목을 진단 기준과 연결했으며 세 번째 독립 코더가 모든 불일치를 해결했습니다. 명확성을 위해 두 가지 이상의 CSBD 증상을 평가하거나 어떤 증상도 명확하게 평가하지 않는 항목은 새로운 종합 지수에서 제외되었습니다.

이 복합 지수를 기반으로 우리는 이후 클러스터 분석 접근법을 통해 CSBD를 가진 개인을 식별했습니다. 군집 분석을 사용하면 다양한 지표의 점수 패턴과 크기에 따라 동질적인 개인 그룹을 찾아낼 수 있으며 다양한 정신 건강 문제(예: 모바일 데이트 앱의 문제가 있는 사용)가 있는 사람들을 식별하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.Rochat, Bianchi-Demicheli, Aboujaoude 및 Khazaal, 2019] 또는 비디오 게임에 과도한 참여 [무제티 외, 2019]). 이 방법을 통해 두 개의 독립적인 표본에서 파생된 2,899명의 참가자를 두 개의 클러스터(비CSBD 참가자와 CSBD 참가자)로 분류했습니다. 제안된 CSBD 기준의 예비적 성격과 컷오프 점수의 불안정한 개발을 고려할 때, 이 데이터 중심 접근 방식은 임의 컷오프 점수 사용을 피하거나 성적 문제에 대한 자기 인식에 의존하는 등 임상 모집단을 식별하는 데 이점을 제공합니다. 또한, 군집 분석은 개인 간 차이(예: 변수 지향적 접근 방식의 경우) 대신 개인 내 역학을 이해하는 데 유용합니다.버그만 & 마그누손, 1997). 마지막으로, 계산을 위해 고급 통계 소프트웨어(예: LPA)를 사용해야 하는 보다 복잡한 데이터 기반 접근 방식에 비해 클러스터 분석은 널리 사용되는 소프트웨어(예: SPSS)를 통해 쉽게 구현할 수 있습니다. 두 통계 절차의 결과(디스테파노 & 캠프하우스, 2006; Eshghi, Haughton, Legrand, Skaletsky 및 Woolford, 2011).

마지막으로, 우리는 이전 분석에서 파생된 클러스터를 사용하여 성적으로 강박적인 참가자의 발생과 특성을 조사했습니다. 다른 선험적 가설이 테스트되었습니다. 현재 증거에 따르면 CSBD의 유병률은 1~6% 사이입니다(Bőthe et al., 2019; 월튼 (Walton) 등, 2017), 우리 표본에서 CSBD의 발생은 이 범위에 속할 것이며 남성이 이 그룹의 참가자 중 큰 비율(~80%)을 차지할 것이라는 가설이 세워졌습니다. 오프라인 및 온라인 성행위에 관해서는 CSBD 참가자들 사이에서 성행위의 빈도, 다양성 및 심각성이 더 높아질 것으로 예상됩니다.클라인 (Klein) 등, 2014; Odlaug 외, 2013; 윈터스, 크리스토프, 고르잘카, 2010). 이러한 성적 활동 증가와 관련하여 CSBD 참가자는 성적 감각 추구와 같은 성적 성향 특성에서 더 높은 점수를 받을 것으로 예상됩니다.칼리치만 & 롬파, 1995; 클라인 (Klein) 등, 2014) 또는 성애애증(Rettenberger, Klein, & Briken, 2015 년). 마지막으로, CSBD 환자가 대처 메커니즘으로 성을 사용하는 경향이 있는 만큼, 우리는 우울증을 평가하는 척도에 점수를 매길 것이라는 가설을 세웠습니다.Schultz 등, 2014), 불안 (카르발류, 게라, 네베스, 노브레, 2014; Reid, Bramen, Anderson, & Cohen, 2014 년; Voon 등, 2014), 그리고 자존감(체니 & 번스, 2015; 리드, 카펜터, 길리랜드, 카림, 2011a)은 CSBD 참가자에서 증가할 것입니다.

참가자 및 절차

이 연구의 참가자는 CSBD에 관한 두 개의 독립적인 연구에서 모집되었습니다. 첫 번째 표본에 대한 데이터 수집은 2012년부터 2015년 사이에 수행되었습니다. 이 기간 동안 우리는 단면적, 거리 차단 조사 방법을 사용하여 스페인 대학생의 대규모 편의 표본에 대한 데이터를 수집했습니다. 특히, 연구팀은 여러 고등교육기관의 정문에 정보 테이블을 설치하고 팀원이 잠재적 참가자에게 적극적으로 접근했습니다. 학생들은 성적 행동에 관한 연구에 자발적으로 협력하도록 요청 받았습니다. 수락한 사람들은 숙련된 임상 심리학자가 다양한 자기 보고서를 작성하는 개별 사무실 평가를 완료했습니다. 연구를 완료하는 데 평균 시간은 약 1시간 45분이었고 참가자는 참여에 대한 보상으로 10€를 받았습니다.

두 번째 샘플에 대한 데이터 수집은 2016년부터 2018년 사이에 수행되었습니다. 샘플링 목표는 스페인어를 사용하는 커뮤니티 구성원의 대규모 샘플에서 CSBD를 평가하는 것이었습니다. 연구는 CSBD에 대한 정보와 평가를 제공하는 것을 목표로 하는 안전한 온라인 플랫폼을 통해 온라인으로 수행되었습니다(https://adiccionalsexo.uji.es/). 참가자는 적극적 및 수동적 모집 전략의 조합을 활용하여 등록되었습니다. 적극적인 채용에는 다음이 포함됩니다: (1) 다양한 기관의 목록 서버(대학, 조직 등)를 통한 이메일 폭발; (2) 라디오와 신문 웹사이트에 연구 결과를 전파합니다. (3) "추천 출판물" 마케팅 서비스를 통해 Facebook에 배너 게시 및 (4) 밀집도가 높은 장소(쇼핑센터, 슈퍼마켓 등)에 분리 전단지를 게시하는 것. 또한 연구 설문조사는 "성 중독" 및/또는 "성 중독 평가"(스페인어)(수동 모집)와 같은 용어를 사용하여 모든 검색 엔진을 통해 액세스할 수 있었습니다. 연구에 액세스할 수 있는 기간 동안 3,025명의 참가자가 설문조사에 액세스했습니다. 온라인 플랫폼에서 파생된 초기 데이터는 중복, 불일치 및/또는 가짜 응답(예: 100세 이상 보고된 참가자)을 방지하기 위해 선별되었습니다. 참가자 클러스터링에 사용한 CSBD 척도 중 하나(HBI)가 온라인 설문조사의 마지막 부분에 배치되었다는 점을 고려하여 설문조사를 100% 완료한 참가자만 연구에 포함되었습니다. 제거 후 총 1,318명의 참가자가 최종 데이터 세트에 포함되었습니다. 연구를 완료하는 데 걸린 평균 시간은 27.82분이었습니다(SD = 13.83) 참가자들은 참여에 대한 보상을 받지 못했습니다.

결과적으로 두 개의 독립적인 표본에서 총 2,899명이 연구에 참여했습니다. 첫 번째 데이터세트에는 1,581세에서 56.9세 사이의 스페인 대학생 18명(27% 여성)의 편의 표본이 포함되었습니다.M = 20.58; SD = 2.17). 두 번째 데이터세트에는 1,318세에서 43.6세 사이의 커뮤니티 구성원 18명(75% 여성)으로 구성된 보다 이질적인 샘플이 포함되었습니다.M = 32.37; SD = 13.42). 표 1 두 샘플 모두 참가자의 특성을 보여줍니다.

조치

데이터 분석

우리는 25.0단계로 분석을 수행했습니다. 먼저, SPSS 통계 패키지(버전 1)를 사용하여 사회인구학적 데이터 측면에서 참가자를 특성화하기 위한 기술 분석을 수행했습니다. 표본 2과 XNUMX의 참가자 특성을 비교하기 위해 다음을 수행했습니다. t 테스트(연속 변수) 및 카이제곱 테스트(범주형 변수). 두 가지 효과 크기 지수(Cohen's d 그리고 크레이머의 V)는 G*Power(버전 3.1)를 사용하여 계산되었습니다. 코헨의 경우 d, 약 .20의 효과 크기는 작은 것으로 간주되고, .50에 가까우며 중간, .80보다 큰 것으로 간주됩니다(코헨, 1988); 크레이머의 경우 V, 이러한 크기는 .10, .30 및 .50 값에 해당합니다(엘리스, 2010).

둘째, 이론적으로 추진된 CSBD 증상 분류의 심리 측정적 적합성을 테스트하기 위해 확인 요인 분석(CFA)이 수행되었습니다. CFA를 수행하는 데 EQS 소프트웨어(버전 6.2)가 사용되었습니다. 데이터의 비정규 분포로 인해 강력한 추정 방법이 사용되었습니다. CFA의 적합도는 다음 지수로 분석되었습니다. Satorra-Bentler 카이제곱(χXNUMX)²), 상대 카이제곱(χ²/df), 일반 모델 유의성(P), RMSEA(근사 평균 제곱 오차), 비교 및 ​​증분 적합 지수(CFI 및 IFI), SRMR(표준 평균 제곱근 잔차). χ 때 적절한 적합성이 고려되었습니다.² 중요하지 않았습니다 (P > .05), χ²/df 1과 2 사이였으며 CFI와 IFI는 ≥.95, RMSEA와 SRMR은 ≤.05였습니다(바고찌와 이, 2011). 덜 제한적인 기준에 따르면 χ에 대한 2와 3 사이의 값²/df, CFI 및 IFI의 경우 ≥ .90, RMSEA의 경우 08 이하, SRMR의 경우 10 이하가 허용 가능한 것으로 간주되었습니다(Hooper, Coughlan, & Mullen, 2008 년). 각 CSBD 증상의 하위 척도에 대해 두 가지 신뢰도 지수가 계산되었습니다. Cronbach 알파(α) 및 맥도날드 오메가(ω). «사용자 친화적 과학» R 패키지(Peters, 2014)는 이러한 지수를 추정하는 데 사용되었습니다.

셋째, 유사한 CSBD 프로필을 가진 참가자의 하위 그룹을 식별하기 위해 데이터 클러스터링 기술을 사용했습니다. 이전 분석 단계에서 확인된 XNUMX가지 CSBD 증상의 하위 척도를 사용하여 다양한 CSBD 프로필의 존재를 추정했습니다. 추천대로 (헤어, 블랙 & 바빈, 2010; 헨리, 톨란, 고먼 스미스, 2005), 이 목표는 계층적 및 비계층적 클러스터링 전략을 결합하고 다양한 전략을 통해 결과 클러스터의 정확성을 확인함으로써 해결되었습니다. 첫 번째 단계에서는 응집 일정과 덴도그램을 기반으로 데이터 세트의 동종 클러스터 수에 대한 잠정적 추정을 제안하기 위해 계층적 클러스터 분석(Ward의 방법, 유클리드 거리 측정)을 수행했습니다. 그런 다음 1단계 클러스터 분류 방법을 사용하여 최적의 CSBD 프로파일 수와 클러스터 멤버십을 결정했습니다. AIC(Akaike Information Criterion) 및 BIC(Bayesian Information Criterion)라는 두 가지 지수를 사용하여 10~XNUMX개 클러스터 범위의 경쟁 모델과 비교하여 제안된 클러스터 솔루션의 적합도를 평가했습니다. 단순함에도 불구하고 이 "자동 클러스터" 절차는 유지될 최적의 클러스터 수를 결정하는 데 있어 다른 보다 복잡한 추정 방법보다 우수함을 입증했습니다(Eshghi 외, 2011; 겔바르드, 골드만, 스피글러, 2007). 이 클러스터 솔루션의 정확성을 확인하기 위해 다음 전략을 적용했습니다. (a) 데이터 세트 1부터 다음까지의 데이터를 재분석했습니다. k- 평균 (이전 분석에서 파생된 클러스터 수 지정) 두 방법 간의 수렴을 추정했습니다(피셔 앤 랜섬, 1995); (2) 데이터 세트 1의 샘플을 두 개의 동일한 하위 샘플로 무작위로 분할하고 각 절반을 별도로 분석하고 솔루션을 비교했습니다(미쇼와 프루, 2009); (3) 완전히 독립적인 데이터베이스(샘플 2)에 동일한 클러스터 솔루션을 적용했습니다. (4) 우리는 클러스터 솔루션의 기준 관련 타당성을 테스트했습니다(즉, 결과 클러스터가 이론과 일치하는 방식으로 관심 변수가 다른 경우). 제안된 클러스터의 기준 타당성은 XNUMX개의 CSBD 하위 척도(내부 타당성)에 대한 점수를 비교하여 평가되었습니다. 또한 사회인구통계학적, 성적, 임상적 지표(SSS 점수, 성적인 목적으로 온라인에 접속한 시간 등)와 관련된 클러스터를 비교하여 외부 타당성을 조사했습니다.

윤리학

연구 절차는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다. Jaume I University의 기관 검토 위원회(Institutional Review Board)가 이 연구를 승인했습니다. 연구에 참여한 자원봉사자들에게는 연구 목적에 대해 설명하고 사전 동의를 제공했습니다.

CSBD 증상의 확인 요인 분석(CFA)

CSBD 증상에 대한 이론적 기반 분류의 심리학적 적합성을 검증하기 위해(표 1), 샘플 1과 2 모두에서 CFA가 수행되었습니다. 두 가지 가능한 모델의 적합도가 테스트되었습니다. 1개의 2차 요인(즉, CSBD 증상)이 상관된 모델(MXNUMX)과 이러한 요인이 XNUMX차 인자(MXNUMX)로 그룹화됩니다. 이 두 번째 접근 방식은 CSBD 증상의 일차원적 표현을 제안하는 모델과 일치합니다(그레이엄, 월터스, 해리스, 나이트, 2016) CSBD 평가 척도의 요인 구조에 대한 최근 연구에서 지지를 받았습니다.카스트로-칼보 외, 2018). 같이 표 2 M1은 표본 1과 2 모두에서 가장 적합한 모형을 얻었음을 보여줍니다. CFA에서 파생된 요인 로딩은 부록에 추가 내용으로 포함되어 있습니다(표 A2 부록에서).

내부 일관성에 관해서 (표 3), 서수 Cronbach's α 맥도날드 ω 대부분의 CSBD 하위 척도에 대해 적절한 내부 일관성이 나타났습니다(α 및 ω 샘플 67에서는 .89–.1, 샘플 68에서는 .91–.2 사이).

클러스터 형성

유사한 CSBD 프로필을 가진 참가자의 하위 그룹을 식별하기 위해 샘플 1에서 계층적 클러스터 분석을 수행했습니다. 이전 단계에서 확인된 1개의 CSBD 하위 척도가 이 분석에서 클러스터링 변수로 사용되었습니다. 이러한 변수가 공통 측정항목을 공유하도록 하기 위해 해당 점수를 z 변환했습니다. 계층적 군집 분석은 Ward의 방법과 Squared Euclidian 거리 측정을 사용하여 수행되었으며, 고려해야 할 적절한 군집 수는 1,421개임을 나타냈습니다. 후속 89.88단계 방법과 BIC 및 AIC 값 분석을 통해 동일한 클러스터 솔루션이 확인되었습니다. 클러스터 2("비CSBD"로 표시됨)은 낮은 CSBD 위험 프로필을 표시하는 160명의 참가자(10.12%)로 구성되었습니다. 클러스터 XNUMX(“CSBD”)에는 CSBD 위험 프로필이 높은 참가자 XNUMX명(XNUMX%)이 포함되었습니다.

이 1개 클러스터 솔루션의 정확성을 확인하기 위해 세 가지 확인 분석을 수행했습니다. 먼저, 대체 비계층적 클러스터 접근 방식을 사용하여 샘플 XNUMX의 데이터를 다시 분석했습니다. k- 평균. 수행한 후 두 솔루션 간의 클러스터 멤버십 수렴을 비교하여 원래 비CSBD 클러스터에 포함된 참가자의 100%와 CSBD에 할당된 참가자의 86.3%가 이 대체 접근 방식을 통해 동일한 클러스터로 분류되었음을 확인했습니다. 두 번째 확인 접근 방식은 데이터세트 1의 샘플을 두 개의 동일한 하위 샘플로 무작위로 분할하고, 98.4단계 방법을 통해 각 절반을 별도로 분석하고, 클러스터 멤버십 할당의 정확도를 비교하는 것으로 구성되었습니다. 이 방법을 통한 수렴은 훨씬 더 높아서 참가자의 100%와 2%가 원래 프로필에 분류된 비CSBD 및 CSBD 클러스터에 할당되었습니다. 마지막으로 완전히 독립적인 샘플(샘플 92.19)에서 초기 클러스터링 방법을 복제하여 다시 한번 동일한 권장 XNUMX-클러스터 솔루션을 얻었습니다. 이 경우 비CSBD 클러스터가 샘플의 XNUMX%를 차지했습니다(n = 1,215) 반면 CSBD 클러스터에는 나머지 7.81%(n = 103).

결과 클러스터 분석

XNUMX클러스터 솔루션의 기준 관련 타당성은 참가자를 직접 CSBD 지표(내부 타당성)로 비교하고 CSBD 참가자의 사회인구학적, 성적 및 임상 프로필(외부 타당성)을 분석하여 테스트했습니다. 표시된 대로 표 4, CSBD 클러스터의 참가자는 샘플 1과 2 모두에서 XNUMX개의 CSBD 하위 척도에 대한 점수가 비CSBD 참가자와 크게 다릅니다(모든 차이점은 P < 0.001 및 큰 효과 크기). 두 클러스터를 더 잘 구별하는 CSBD 증상은 통제력 상실(d = 2.46 [샘플 1]; d = 2.75 [표본 2]), 무시(d = 2.42; d = 2.07), 집착(d = 2.32; d = 2.65). HBI, SCS 및 SAST 컷오프 이상을 기록한 참가자의 비율은 CSBD 클러스터에서 30.1~63.1% 범위인 반면 비CSBD 그룹에서는 0.1~2.6%였습니다.

외부 상관 관계에 관해서 (표 5), CSBD 참가자는 대부분 남성이었고(표본 69.4과 72.8에서는 1%와 2%) 이성애 참가자의 비율이 더 높았습니다(82.5와 66%). 표본 2에서 CSBD 참가자는 비CSBD 참가자보다 젊었습니다.d = 0.22) 반면, 표본 1에서는 꾸준한 파트너가 있는 유병률이 더 낮았습니다(V = 0.10). CSBD 참가자들은 성적 감각을 추구하는 사람들이 더 많았습니다.d = 1.02 [샘플 1]; d = 0.90 [샘플 2]) 호산성 경향이 약간 증가한 것으로 나타났습니다(d = 표본 0.26에서 1), 온라인 성행위가 증가한 것으로 나타났습니다. 특히, CSBD 참가자들은 성적인 목적을 위해 인터넷에서 두 배나 많은 시간을 보냈습니다(d = 0.59; d = 0.45), 이 행동에 과도하고 문제가 있는 참여를 평가하는 척도에서 훨씬 더 높은 점수를 받았습니다(ISST, d = 0.98; d = 1.32), 심각도 인식과 관련된 질문에는 중요한 비율이 긍정적으로 대답했습니다(표본 50 응답자의 2%는 성적인 목적으로 온라인에서 너무 많은 시간을 보낸다고 생각했고 60%는 이러한 행동에 대해 걱정했습니다). 표본 1의 CSBD 참가자의 오프라인 성행위는 성 파트너의 수가 더 많다는 특징이 있습니다.d = 0.37), 성관계 빈도가 높을수록(V = 0.11), 다양한 성적 행동의 유병률이 증가했습니다. 표본 2의 CSBD 참가자의 오프라인 성행위는 성교 빈도에 있어서 비CSBD 참가자와만 달랐습니다.V = 0.10) 및 동성간 성관계의 보급률(V = 0.07). 마지막으로 두 표본의 CSBD 참가자는 BDI-II 및 STAI 상태에서 점수가 증가한 것으로 표현되는 것처럼 CSBD가 아닌 참가자보다 더 높은 수준의 우울증과 불안을 나타냈습니다.d 각각 0.68 및 0.33) 및 HADS-우울증 및 HADS-불안(d 각각 0.78과 0.85). 반대로 CSBD 참여자들은 낮은 수준의 자존감을 보였습니다.d 표본 0.35에서는 1, 표본 0.55에서는 2).

제한 사항 및 향후 방향

많은 흥미롭고 새로운 발견에도 불구하고, 본 연구는 여러 면에서 제한적이었습니다. 첫째, 이 연구는 상관관계가 있으므로 CSBD가 이 상태에서 일반적으로 관찰되는 성적 및 임상적 프로필의 출현을 결정하는지, 아니면 반대로 특정 이전 심리적 구성(예: 높은 성감애증, 성적 감각 추구)의 존재를 결정하는지 여부를 다루지 않습니다. 또는 정서적 문제)은 CSBD 발병에 대한 취약성을 증가시킵니다. 둘째, 연구에서 보고된 CSBD 발생은 샘플링 접근 방식으로 인해 편향(부풀려)될 수 있습니다. 첫 번째 연구는 성적 조사로 광고되었습니다. 그러므로성에 특별한 관심을 가진 사람들(CSBD로 고통받을 가능성이 더 높음)이 과도하게 대표될 수 있습니다. 마찬가지로 두 번째 연구의 참가자는 인터넷을 통해 모집되었으며 이 연구를 성적 설문조사로 광고했습니다. 또한, 설문조사는 “성중독”과 같은 검색어로 접근 가능하여 CSBD 증상을 경험하는 사람들이 설문조사에 접근할 확률이 높아졌습니다.

또한 CSBD 프로필은 잘 확립된 자체 보고 측정에서 파생된 새로운 복합 지수를 통해 결정되었습니다. 이 지수는 CSBD를 식별하기 위한 가장 적절하고 신뢰할 수 있는 기준에 따라 설계되었습니다(카프카, 2010; Kraus 등, 2018; Wéry & Billieux, 2017 년). 그러나 자가 보고가 CSBD 선별을 위한 선의의 첫 번째 접근 방식으로 간주되더라도 실제로 진단에는 개인의 성적 문제의 성격과 맥락에 대한 보다 심층적인 평가가 필요합니다. 이러한 이유로, 자가 보고 측정 대신(또는 이와 결합하여) 과도하고 통제되지 않은 성적 행동에 초점을 맞춘 구조화 또는 반구조화 임상 인터뷰(예: HD 진단 임상 인터뷰[HD-DCI])를 사용하는 것이 일반적입니다. CSBD의 적절한 진단을 위해 권고됨(Womack 등, 2013). 따라서 향후 연구에서는 보다 신뢰할 수 있는 평가 절차(예: 성과다 장애에 대한 DSM-5 현장 시험에서 뒤따른 절차)를 통해 CSBD의 존재와 중증도에 대한 보다 심층적인 탐구를 포함하는 것을 고려해야 합니다.Reid 등, 2012).