Kompulsif Cinsel Davranış Bozukluğunun (CSBD) oluşumu ve klinik özellikleri: İki bağımsız topluluk örneğinde küme analizi (2020)

CSBD teşhis çerçevesi ve kriterleri

CSBD, ICD-11'e dahil edilmiş olsa bile, bu klinik durum için uygun tanısal çerçeve ve kriterler hala tartışılmaktadır (Kraus ve diğerleri, 2018; Walton, Cantor, Bhullar ve Lykins, 2017). Mevcut nozolojik durumla ilgili olarak, CSBD'nin nasıl sınıflandırılması gerektiğine dair sayısız teorik konum önerilmiş ve bu klinik durum bir bağımlılık bozukluğu olarak kavramsallaştırılmıştır (Potenza, Gola, Voon, Kor ve Kraus, 2017), cinsel bir bozukluk (Kafka, 2010; Walton ve arkadaşları, 2017), bir dürtü kontrol bozukluğu (Reid, Berlin ve Kingston, 2015) veya bir bozukluk olarak kabul edilmiyor (Moser, 2013). Her teorik yaklaşım, bu durumun teşhisi için farklı kriterler önerir, kavramsal kaosu daha da vurgular ve bu klinik durumun semptomlarını gösteren benzersiz bir hasta profilinin tanımlanmasını engeller (Karila ve diğerleri, 2014; Wéry ve Billieux, 2017).

Klinik popülasyonlardaki çalışmalardan elde edilen güncel kanıtlar, CSBD'nin davranışsal bağımlılıkların operasyonel tanımı için önerilen temel kriterlerin çoğunu karşıladığını göstermektedir (Billieux ve diğerleri, 2017; Kardefelt-Winther ve diğerleri, 2017): (a) cinsel davranışa harcanan aşırı zaman / çaba; (b) öz denetim bozukluğu; (c) aile, sosyal veya iş sorumluluklarını yerine getirmede sistematik başarısızlık; ve (d) sonuçlarına rağmen cinsel davranışta ısrarcı olmak. Bu kriterler, CSBD'nin ICD-11'e dahil edilmesi için önerilenlerle örtüşmektedir (Dünya Sağlık Örgütü, 2018) ve önerilen bazı kriterler ile Kafka'nın (2010) DSM-5'te Hiperseksüel Bozukluğun (HD) tanınması için. Ek olarak, Kafka'nın önerisi, ICD-11 tarafından dikkate alınmayan önemli bir kriter içeriyordu: yani, disforik ruh hali durumlarına (örneğin, anksiyete veya depresyon) yanıt olarak veya stresli yaşam olaylarına (iş sorunlar, yas vb.). Farklı çalışmalar, CSBD'li kişilerde hoş olmayan duygusal durumları veya stresli yaşam olaylarını telafi etmeyi amaçlayan uyumsuz bir baş etme mekanizması olarak cinsiyet kullanımının uygunluğunu desteklemektedir (Reid, Carpenter, Spackman ve Willes, 2008; Schultz, Hook, Davis, Penberthy ve Reid, 2014).

Ayrıca, ne DSM-5 ne de ICD-11'de doğrudan yer almayan ancak CSBD'nin tezahürüyle ilgili başka semptomlar da vardır: yani, cinsellikle meşgul olma, belirginlik ve kendi kendine algılanan cinsel sorunlar. Bu semptomlar, CSBD'nin ortak bilişsel belirtilerini oluşturur. "Bağımlılığın bileşen modeli" gibi ufuk açıcı modeller (Griffiths, 2005) veya son ağ analizi, bilişsel semptomların cybersex bağımlılığındaki önemli rolünü vurguladı (Baggio ve arkadaşları, 2018) veya HD (Werner, Štulhofer, Waldorp ve Jurin, 2018). Tanımlandığı gibi Griffiths (2005, s. 193), belirginlik, "belirli aktivite [cinsiyet] kişinin hayatındaki en önemli aktivite haline geldiğinde ve düşüncelerine (meşguliyet ve bilişsel çarpıtmalar), duygularına (istek) ve davranışına (sosyalleştirilmiş davranışın bozulması) hakim olduğunda" anlamına gelir. Benzer şekilde, farklı çalışmalar, CSBD gösteren hastaların belirlenmesinde kendi kendine algılanan cinsel sorunların önemli rolünü vurgulamaktadır (Grubbs, Perry, Wilt ve Reid, 2019c).

CSBD'li kişilerin tanımlanması ve sınıflandırılmasında ana yaklaşımlar

Klinisyenler ve araştırmacılar, CSBD'yi teşhis ederken çok dikkatli olmalıdır (Humphreyler, 2018). Alandaki birçok çalışmanın güvenilirliğini engelleyen konulardan biri, bu araştırmaların CSBD'li katılımcıları belirleme ve sınıflandırma şeklidir. Bu amaca ulaşmak için farklı kriterler kullanılmıştır. Bazı çalışmalar, CSBD'li bireyleri, farklı öz bildirim ölçütlerine göre puanlarına göre tanımlamıştır (Parsons, Grov ve Golub, 2012). Ne yazık ki, CSBD değerlendirme ölçeklerinin çoğu, klinik örneklerden elde edilen güvenilir kesme puanları sağlamamaktadır (Madenci, Raymond, Coleman ve Swinburne Romine, 2017), bu nedenle önerilen eşikler genellikle keyfidir ve / veya istatistiksel (klinik değil) kriterlere dayanır. Tarafından yürütülen çalışma Bőthe vd. (2019) açıklayıcı bir örnek teşkil eder: Hiperseksüel Davranış Envanterinin psikometrik özelliklerini klinik olmayan büyük bir örnekte analiz ettikten sonra, bu yazarlar CSBD tanısı için hassas ve spesifik bir kesme puanı bulamadılar. Ayrıca, hiperseksüalite teşhisi için tipik olarak kullanılan kesme değerinin pozitif prediktif değeri (ham puan> 53)% 14'tür (bu, HBI'de 53'ün üzerinde puan alan katılımcılar arasında, yalnızca% 14'ü bu tanı için gerçekten kalifiye olduğu anlamına gelir). Bu nedenle, bu durumun teşhisi için alternatif göstergelerin ve önlemlerin kullanılmasını önerdiler.

Alternatif olarak, diğer araştırmacılar kendi kendini tanımlamanın cinsel davranışları kontrol etmekte sorun yaşadığını düşündüler (Smith ve arkadaşları, 2014) veya CSBD için tedavi aramak (Scanavino ve diğerleri, 2013) CSBD'nin güvenilir göstergeleri olarak. Örnek olarak, yakın zamanda Grubbs ve ark. (Grubbs, Grant ve Engelman, 2019a; Grubbs, Kraus ve Perry, 2019b) sorunlu pornografi kullanımının tek tek maddeler üzerinden ölçüldüğü iki araştırma yaptı: "Pornografi bağımlısıyım"Ya da"Kendime internet pornografisi bağımlısı diyebilirim”. Bununla birlikte, kendilerini CSBD problemleri olarak kabul eden bazı kişiler, gerçekte bu bozukluğun klinik özelliklerini veya ciddiyetini göstermeyebilir, sadece kendi cinsel davranışlarını ahlaki olarak onaylamazlar (Grubbs, Perry, vd., 2019c; Grubbs, Wilt, Exline, Pargament ve Kraus, 2018; Kraus ve Sweeney, 2019).

Son olarak, diğer çalışmalar CSBD katılımcılarını yapılandırılmış veya yarı yapılandırılmış klinik görüşmeler (Reid ve diğerleri, 2012). CSBD'nin varlığını ve ciddiyetini değerlendirirken bu yaklaşım "altın kural" olarak kabul edildiğinde bile (Hook, Hook, Davis, Worthington ve Penberthy, 2010; Womack, Hook, Ramos, Davis ve Penberthy, 2013), bu değerlendirmenin kalitesi genellikle bu yarı yapılandırılmış görüşmeye rehberlik eden belirli tanı kriterlerine dayanır. Ayrıca, yapılandırılmış klinik görüşme yoluyla değerlendirme zaman alıcıdır, bu nedenle bu prosedürün araştırmada uygulanabilirliği (yani, büyük örneklemlerden oluşan çalışmalar) genellikle sınırlıdır.

CSBD için doğru bir teşhis çerçevesinin yokluğunda (Kraus ve Sweeney, 2019), alternatif bir yaklaşım, veriye dayalı yaklaşımlarla (örneğin, küme analizleri) CSBD'li bireyleri belirlemektir. Bu prosedür, çok sayıda katılımcının sınırlı bir zaman çerçevesinde değerlendirilmesi gereken ve cinsel olarak zorlayıcı olup olmadığı şeklinde sınıflandırmanın post hoc olduğu araştırma bağlamlarında özellikle tavsiye edilir. Tarafından yapılan yeni bir çalışma Efrati ve Gola (2018b) Veriye dayalı bir yaklaşımla (Latent Profile Analyzes, LPA) CSBD'li ergenleri (iki bağımsız örneğin% 12 ve 14'ü) tatmin edici bir şekilde tanımladı. Bu kümelenme yaklaşımının iç ve dış geçerliliği, CSBD kümesindeki ergenlerin psikoseksüel profilini analiz ederek gösterildi (harici bir kontrol odağı, endişeli bağlanma, daha fazla yalnızlık, daha yüksek pornografi kullanımı ve daha fazla çevrimiçi cinsel aktivite ile karakterize). Benzer şekilde, Bőthe vd. (2019) LPA kullanarak ciddi hiperseksüalite riski yüksek olan yetişkinleri (örneğin yaklaşık% 1'i) tespit etti. Bu nedenle, uygun bir teşhis çerçevesinin yanı sıra kısa ve sağlam tarama araçlarının yokluğunda (Montgomery-Graham, 2017), veriye dayalı yaklaşımlar, CSBD'yi büyük örneklemlerden oluşan araştırma bağlamlarında keşfetmek için güvenilir bir yöntem oluşturur.

Mevcut çalışma

Bu çalışmanın amacı, CSBD'nin ortaya çıkışını ve sosyodemografik, cinsel ve klinik özelliklerini iki bağımsız toplum örneğinde keşfetmektir. Bununla birlikte, bu amaca değinmeden önce önceki araştırmanın iki sınırlamasını ele aldık: (1) CSBD'nin tüm bilişsel, davranışsal ve duygusal semptomlarını değerlendirmek için standartlaştırılmış tarama araçlarının eksikliği ve (2) genellikle uygulanan farklı yaklaşımların düşük doğruluğu CSBD hastalarını belirlemek için araştırma bağlamlarında. Bu nedenle, çalışmanın amacına ulaşmak için üç aşamalı bir süreç izledik.

İlk olarak, CSBD semptomlarının tüm aralığını değerlendirmek için yeni bir bileşik indeks geliştirdik. Bu indeks, CSBD'nin değerlendirilmesi için önceden doğrulanmış üç ölçeğe dayanıyordu: Hiperseksüel Davranış Envanteri (HBI, Reid, Garos ve Carpenter, 2011b), Cinsel Zorunluluk Ölçeği (SCS, Kalichman ve Rompa, 1995) ve Cinsel Bağımlılık Tarama Testi (SAST, Karneler, 1983). Bağımsız olarak, bu ölçümler, CSBD'nin değerlendirilmesinde aşırı derecede dar olma eğilimindedir ve bu klinik durumu doğru bir şekilde değerlendirmek için araştırılması gereken geniş yelpazedeki semptomları kapsamamaktadır (Womack ve diğerleri, 2013); ancak bu ölçekler topluca CSBD semptomları ve ciddiyetinin çok kapsamlı bir değerlendirmesini sunar. Bu ölçekleri bağımsız olarak kullanma sorunuyla başa çıkmak için, içeriklerinin kapsamlı bir incelemesini yaptık, öğelerini farklı CSBD semptomlarıyla ilişkilendirdik ve aşağıdaki kriterleri değerlendiren bir bileşik indeks oluşturduk: (a) kontrol kaybı, (b) ihmal, ( c) durduramama, (d) müdahaleye rağmen devam eden angajman, (e) başa çıkma ve (f) Kaygı, belirginlik ve kendi kendine algılanan cinsel sorunlar (her semptomun kapsamlı bir açıklaması için bkz. Tablo A1 ekte). Ölçek maddelerini her bir spesifik semptomla ilişkilendirmek için teorik çerçeveler, ICD-11 CSBD kriterleriydi (Dünya Sağlık Örgütü, 2018), hiperseksüalite teşhisi için DSM-5 önerisi (Kafka, 2010) ve bağımlılığın bileşen modeli (Griffiths, 2005). Prosedür eşdeğerdi, ardından Womack vd. (2013) hiperseksüalite ölçütlerini gözden geçirmelerinde: iki bağımsız kodlayıcı, her maddeyi bir teşhis kriteri ile ilişkilendirdi ve üçüncü bir bağımsız kodlayıcı, herhangi bir tutarsızlığı çözdü. Açıklık adına, birden fazla CSBD semptomunu değerlendiren veya herhangi bir semptomu açıkça değerlendirmeyen maddeler yeni bileşik indeksten çıkarıldı.

Bu bileşik endekse dayanarak, daha sonra, bir küme analitik yaklaşımı aracılığıyla CSBD'li bireyleri belirledik. Küme analizi, farklı göstergelerdeki puanların büyüklüğüne ve modeline göre homojen birey gruplarını ortaya çıkarmayı sağlar ve farklı zihinsel sağlık sorunları olan kişilerin belirlenmesi için giderek daha fazla kullanılmaktadır (mobil arkadaşlık uygulamalarının sorunlu kullanımı gibi [Rochat, Bianchi-Demicheli, Aboujaoude ve Khazaal, 2019] veya video oyunlarına aşırı katılım [Musetti vd., 2019]). Bu yöntemle, iki bağımsız örnekten türetilen 2,899 katılımcıyı iki kümeye (CSBD olmayan ve CSBD katılımcıları) sınıflandırdık. Önerilen CSBD kriterlerinin başlangıç ​​niteliği ve kesme puanlarının istikrarsız gelişimi göz önüne alındığında, bu veriye dayalı yaklaşım, bu klinik popülasyonun tanımlanmasında, keyfi sınır puanlarının kullanımından kaçınma veya cinsel sorunların kendini algılamasına güvenme gibi avantajlar sunmaktadır. Ayrıca, küme analizi, bireyler arası farklılıklar yerine (değişken odaklı yaklaşımlar durumunda) birey içi dinamikleri anlamak için yararlıdır (Bergman ve Magnusson, 1997). Son olarak, hesaplamaları için gelişmiş istatistiksel yazılımların (örneğin, LPA) kullanılmasını gerektiren daha karmaşık veri odaklı yaklaşımlarla karşılaştırıldığında, küme analizi, popüler yazılımlar (örneğin, SPSS) aracılığıyla kolayca uygulanabilir ve bunlar arasında yüksek derecede örtüşme her iki istatistiksel prosedürün sonuçları (DiStefano ve Kamphaus, 2006; Eshghi, Haughton, Legrand, Skaletsky ve Woolford, 2011).

Son olarak, cinsel kompulsif olarak nitelendirilen katılımcıların oluşumunu ve özelliklerini keşfetmek için önceki analizlerden türetilen kümeleri kullandık. Farklı a priori hipotezler test edildi. Çünkü mevcut kanıtlar, CSBD prevalansının% 1 ile% 6 arasında değiştiğine işaret etmektedir (Bőthe ve diğ., 2019; Walton ve arkadaşları, 2017), örneklerimizde CSBD oluşumunun bu aralığa gireceği varsayılmıştır ve erkekler bu gruptaki katılımcıların büyük bir bölümünü (∼% 80) oluşturmaktadır. Çevrimdışı ve çevrimiçi cinsel davranışa gelince, CSBD katılımcıları arasında cinsel davranışların daha sık, çeşitlilik ve şiddeti bulmayı umuyoruz (Klein ve arkadaşları, 2014; Odlaug ve arkadaşları, 2013; Winters, Christoff ve Gorzalka, 2010). Bu artan cinsel aktiviteyle bağlantılı olarak, CSBD katılımcılarının, cinsel duygu arama gibi cinsel eğilimsel özelliklerde daha yüksek puan almasını bekliyoruz (Kalichman ve Rompa, 1995; Klein ve arkadaşları, 2014) veya erotofili (Rettenberger, Klein ve Briken, 2015). Son olarak, CSBD hastalarının cinsiyeti başa çıkma mekanizması olarak kullanma eğiliminde olduğu ölçüde, depresyonu değerlendiren ölçeklerden alınan puanların (Schultz ve diğerleri, 2014), kaygı (Carvalho, Guerra, Neves ve Nobre, 2014; Reid, Bramen, Anderson ve Cohen, 2014; Voon ve arkadaşları, 2014) ve benlik saygısı (Chaney ve Burns, 2015; Reid, Carpenter, Gilliland ve Karim, 2011a) CSBD katılımcılarında artacaktır.

Katılımcılar ve prosedür

Bu araştırmadaki katılımcılar, CSBD ile ilgili iki bağımsız çalışmadan seçildi. İlk örneklem için veri toplama 2012 ve 2015 yılları arasında gerçekleştirildi. Bu süre zarfında, İspanyol üniversite öğrencilerinden oluşan geniş bir örneklem için veri toplamak için kesitsel, caddeden kesişen bir anket yöntemi kullandık. Özellikle, araştırma ekibi farklı yüksek öğretim merkezlerinin ana girişine bir bilgi masası kurdu ve ekibin bir üyesi potansiyel katılımcılara aktif olarak yaklaştı. Öğrencilerden cinsel davranış üzerine bir araştırma ile gönüllü olarak işbirliği yapmaları istendi. Kabul edenler, deneyimli bir klinik psikoloğun çeşitli öz raporlar uyguladığı bireysel bir ofis içi değerlendirmeyi tamamladı. Çalışmayı tamamlamak için ortalama süre yaklaşık 1 saat 45 dakikaydı ve katılımcılar katılımları için tazminat olarak 10 € aldılar.

İkinci örneklem için veri toplama 2016 ve 2018 yılları arasında gerçekleştirildi. Örneklemenin amacı, İspanyolca konuşan topluluk üyelerinden oluşan geniş bir örneklemde CSBD'yi değerlendirmekti. Araştırma, CSBD hakkında bilgi ve değerlendirme sağlamayı amaçlayan güvenli bir çevrimiçi platform aracılığıyla çevrimiçi olarak gerçekleştirildi (https://adiccionalsexo.uji.es/). Katılımcılar, aktif ve pasif işe alım stratejilerinin bir kombinasyonu kullanılarak kaydedildi. Aktif işe alım şunları içeriyordu: (1) farklı kurumların listeleri (üniversiteler, kuruluşlar vb.) Aracılığıyla e-posta patlaması; (2) çalışmanın radyo ve gazete web sitelerinde yaygınlaştırılması; (3) «önerilen yayınlar» pazarlama hizmeti aracılığıyla Facebook'ta afişler yayınlamak ve; (4) yüksek yoğunluklu yerlere (alışveriş merkezleri, süpermarketler, vb.) Yırtma broşürleri asmak. Çalışma anketine ayrıca "cinsel bağımlılıklar" ve / veya "seks bağımlılığı değerlendirmesi" (İspanyolca) (pasif işe alım) gibi terimler kullanılarak herhangi bir arama motorundan erişilebilir. Çalışmanın erişilebilir olduğu süre boyunca 3,025 katılımcı ankete erişti. Çevrimiçi platformdan elde edilen ilk veriler, mükerrer, tutarsız ve / veya sahte yanıtlardan kaçınmak için tarandı (örneğin,> 100 yaşında olan katılımcılar). Katılımcıların kümelenmesi için kullandığımız CSBD ölçeklerinden birinin (Hiperseksüel Davranış Envanteri, HBI) çevrimiçi anketin sonuna yerleştirildiği göz önüne alındığında, yalnızca anketin% 100'ünü tamamlayan katılımcılar çalışmaya dahil edildi. Çıkarmalardan sonra, nihai veri kümesine toplam 1,318 katılımcı dahil edildi. Çalışmayı tamamlamak için ortalama süre 27.82 dakikaydı (SD = 13.83) ve katılımcılar katıldıkları için tazminat almadılar.

Sonuç olarak, çalışmaya iki bağımsız örnekten toplam 2,899 katılmıştır. İlk veri seti, 1,581-56.9 yaşları arasında (% 18 kadın) 27 İspanyol üniversite öğrencisinden (M = 20.58; SD = 2.17). İkinci veri seti, 1,318 ila 43.6 yaşları arasındaki 18 topluluk üyesinden (% 75 kadın) oluşan daha heterojen bir örneklemi içeriyordu (M = 32.37; SD = 13.42). Tablo 1 her iki örnekte de katılımcıların özelliklerini gösterir.

önlemler

Veri analizi

Dört adımda analizler yaptık. İlk olarak, SPSS istatistik paketi (sürüm 25.0) kullanılarak katılımcıları sosyodemografik veriler açısından karakterize etmek için tanımlayıcı analizler yapıldı. Katılımcıların özelliklerini örnek 1 ve 2'de karşılaştırmak için t testler (sürekli değişkenler) ve ki-kare testleri (kategorik değişkenler). İki etki büyüklüğü indeksi (Cohen's d ve Cramer's V) G * Power (sürüm 3.1) kullanılarak hesaplanmıştır. Cohen's için d, yaklaşık .20'lik etki büyüklükleri küçük, .50'ye yakın orta ve .80'den büyük (Cohen, 1988); Cramer's için Vbu boyutlar .10, .30 ve .50 (Ellis, 2010).

İkinci olarak, CSBD semptomlarının teorik olarak yönlendirilen sınıflandırmasının psikometrik uygunluğunu test etmek için bir Doğrulayıcı Faktör Analizi (CFA) yapıldı. DFA'yı gerçekleştirmek için EQS yazılımı (sürüm 6.2) kullanıldı. Verilerin normal olmayan dağılımı nedeniyle sağlam tahmin yöntemleri kullanılmıştır. DFA'nın uyum iyiliği aşağıdaki indekslerle analiz edildi: Satorra-Bentler ki-kare (χ²), göreli ki-kare (χ²/df), genel model önemi (P), yaklaşık kök ortalama kare hatası (RMSEA), karşılaştırmalı ve artımlı uyum indeksleri (CFI ve IFI) ve Standartlaştırılmış Kök Ortalama Kare Kalıntı (SRMR). Χ olduğunda uygun bir uyum kabul edildi² önemli değildi (P > .05), χ²/df 1 ile 2 arasındaydı, CFI ve IFI ≥.95 idi ve RMSEA ve SRMR .05 idi (Bagozzi ve Yi, 2011). Daha az kısıtlayıcı kriterlere göre, χ için 2 ile 3 arasındaki değerler²/df, CFI ve IFI için ≥ .90, RMSEA için ≤ .08 ve SRMR için ≤.10 kabul edilebilir olarak kabul edildi (Hooper, Coughlan ve Mullen, 2008). Her CSBD semptomunun alt ölçeği için iki güvenilirlik indeksi hesaplandı: Cronbach alfa (α) ve McDonald's Omega (ω). «Kullanıcı dostu bilim» R paketi (Peters, 2014) bu endeksleri tahmin etmek için kullanılmıştır.

Üçüncü olarak, benzer CSBD profillerine sahip katılımcıların alt gruplarını belirlemek için veri kümeleme teknikleri kullandık. Önceki analitik aşamada doğrulanan altı CSBD semptom alt ölçeği, farklı CSBD profillerinin varlığını tahmin etmek için kullanıldı. Önerildiği gibi (Hair, Black ve Babin, 2010; Henry, Tolan ve Gorman-Smith, 2005), bu amaç hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme stratejilerinin birleştirilmesi ve farklı stratejiler aracılığıyla ortaya çıkan kümelerin doğruluğunun doğrulanması ile ele alınmıştır. İlk adımda, kümeleme çizelgesi ve dendogram temelinde veri kümesindeki homojen kümelerin sayısının geçici bir tahminini önermek için hiyerarşik bir küme analizi (Ward yöntemi, Öklid mesafe ölçümü) gerçekleştirildi. Ardından, optimum CSBD profili sayısı ve küme üyeliği, iki aşamalı bir küme sınıflandırma yöntemi kullanılarak belirlendi. Önerilen küme çözümünün, 1 ila 10 küme arasında değişen rakip modellere kıyasla uyum iyiliğini değerlendirmek için iki endeks kullanılmıştır: Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve Bayesian Bilgi Kriteri (BIC). Basitliğine rağmen, bu "otomatik küme" prosedürü, tutulacak optimum küme sayısını belirlemede diğer daha karmaşık tahmin yöntemlerine üstünlüğünü göstermiştir (Eshghi vd., 2011; Gelbard, Goldman ve Spiegler, 2007). Bu küme çözümünün doğruluğunu onaylamak için aşağıdaki stratejileri uyguladık: (a) 1'den başlayıp XNUMX'e kadar olan verileri yeniden analiz ettik. k-ortalamalar (önceki analizlerden türetilen küme sayısını belirterek) ve her iki yöntem arasındaki yakınsamayı tahmin ederek (Fisher ve Ransom, 1995); (2) 1. veri setindeki numuneyi rastgele iki eşit alt örneğe böldük, her bir yarıyı ayrı ayrı analiz ettik ve çözümü karşılaştırdık (Michaud ve Proulx, 2009); (3) aynı küme çözümünü tamamen bağımsız bir veritabanında uyguladık (örnek 2); ve (4) küme çözümünün ölçütle ilişkili geçerliliğini test ettik (yani, ortaya çıkan kümeler ilgi değişkenlerinde teori ile tutarlı şekillerde farklılık gösteriyorsa). Önerilen kümelerin ölçüt geçerliliği, altı CSBD alt ölçeğindeki puanları karşılaştırarak değerlendirildi (iç geçerlilik); ek olarak, sosyodemografik, cinsel ve klinik göstergeler (SSS puanları, cinsel amaçlar için çevrim içi zaman vb.) ile ilişkili olarak kümeler karşılaştırılarak dış geçerlilik araştırılmıştır.

ahlâk

Çalışma prosedürleri Helsinki Bildirgesi'ne uygun olarak gerçekleştirildi. Jaume I Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu çalışmayı onayladı. Araştırmaya katılan gönüllü katılımcılar çalışmanın amacı hakkında bilgilendirilmiş ve bilgilendirilmiş onam vermişlerdir.

CSBD semptomlarının Doğrulayıcı Faktör Analizi (CFA)

CSBD semptomlarının teorik olarak yönlendirilen sınıflandırmasının psikometrik uyum iyiliğini doğrulamak için (Tablo 1), hem örnek 1 hem de 2'de bir CFA gerçekleştirilmiştir. İki olası modelin uyum iyiliği test edilmiştir: altı birinci dereceden faktörün (yani CSBD semptomları) ilişkilendirildiği bir model (M1) ve bu faktörlerin olduğu bir model ikinci derece faktör (M2) altında gruplanmıştır. Bu ikinci yaklaşım, CSBD semptomlarının tek boyutlu bir ifadesini öneren modellerle uyumluydu (Graham, Walters, Harris ve Knight, 2016) ve bir CSBD değerlendirme ölçeğinin faktör yapısı üzerine yapılan son çalışmalardan destek almıştır (Castro-Calvo ve diğerleri, 2018). Gibi Tablo 2 M1'in hem örnek 1 hem de örnek 2'de en iyi model uyumunu elde ettiğini göstermektedir. DFA'dan türetilen faktör yükleri, eklerde ek içerik olarak yer almaktadır (Tablo A2 ekte).

İç tutarlılıkla ilgili olarak (Tablo 3), sıralı Cronbach'lar α ve McDonald's ω CSBD alt ölçeklerinin çoğu için uygun bir iç tutarlılık gösterdi (α ve ω 67. numunede .89 – .1 ve 68. örnekte .91 – .2 arasında).

Küme oluşumu

Benzer CSBD profillerine sahip katılımcıların alt gruplarını belirlemek için, 1. örneklemde hiyerarşik bir küme analizi yaptık. Önceki adımda doğrulanan altı CSBD alt ölçeği, bu analizde kümeleme değişkenleri olarak kullanıldı. Bu değişkenlerin ortak bir ölçüyü paylaşmasını sağlamak için puanları z-dönüştürüldü. Hiyerarşik küme analizi, Ward's yöntemi kullanılarak Kare Öklid mesafe ölçümü kullanılarak gerçekleştirilmiş ve dikkate alınacak uygun küme sayısının iki olduğu ortaya çıkmıştır. Sonraki iki aşamalı yöntemin yanı sıra BIC ve AIC değerlerinin analizi aynı küme çözümünü doğruladı. Küme 1 (“CSBD olmayan” etiketli), düşük CSBD risk profili gösteren 1,421 katılımcıdan (% 89.88) oluşuyordu; 2. küme (“CSBD”) yüksek CSBD risk profiline sahip 160 katılımcıyı (% 10.12) içermektedir.

Bu iki kümeli çözümün doğruluğunu onaylamak için üç doğrulama analizi yaptık. İlk olarak, örnek 1'den gelen veriler, alternatif, hiyerarşik olmayan bir küme yaklaşımı kullanılarak yeniden analiz edildi: k-ortalamalar. Bir kez gerçekleştirildikten sonra, her iki çözüm arasındaki küme üyeliği yakınsamasını karşılaştırdık ve başlangıçta CSBD olmayan kümeye dahil olan katılımcıların% 100'ünün ve CSBD'ye atananların% 86.3'ünün bu alternatif yaklaşımla aynı kümede kategorize edildiğini bulduk. İkinci doğrulama yaklaşımı, veri seti 1'den alınan numuneyi rastgele iki eşit alt örneğe bölmekten, iki adımlı yöntemle her bir yarıyı ayrı ayrı analiz etmekten ve küme üyelik atamasının doğruluğunu karşılaştırmaktan oluşuyordu. Bu yöntemle yakınsama daha da yüksekti, katılımcıların% 98.4'ü ve% 100'ü orijinal profillerde kategorize edilen CSBD olmayan ve CSBD kümelerine atandı. Son olarak, ilk kümeleme yöntemini tamamen bağımsız bir örnekte (örnek 2) kopyaladık ve aynı önerilen iki kümeli çözümü bir kez daha elde ettik. Bu durumda, CSBD olmayan küme, numunenin% 92.19'unu oluşturdu (n = 1,215) CSBD kümesi diğer% 7.81'i (n = 103).

Ortaya çıkan kümelerin analizi

İki kümeli çözümün ölçütle ilişkili geçerliliği, katılımcıları doğrudan CSBD göstergeleri (iç geçerlilik) ile karşılaştırmanın yanı sıra CSBD katılımcılarının sosyodemografik, cinsel ve klinik profillerini analiz ederek (dış geçerlilik) test edildi. Gösterildiği gibi Tablo 4CSBD kümesindeki katılımcılar, hem örnek 1 hem de 2'deki altı CSBD alt ölçeğindeki puanları açısından CSBD olmayan katılımcılardan önemli ölçüde farklıdır (tüm farklılıklar, P <0.001 ve büyük efekt boyutları). Her iki küme arasında daha iyi ayrım yapan CSBD semptomları kontrol kaybıydı (d = 2.46 [örnek 1]; d = 2.75 [örnek 2]), ihmal (d = 2.42; d = 2.07) ve meşguliyet (d = 2.32; d = 2.65). HBI, SCS ve SAST cut-off'larının üzerinde puan alan katılımcıların oranı CSBD kümesinde% 30.1 ile% 63.1 arasında değişirken, CSBD olmayan grupta% 0.1–2.6 arasında değişmiştir.

Dış bağıntılarla ilgili olarak (Tablo 5), CSBD katılımcıları çoğunlukla erkekti (örnek 69.4 ve 72.8'de% 1 ve% 2) ve heteroseksüel katılımcıların daha yüksek yaygınlığını (% 82.5 ve% 66) içeriyordu. Örnek 2'de, CSBD katılımcıları, CSBD olmayan katılımcılardan daha gençti (d = 0.22) oysa örnek 1'de, istikrarlı bir partnere sahip olma yaygınlık raporlaması daha düşüktü (V = 0.10). CSBD katılımcıları daha çok cinsel duygu arayanlardı (d = 1.02 [örnek 1]; d = 0.90 [örnek 2]), biraz artan erotofilik eğilimler gösterdi (d = Örnek 0.26'de 1) ve çevrimiçi cinsel aktivitede artış sergiledi. Özellikle, CSBD katılımcıları cinsel amaçlarla İnternette iki kat daha fazla zaman geçirdiler (d = 0.59; d = 0.45), bu davranışta aşırı ve sorunlu katılımı değerlendiren bir ölçekte önemli ölçüde daha yüksek puan aldı (ISST, d = 0.98; d = 1.32) ve önemli bir kısmı ciddiyet algısı ile ilgili sorulara olumlu yanıt verdi (örnek 50'deki katılımcıların% 2'si cinsel amaçlar için çevrimiçi ortamda çok fazla zaman geçirdiklerini ve% 60'ı bu davranıştan endişe duyduklarını düşünüyordu). Örnek 1'deki CSBD katılımcılarının çevrimdışı cinsel davranışları, daha fazla sayıda cinsel partner (d = 0.37), daha yüksek bir cinsel ilişki sıklığı (V = 0.11) ve farklı cinsel davranışların artan yaygınlığı. Örnek 2'deki CSBD katılımcılarının çevrimdışı cinsel davranışları, cinsel ilişki sıklığı açısından yalnızca CSBD olmayan katılımcılardan farklıydı (V = 0.10) ve aynı cinsiyetten cinsel ilişki yaygınlığı (V = 0.07). Son olarak, her iki örnekteki CSBD katılımcıları, BDI-II ve STAI durumundaki artan puanları ile ifade edildiği üzere, CSBD olmayan katılımcılara göre daha yüksek düzeyde depresyon ve anksiyete gösterdi (d sırasıyla 0.68 ve 0.33) ve HADS-Depresyon ve HADS-Anksiyete (d sırasıyla 0.78 ve 0.85). Aksine, CSBD katılımcıları daha düşük seviyelerde benlik saygısı sergilediler (d Örnek 0.35'de 1 ve örnek 0.55'de 2).

Sınırlamalar ve gelecekteki yol tarifleri

Bir dizi ilginç ve yeni bulguya rağmen, bu çalışma farklı şekillerde sınırlıydı. Birincisi, bu araştırma ilişkiseldir ve bu nedenle, CSBD'nin bu durumda tipik olarak gözlenen cinsel ve klinik profilin ortaya çıkışını belirleyip belirlemediğini veya tam tersine, önceki bazı psikolojik konfigürasyonların varlığını (örneğin, yüksek erotofili, cinsel duygu arayışı) ele almamaktadır. veya duygusal sorunlar) CSBD geliştirmeye karşı savunmasızlığı artırır. İkinci olarak, çalışmada bildirilen CSBD oluşumu, örnekleme yaklaşımımız nedeniyle önyargılı (şişirilmiş) olabilir. İlk çalışma bir cinsellik araştırması olarak ilan edildi; bu nedenle, sekse özel ilgi duyan (CSBD'den muzdarip olma eğilimi daha fazla olan) kişiler fazla temsil edilebilir. Benzer şekilde, ikinci araştırmadaki katılımcılar, araştırmayı bir cinsellik anketi olarak tanıtan İnternet üzerinden işe alındı. Ek olarak, ankete "cinsel bağımlılık" gibi arama terimleri altında erişilebildi ve böylece CSBD semptomları yaşayan kişilerin ankete erişme olasılığı arttı.

Ayrıca, CSBD profili, iyi yapılandırılmış öz bildirim ölçülerinden türetilen yeni bir bileşik indeks yoluyla belirlendi. Bu indeks, CSBD'yi tanımlamak için en alakalı ve güvenilir kriterlere göre tasarlanmıştır (Kafka, 2010; Kraus ve diğerleri, 2018; Wéry ve Billieux, 2017). Bununla birlikte, öz bildirimler CSBD'nin taranması için iyi niyetli bir ilk yaklaşım olarak düşünülse bile, teşhisi aslında bireyin cinsel sorunlarının doğası ve bağlamının daha derinlemesine bir değerlendirmesini gerektirir. Bu nedenle, öz bildirim önlemleri yerine (veya bunlarla birlikte), aşırı ve kontrolsüz cinsel davranışa odaklanan yapılandırılmış veya yarı yapılandırılmış klinik görüşmelerin kullanılması (örneğin, HD Diagnostik Klinik Görüşme [HD-DCI]) genellikle CSBD'nin uygun teşhisi için tavsiye edilir (Womack ve diğerleri, 2013). Bu nedenle, gelecekteki araştırmalar, daha güvenilir değerlendirme prosedürleri (örneğin, hiperseksüel bozukluk için DSM-5 saha denemesinde takip edilen) yoluyla CSBD'nin varlığının ve ciddiyetinin daha derinlemesine araştırılmasının dahil edilmesini dikkate almalıdır (Reid ve diğerleri, 2012).