管理员评论: 在这个庞大的样本中,宽容(由丧失快感导致的极端色情升级)和退缩与“有问题的性欲过剩”(性/色情成瘾)有关。 高性欲不是! 研究人员建议,医疗保健提供者应着重于失去快感,戒断症状和其他负面影响,而不要着眼于频繁或强烈的性欲。 YBOP多年来一直在这样说。 尽管无疑在两组中都存在一些相同的大脑变化(例如,致敏),但并非每个人都遭受色情片引起的性功能障碍的困扰。 而且,研究人员似乎认为,性高潮频率高的人(其报告的“有问题的性欲低下”率较低)将不受其色情内容的使用的影响。 这可能过于乐观。 恢复色情用户经常会报告问题随着时间的推移而恶化。 最后,关于色情的“极端积极性”预示需要帮助……这表明性耻辱并没有驱使需要帮助的人。
抽象
这项研究旨在评估有问题的性欲亢进(PH)指标的最佳组合,n = 58,158)针对的是想知道自己是否沉迷性行为的人。 该调查允许从用于概念化PH的三个理论模型中测试标准。 对妇女和男子的因素分析得出了可解释的一组指标,该指标由四个因素组成。 在随后的逻辑回归中,这些因素被用作预测需要PH的帮助因素。 负面影响和极端因素积极预测需要帮助,而负面影响则是男女最重要的预测指标。 除其他因素外,该因素包括戒断症状和愉悦感。 性欲因素负面预测需要帮助,这表明针对目标人群,更多的性欲导致更少的PH。 应对因素并不能预示需要帮助。 结果表明,来自不同理论模型的指标的组合最能说明PH的存在。 因此,用于评估PH的存在和严重性的测量工具应包括这种组合。 从理论上讲,这项研究表明需要一种更全面的PH模型,超越现有的PH概念。
1. 简介
有问题的性欲亢进(PH)可以定义为由于无法控制的强烈和/或频繁的性行为,专注,思想,感觉,冲动或幻想而引起的问题经历[1,2]。 PH的患病率估计至少占人口的2%[3],在某些子群体中的估算值高达28%[4,5]。 发现男性的患病率比女性高XNUMX到XNUMX倍[3,6]。 PH的存在和诊断PH的可能性引起了激烈的争论[7,8,9,10]。 特别是,人们批评了诊断的潜在致病作用,有些人将对PH的临床诊断仅描述为对性行为的拒绝[11]。 尽管很难在临床上定义PH,但目前的各种诊断仍是见证[12,13,14,15],临床医生已证明他们的客户明显经历了这种情况[16,17,18],无论是否可以正式诊断。 由于概念上的混乱和缺乏研究,临床上定义PH可能仍为时过早。 因此,我们上面提出的PH的工作定义更多地是指行为复杂性[12]而不是进行正式诊断。
近年来,已经建立了部分矛盾的理论模型以将PH确立为临床综合征。 基于这些模型中的三个模型,已开发出特定的诊断标准。 PH被视为(1)性成瘾[19,20,21,22,23,24],(2)性欲障碍[25,26,27],或(3)强迫性行为障碍[28,29]。 性成瘾作为一种临床诊断,其特征在于一般性成瘾指标,例如注意力过度集中,性行为对日常活动的负面干扰,无法戒烟,尽管有负面后果仍继续存在,耐受力和戒断症状[23,24]。 已经提出了性欲障碍作为诊断DSM-5的建议,但后来被拒绝。 它的诊断模型包含一些性成瘾标准,尽管没有宽容和戒断的标准[25]。 基于有影响力的研究[30],将性别标准用作应对措施[25](标准A2和A3)作为性欲障碍诊断的一部分被包括在内。 尽管拒绝将此诊断包含在DSM-5中[31],带有应对方式的量表仍然是“性欲行为调查表”的一部分[32],这是评估PH的常用工具。 用这种仪器发现的性欲亢进者中相对较高的百分比[4,33]表明应对和性之间的关联对于未受到PH特殊影响的一部分普通人群也可能会出现问题。 强迫性行为障碍,新近接受的ICD-11诊断[28],它与性成瘾诊断的不同之处主要在于增加了一个指标和一组指导原则。 该指标强调了尽管丧失了愉悦感,但重复性行为仍在继续[28]。 该准则警告不要过度病理化,尤其是过分关注性行为[28与内di和羞耻感有关的困扰29].
对PH的三种诊断模型中使用的许多标准尚未进行彻底研究。 尚未完全定量研究失乐准则。 在接受过性成瘾治疗的临床和门诊患者中,耐受性和戒断症状的患病率很高[23],但在一项调查这种患病率的研究中,未包括未受PH影响的对照组。 在许多有关性频率和PH的研究中也发生了类似的研究设计问题,其中的结果表明,类似于物质成瘾,较高的性频率可以预测PH的发生[34,35,36]。 然而,当相关的比较组被纳入大规模研究时,较高的性交频率并不能区分PH和较高的性欲而无困扰[37,38]。 关于性频率的这些相互矛盾的结果表明,(1)在性频率较高的人群中,一般人群的PH值会更高[36,37,38],并且(2)在可能与他们相关的已知患PH的人群中,性频率可能不是判别指标[39]。 这不包括也不排除高性频率作为PH诊断的一部分,但确实表明,高性频率不能用于将PH与其他非临床疾病相区别,特别是高性频率而不造成困扰。
在这项大规模互联网样本的探索性研究中,迈出了第一步,以确定三种不同诊断模型中的哪些标准是将PH与其他条件区分开的独特指标。 这些指标具有很高的判别力,并会提供有效和可靠的线索[40,41]了解和评估PH。 因此,本研究的最重要目标是探索和测试扩展的特征集,并确定最适合用来评估PH的特征。 为此,我们使用了一个样本,在该样本中可以比较相关的亚组[42]。 此外,我们旨在调查个体中存在的大量相关指标是否会增加他们遇到需要PH帮助的可能性。 如果是这种情况,则表明这些指标可以成为一种仪器的一部分,该仪器不仅具有判别力,而且可以衡量PH的严重程度。 通过测量严重程度,可以进行干预评估并评估治疗进展[43]。 在这项研究中,我们将特别关注性别差异,因为不能先验地假设女性和男性以相同的方式经历过PH。
2。 材料和方法
2.1。 研究人群
在荷兰,人们对性成瘾的普遍性感到担忧[44]促成在基于荷兰的心理帮助在线平台上进行的一项调查, www.sekned.nl,在收集数据时由Psychologen Nederland(荷兰心理学家)的PsyNed拥有,现在由NCVS拥有,Nederlands Centrum Voor Seksverslaving(荷兰性成瘾中心)拥有。 该调查针对的是那些对性上瘾存有疑问的人,目的是为参与者提供有关其PH水平的初步自我评估。 由于“性成瘾”一词可能对参与者有很多含义,其中一些包括痛苦,而另一些则简单地表达了对性的无忧专注[38],可以预期的是,那些没有受到PH困扰但经历了强烈的性欲却又没有痛苦的人也将从本次调查中寻求信息。
2.2。 调查和样品
这项研究的基础调查收集了58,158年2014月至2018年1月之间17名参与者的反馈。该调查的首要目标是向参与者提供有关其PH值的反馈。 在进行调查之前和之后,都会告知参与者收集到的数据也可能用于科学研究。 收集数据时并未考虑研究策略,并且当前的研究是在数据收集完成后进行的。 由于数据被归类为辅助数据,因此荷兰开放大学的伦理批准委员会认为该研究免于伦理批准。 为了确保匿名性,未记录IP地址,但将其更改为匿名代码。 完成的调查不包含可以追溯到参与者的信息。 仅保留完整完成的调查以进行分析,但当(21)参与者年龄在XNUMX-XNUMX岁或更小(n = 17,689),因为无法获得父母的批准,(2)参与者表示他们为其他人完成了调查(n = 3467),并且(3)首次未使用IP地址(n = 3842)。 分析中总共包括33,160个完成的调查,其中25,733(77.8%)位由男性填写,7427(22.4%)位由女性填写。 共有7583名(22.9%)参与者表示有兴趣寻求PH的帮助。 此相同数据集的先前分析已发表在荷兰语[39]; 这些分析没有使用当前扩展的研究设计以及针对男性和女性的单独因素分析。
2.3。 本研究的探索性质
该研究必须被认为是探索性的,因为在建立研究设计之前就已经收集了数据。 这意味着调查人员无法事先确定调查中使用的项目的性质和数量。 尽管如此,调查中已纳入了许多与PH有关的相关项目,涵盖了针对PH的三种诊断模型的标准。 关于这项研究结果的有效性,将需要进行确认性研究以进一步研究探索性结论。 由于该调查收集了对性成瘾程度感兴趣的参与者的大量反馈,因此该样本可以被认为是PH研究领域所独有的,因为从受PH困扰的参与者那里收集大量数据通常是有问题的(例如[36])。 通过调查怀疑对性上瘾的参与者样本,我们将自己限制在一个亚人群中[42应当为其确定足够的临界点,因为对于该组人群,误诊的风险最高,而误诊的后果则最有害[45]。 尽管不能确定所调查的亚人群确实包括那些对其性成瘾程度有疑问的人,但调查的引言显然强调了其目的,是为参与者对性成瘾的程度提供初步的自我评估。 接受反馈所需的调查的完成也表明了对调查结果的兴趣,并表明已达到目标人群。
2.4。 有问题的性欲亢进的一般指标
PH的所有三个诊断模型的标准之一是一组指标,包括:(1)专注于性行为(“我花了大量时间从事与性相关的事情”),(2)尝试失败的尝试(“尽管我经常尝试,但我仍未能成功停下脚步。”,(3)遭受负面后果时仍会继续前进(“尽管知道它对我不利,我仍会继续前进”),以及(4)负面后果发生时(“我渴望性生活”花了我很多钱”)。 关于这四个项目的答案分类为“ 0(否)”或“ 1(是)”。
2.5。 性成瘾指标
通常仅用作性成瘾指标而在其他诊断模型中不用作指标的特征是(1)宽容(“我希望越来越多地发生性行为”,答案归为“是”或“否”) ,以及(2)戒断症状(“当我试图停止时,我会感到紧张和不安,分数从“ 0(从不)”到“ 4(始终)”不等)。
2.6。 性欲障碍指标
与性欲亢进症诊断模型具体相关的指标涉及调查中的六项应对措施(例如,“性活动后我的抑郁感减轻”或“我需要性行为才能正常工作”,答案归为“ 0(否”或“ 1(是)”)。
2.7。 强迫性行为障碍指标
强迫性行为障碍诊断模型中仅包括一个指标,尽管失去了愉悦感,但仍表明性行为的持续性(“性活跃后我感到空虚”,答案分为“ 0(否)”或“ 1(是)” )。
2.8。 需要帮助
评估需要帮助的项目有两个:1)“我想接受个人或团体治疗”,以及2)“我想参加基于互联网的培训”。 答案分为“ 0(否)”或“ 1(是)”。 任何肯定的回答都将受访者归类为“由于PH引起的问题需要帮助”类别的一部分,代码为“ 0(否)”或“ 1(是)”。
2.9。 协变量
从调查中选择了一组六个可能相关的协变量作为分析的一部分。 这些包括可能与PH相关的方面,但在针对PH的三种诊断模型中的任何一种的标准中未明确提及。 对于大多数协变量,已经对与PH的关联进行了研究。 六个协变量是(1)性高潮频率(“我通常有一次性高潮:“ 0(每天少于一次)/ 1(等于每天一次或多次)””)[34,35]; (2)看色情的时间(“您每天花多少时间看色情?”,六个回答类别,从“从不”和“ 0至30分钟”到“ 4至6小时”)[44]; (3)观看更多的极端色情内容(“我观看越来越多的极端色情内容:0(不,我不观看色情内容)/ 1(不,我观看的极端色情内容较少)/ 2(不,我观看了相同类型的色情)/ 3(是的,我看更多极端色情影片)”;(4)结合使用毒品观看色情片(“我在观看色情片(例如酒精)之前或期间使用兴奋剂”,五个回答类别,范围从“ 0 (从不/我不看色情片)”至“(永远)”(4);(5)社会压力(“有人告诉我应该停下来”,答案分为“ 0(是)”或“ 1(否)” ”)[17]; (6)嗜好取向(一项:“我使用不寻常的性刺激(例如,与动物或儿童发生性关系)”,从“ 0(从不)”到“ 4(始终)”的五个答案类别)] [34]。 关于“性高潮频率”,“花在色情上的时间”和“不寻常的性刺激”(副性倾向),先前的研究表明与PH有一定的联系,但这些联系仍然模棱两可。 关于“吸毒时观看色情片”和“极端色情片”,研究较少,但是这两个指标与在性成瘾观点中概念化的PH的上升模式相吻合,因此被列为协变量。 “社会压力”也没有进行定量研究,但被性学家认为是PH的模棱两可的方面[17]需要进一步研究。 分析中还包括年龄和性别的协变量:年龄分为六类,从“ 22至31”到“ 60岁以上”; 在最终的逻辑回归分析中,将年龄用作控制变量(请参见 第2.8)。 在分析中使用性别(分为“女人”或“男人”)来测试男女的反应模式是否相似,方法是分别对两种性别进行分析并比较结果(请参见 第2.10).
2.10。 统计分析
探索性分析旨在调查收集到的数据中可用的PH指标。 特别注意了变量的因子结构。 确定哪些指标属于同一类可以更好地解释这些指标,还可以研究这些因素的预测和区分属性。 需要进行后续研究以确认这项研究的探索性结果。
由于预期男女的反应方式会有所不同,因此分别对男女进行了分析,这是我们研究这些差异的目的。 单独的分析还避免了性别偏见的风险。 针对四个不同的组描述了所包括变量的绝对和相对频率或均值和标准差:(1)需要帮助的女性,(2)需要帮助的男性,(3)不需帮助的女性,以及(4)不需帮助的男性。 接收器工作曲线分析已包括在内,以确定每个独立变量在区分那些经历过需要帮助的人和那些不希望获得PH帮助的人中的辨别力。 这些分析的结果是曲线值下的面积(AUC),该值提供了对每个变量的判别力的度量,其中值显着高于0.5,代表可以用来评估PH的指标。 接近1的AUC值表示具有更高判别力的指标。
为了能够更好地解释变量,首先使用探索性因子分析(EFA),然后使用确认性因子分析(CFA)研究了变量的潜在因子结构。 进行全民教育以确定因素的数量。 数据的一部分是随机选择的,用于进行分析,并为女性提供单独的全民教育(n = 1500,占20.2%),而男性(n = 5000,19.4%)。 通过使用多变量相关矩阵作为EFA的输入,可以考虑变量的分类结构[46]。 为了确定因素的数量,使用了最佳坐标和平行分析,并对这些指标的收敛性进行了测试[47]。 因子加载的临界值为0.30,用于确定变量与哪个因子相关。 由于可能的因素被认为是相关的,因此应用斜向旋转[48].
在全民教育之后,对其余数据分别进行了CFA,分别针对女性(n = 5927,占79.8%),而男性(n = 20,733,80.6%),以测试EFA建立的因子结构对新数据的拟合程度。 以下拟合度用于评估模型的拟合度:比较拟合指数(CFI)(> 0.95),近似均方根误差(RMSEA)(<0.06),标准均方根残差(SRMR)(<0.08) [49]; 对于大样本量,卡方检验几乎总是有意义的,因此此处未将其用作契合度。 测量克伦巴赫(Cronbach)α的确定因素,以评估其内部一致性。 关于作为子量表的因素的有效性,必须指出的是,鉴于研究的探索性,因此无法进行发散性和收敛性的研究。 同样,项目的开发也不是验证过程的一部分,因为在建立研究设计之前就已经完成了调查。 这意味着该量表的有效性尚未得到广泛测试,该研究提出的初步结论有待后续研究证实。
CFA后,进行逻辑回归分析以评估已建立因素的预测价值。 CFA子样本分别用于女性和男性,作为二分结果变量“正在体验对PH的帮助”,并作为CFA确定的因素和协变量“年龄”的预测指标。 在任何因素上加载不佳的变量也作为协变量包括在内,以评估其在寻求帮助时的预测能力。 报告了置信区间(CI)为99%的几率(OR),如果 p <0.01; 选择与正常alpha水平0.05的差异是为了说明本研究的样本量较大和具有探索性。 此外,评估已建立因素的AUC值,以衡量其将PH与其他条件区分开的能力。 呈现的数字显示了每个因素中存在的指标数量与经历需要PH帮助的可能性之间的关联。 如果子量表评分的增加导致需要帮助的可能性大大增加,则表明该措施的严重性是可能的,需要进一步调查。 对于所有分析,开源统计环境R版本3.6.1(R统计学计算基金会,维也纳,奥地利)与“ pROC”软件包一起用于AUC计算,对“ EFA”工具使用了“心理”软件包,对“ CFA的lavaan”软件包[46,50,51].
3。 结果
3.1。 参加者的特征
表1 显示了细分为女性的样本的特征(n = 7427,占22.4%),而男性(n = 25,733,77.8%)和遇到需要帮助的参与者(n = 7583,占22.9%)和不需要帮助的人(n = 25,577,77.1%)。 此外,AUC值报告在 表1 评估每个指标的能力,以区分需要帮助的参与者和不希望帮助PH的参与者。 妇女的AUC值低于“年龄”的0.5,在这里表示年轻妇女比年长妇女更经常需要帮助。 除男性的“年龄”外,所有AUC值均与0.5(α设置为0.01)显着不同。
表1
指标变量和协变量 | 遇到需要PH的帮助的经历。 女性: n (%)(总计958) 男士: n (%)(总计6625) | 不需要PH的帮助。 女性: n (%)(总计6469) 男士: n (%)(总计19,108) | AUC 娘炮 |
---|---|---|---|
专注于性 | 611(63.8%) 4736(71.5%) | 2827(43.7%) 9700(50.8%) | 0.60 0.60 |
退出失败 | 696(72.6%) 5401(81.5%) | 2428(37.5%) 9232(48.3%) | 0.68 0.67 |
负面后果 | 478(49.9%) 3826(57.7%) | 1223(18.9%) 5205(27.2%) | 0.66 0.65 |
尽管负面,仍继续 后果 | 759(79.2%) 5704(86.1%) | 2392(37.0%) 9668(50.6%) | 0.71 0.68 |
公差 | 691(72.1%) 3439(51.9%) | 3908(60.4%) 7702(40.3%) | 0.56 0.56 |
提款(范围:0–4), 均值(SD) | 1.92(1.34) 1.78(1.19) | 1.08(1.25) 1.14(1.19) | 0.68 0.66 |
需要性交才能起作用 | 631(65.9%) 3615(54.6%) | 3369(52.1%) 9277(48.6%) | 0.57 0.53 |
按性别分心 | 679(70.9%) 3914(59.1%) | 3982(61.6%) 9503(49.7%) | 0.55 0.55 |
感觉更强 | 454(47.4%) 1893(28.6%) | 2376(36.7%) 4939(25.8%) | 0.55 0.51 |
少郁闷 | 502(52.4%) 2479(37.4%) | 2386(36.9%) 5492(28.7%) | 0.58 0.54 |
不那么焦虑了 | 390(40.7%) 1493(22.5%) | 1530(23.7%) 2526(13.2%) | 0.59 0.54 |
更好地应对生活 | 407(42.5%) 1626(24.5%) | 2131(32.9%) 4274(22.4%) | 0.55 0.51 |
失去快乐 | 513(53.5%) 3958(59.7%) | 1496(23.1%) 6035(31.6%) | 0.65 0.64 |
性高潮频率 | 529(55.2%) 4174(63.0%) | 3368(52.1%) 11,858(62.1%) | 0.53 0.52 |
花在色情上的时间 (小时),平均值(SD) | 21分钟(20分钟) 42分钟(37分钟) | 15分钟(17分钟) 32分钟(33分钟) | 0.59 0.58 |
极端色情(范围:0–3), 均值(SD) | 2.02(1.12) 2.22(0.77) | 1.70(1.16) 2.09(0.79) | 0.58 0.55 |
观看色情片时使用毒品 (范围:0–4),平均值(标准差) | 1.43(0.87) 1.34(0.72) | 1.29(0.76) 1.30(0.68) | 0.55 0.51 |
社会压力 | 423(44.2%) 2136(32.2%) | 1006(15.6%) 2760(14.2%) | 0.64 0.59 |
不寻常的性刺激 (范围:0–4),平均值(标准差) | 0.51(0.96) 0.37(0.77) | 0.28(0.71) 0.23(0.61) | 0.56 0.54 |
年龄,平均值(SD) | 31年6个月(8年y 11个月) 36年2个月(11年8个月) | 32年4个月(9年4个月) 36年3个月(12年4个月) | 0.47 0.50 |
男性(25.7%)比女性(12.9%)经历过需要PH帮助的比例更高。 多数项目显示出女性的AUC值高于男性,这意味着这些项目对女性的歧视要比男性更好。 但是,男性和女性的AUC值通常相似,“社会压力”(女性:0.64,男性:0.59)和“较少焦虑”(女性:0.59,男性:0.54)之间的差异最大。 有关应对的项目(“需要性功能”和“宽容”除外)在百分比上的差异最大,女性对这些项目的支持程度高于男性。 对于这两个性别,“尽管有不良后果,仍继续性行为”的项目具有最高的AUC值,因此具有最高的判别力,女性分别为0.71,男性为0.68。 通常,超过一半的男女样本在“性高潮频率”上得分为“每天等于或大于一个性高潮”。
3.2。 全民教育结果
倾斜旋转的探索性因素分析为男女产生了四因素结构。 在两个子样本中,并行分析和最佳坐标均指向四因素解决方案。 平行分析是一个无偏估计[47],并且在此分析中,并行分析和最佳坐标显示出收敛性,从而为男女提供了易于理解的四因素解决方案。 因子结构在 表2; 对于每个因子,表中还包括特征值,解释方差和Cronbach的alpha。 总体上,有52.8%的差异是由女性因素引起的,而对于男性则为29.7%。 对于男性,变量“专注于性”没有超过阈值0.30,变量“性高潮频率”也没有。 对于女性而言,这两个变量在“性欲”因素上的得分最高。 男女的其他因素结构相同,特别是“负面影响”,“应对”和“极端”。 “社会压力”显示出男人和女人在负荷上的最大差异(“负面影响”)。
表2
PH的潜在指标 | 负面影响 娘炮 | 应对 娘炮 | 极端 娘炮 | 性欲 娘炮 |
---|---|---|---|---|
退出失败 | 0.69/0.61 | |||
负面后果 | 0.65/0.43 | |||
尽管有负面影响,但仍继续 | 0.86/0.69 | |||
失去快乐 | 0.55/0.51 | |||
社会压力 | 0.75/0.31 | |||
撤离 | 0.51/0.44 | |||
按性别分心 | 0.68/0.44 | |||
感觉更强 | 0.76/0.41 | |||
少郁闷 | 0.83/0.68 | |||
不那么焦虑了 | 0.90/0.62 | |||
更好地应对生活 | 0.61/0.39 | |||
极端色情 | 0.80/0.69 | |||
花在色情上的时间 | 0.84/0.60 | |||
观看色情片时使用毒品 | 0.38/0.30 | |||
不寻常的性刺激 | 0.39/0.35 | |||
需要性交才能起作用 | 0.70/0.56 | |||
公差 | 0.52/0.39 | |||
专注于性 | 0.41/0.29 | |||
性高潮频率 | 0.47/0.22 | |||
解释方差 | 16.8%/ 9.6% | 15.6%/ 7.9% | 10.9%/ 6.7% | 9.4%/ 5.5% |
总解释方差 | 女性:52.8% | 男性:29.7% | ||
特征值 | 3.19/1.82 | 2.97/1.49 | 2.01/1.28 | 1.79/1.05 |
克朗巴赫的阿尔法 | 0.64/0.62 | 0.76/0.68 | 0.64/0.56 | 0.61/0.46 |
3.3。 CFA成绩
CFA的结果证实了EFA解决方案。 正如全民教育结果说明中所介绍的,男女模型仅在“性欲”因素上有所不同。 有关其他因素的构造,请参见 表2 (以粗体显示)。 女性CFA的拟合度良好:CFI:0.98,RMSEA:0.041(95%CI:0.040-0.043),SRMR:0.056。 因子负荷的范围从0.50(“使用毒品”)到0.87(“异常性刺激”)。 对于男性,拟合值也很好:CFI:0.96,RMSEA:0.044(95%CI:0.043-0.045),SRMR:0.057。 因子负荷的范围从0.45(“使用毒品”)到0.81(“尽管有负面后果仍继续”)。 对于大多数因素,Cronbach's alpha的值(用作量表)令人怀疑,其值为0.56(男性为“极度”)至0.68(男性为“应对”); 只有女性的“应对”因素才可以接受,值为0.76。 男性“性欲”的值为0.46实际上表示“需要性功能”与“宽容”之间的相关性。
3.4。 逻辑回归结果
赔率,99%的置信区间和 p在Logistic回归中使用的因子和协变量的-值表示在 表3.
表3
因子/协变量(范围) | 女性 或(99%CI) | 女性 p-值 | 男性 或(99%CI) | 男性 p-值 |
---|---|---|---|---|
截距 | 0.03(0.02-0.04) | <0.001 | 0.05(0.04-0.06) | <0.001 |
负面影响(0–6) | 1.95(1.84-2.10) | <0.001 | 1.95(1.88-2.01) | <0.001 |
应对(0-5) | 1.05(0.98-1.12) | 0.066 | 1.02(0.99-1.05) | 0.100 |
极限(0–4) | 1.20(1.02-1.41) | 0.003 | 1.10(1.01-1.21) | 0.005 |
性欲(0–4 / 0–2) | 0.87(0.79-0.97) | <0.001 | 0.85(0.80-0.91) | <0.001 |
对性的关注(0-1) | 1.32(1.18-1.46) | <0.001 | ||
性高潮频率(0-1) | 0.89(0.80-0.99) | <0.001 | ||
年龄(0–6) | 1.02(0.89-1.14) | 0.735 | 1.02(0.98-1.06) | 0.156 |
最显着的是“负面影响”因素的高优势比,这在积极预测需要PH的帮助中起着很大的作用。 对于女性或男性,“应对”并不是该模型中的重要预测指标。 “极端”对于女性和男性都是重要的积极预测指标,这表明在该因素上得分较高会增加遇到需要帮助的可能性。 “性欲”对男人和女人具有显着和负面的预测作用,这意味着得分越高,表示遇到帮助的可能性就越低。 对于女性而言,这意味着“需要性功能”,“宽容”,“性高潮频率”和“对性的专注”四个指标中的任何一项得分越高,则预示需要PH帮助的可能性就越低。 对于男性而言,这意味着“需要性功能”和“宽容”的分数越高,预示需要帮助的可能性就越低。 作为男性分析的协变量,“高潮频率”是一个显着的阴性预测因子,而“专注于性别”这个协变量是一个对男性需要帮助的显着阳性预测因子。
3.5。 PH严重度的量度
图1 介绍了男性和女性在每种因素之间的联系以及对PH的需求需求。 对于男性,还列出了“性高潮频率”和“对性的关注”的协变量及其与帮助需求的关系。 图1 (在“性欲”子图中)。 每个因子都以固定在中间得分的其他因子呈现(例如,对于“负面影响”,这是范围0到6(即3)的中间)。 尤其是,“负面影响”与经历需要帮助之间的关联表明,当存在更多的因素指示因素时,需要帮助的可能性大大增加,这表明存在更多“负面影响”指示时,存在显着增加有可能需要PH的帮助。
每个因子和协变量的AUC值,显示在 表4,建议“负面影响”是区分那些需要帮助的人和那些没有需要帮助的人的最重要因素,无论是对女性(AUC:0.80)还是对男性(AUC:0.78)。 这种判别力可以被优秀[52]。 其他AUC值较低,表示判别力较差[52]。 注意,对于男人来说,“性欲”只包括“需要性功能”和“宽容”; 对于女性而言,“性高潮频率”和“对性的专注”是“性欲”因素的一部分,但这些指标作为男性的独立协变量进行了分析。
表4
因子/协变量 | 女性 AUC(99%CI) | 男性 AUC(99%CI) |
---|---|---|
负面影响 | 0.80(0.79-0.83) | 0.78(0.77-0.78) |
应对 | 0.60(0.59-0.62) | 0.57(0.56-0.58) |
极端 | 0.60(0.58-0.62) | 0.58(0.57-0.59) |
性欲 | 0.61(0.59-0.63) | 0.56(0.55-0.56) |
高潮频率(男性) | 0.51(0.50-0.51) | |
对性的关注(男性) | 0.60(0.60-0.61) | |
年龄 | 0.47(0.46-0.49) | 0.50(0.49-0.51) |
4。 讨论
这项研究的主要结果表明,由六个指标组成的“负面影响”因素最能预测到需要帮助PH的情况。 在这个因素中,我们特别要提及“退缩”(紧张和不安)和“丧失快感”。 假设这些指标在区分PH和其他条件方面具有相关性[23,28],但以前尚未通过经验研究确定。 在“负面影响”因素中的其他四个指标中,“ PH的预测指标”包括“退出失败”,“尽管有负面影响仍继续”和“发生负面影响” [23,26,29],因此是PH的所有三个诊断模型的一部分。 人们注意到与PH相关的“社会压力”的重要性[17],并且此特征可能与道德(自我)不赞成[53]。 在强迫性行为障碍诊断指南中,特别提到由于羞耻和内gui引起的问题不能可靠地表明潜在的疾病[28]。 需要对“社会压力”方面进行仔细的进一步检查,以表明它是否表明过度病态或社会压力是否是由负面的社会后果(失去友谊,破裂[54])。 在本研究中尚未测试与道德情感的关联,但可能在PH的起源和延续中起重要作用。 考虑到“负面影响”因素的判别力,该因素可用于评估怀疑患有PH的人群中的PH。 同样,当更多的“负面影响”指标出现时,遇到需要帮助的可能性就会大大增加。 这表明,PH严重程度的量度可以基于该因素的项目。 需要指出的是,由于内部一致性较低,因此将此因素发展为有效的测量工具将需要使用大量类似的项目/指标,以便更好地衡量负面影响的构成。 需要进行更多的研究来确定哪些指标可以添加到负面影响子量表中,以改善其内部一致性。
结果还显示归入“应对”因素下的五个项目的分组。 这些项目专门针对性后影响(例如,“我有能力应对性生活后的日常麻烦”)。 “应付”因素并未显着预测遇到需要帮助的妇女或男子,这表明“应付”不能用来区分那些需要帮助的人和不需要帮助的人。 我们的探索性研究并不能就应对和PH的关联得出肯定的结论,因为与“应对”有关的项目是针对性后效应,而在PH中用作应对的性行为也可能构成发起性行为的重要方面[33]。 我们建议,首先,有关PH和应对的重要先验研究[33]被复制,其次,在得出关于应对和PH的明确结论之前,研究了用作应对的性别与PH之间的其他关联。 我们的结果可能可以解释,但是,通过性欲行为调查表发现的误报率很高-[4,5],明确纳入“应对”量表的工具[26]评估PH。 经验抽样研究提供了一种有前途的方法来调查性行为作为应对PH的方法[55],因为这种类型的研究可以测试受PH困扰的个体应对功能障碍的动态时空结构[56].
我们研究中确定的第三个因素是“性欲”,包括诸如“宽容”和“需要性功能”的指标。 “性欲”消极地预示着男女都需要帮助。 这意味着,当一个人需要性(起作用)或越来越想要性时,遇到需要帮助的可能性就会降低。 对于女性,“性欲”还包括“对性的关注”和“性高潮频率”。 对于男性,这些指标作为协变量添加到分析中,结果表明,对于男性来说,“沉迷于性”与获得帮助的可能性更高,而“性高潮频率”与更低的可能性有关。需要帮助。 这些结果与先前关于性欲的研究[37,38],但与基于性成瘾观点的期望相反。 与吸毒类似,人们非常频繁地“使用”某些行为(例如赌博或性行为)的人容易出现行为成瘾[24,57]。 然而,在目前的样本中,性高潮频率较高的参与者发生性欲亢进的风险较小,由此我们初步得出结论,有问题和无问题的性行为频率之间存在界限[37,58]无法建立。 同样,不能使用“宽容”(越来越多的性欲)来评估PH。 作为“性欲”因素的一部分,它会对PH产生负面影响。 这项研究表明,首先要指出的是“负面影响”因素是否表明性欲过高是有问题的。 在对PH值有疑问的人群中,性欲增加和性频率增加并不是PH的良好指标。
我们数据中显示的最后一个因素“极端”由四个指标组成,分别涉及“异常性刺激”,“边看色情片边吸毒”,“极端色情”和“花在色情上的时间”。 这些指标解决了观看色情和嗜好行为方面的升级模式。 对于男人和女人,“极端”都是对需要帮助的积极预测。 但是,“极端”的判别力很小,以目前的形式,这个因素不能被视为PH的良好指标。 应该进行进一步的研究,以评估极端性行为与PH之间的关联。
在此样本中,经历过需要帮助的男性百分比大约是女性百分比的两倍。 但是,在这项研究中,男女的总体反应模式相似。 我们确实注意到,在“社会压力”和应对效果方面,单独指标上的性别差异最为突出; 这些指标对女性PH的影响大于对男性的PH,因此有必要进行进一步的研究以调查这些差异。
我们想提一下这项研究的一些局限性:(1)PH是通过“体验对PH的帮助的需要”来衡量的,PH是一种完全基于自我评估的度量,可能会受到社会规范的影响,因此并不表示潜在疾病[28]。 由于社会规范而过度对自己的性欲行为进行过度病理化的风险[8,9,10,11,15还可通过由经验丰富的性学家对参与者进行临床评估来避免[16]; (2)分量表的可靠性通常不高,这意味着在解释本研究的探索性结果时应谨慎行事; 后续研究应侧重于扩展子量表的开发,这些子量表的排列要更一致,以达到更好的内部一致性; 重要的是,此类研究还可能会提高分量表的判别力(尽管在“负面影响”的情况下已经足够高); (3)样品在与PH有关的性行为方面的异质性(例如色情成瘾或强迫性作弊)可能混淆了结果,需要在进一步研究中加以考虑; (4)样本虽然很大,但由自我选择的受访者组成,他们没有阐明其参与的原因。 但是,在这项研究中,有大量需要PH帮助的女性和男性,并且该调查的引言清楚地表明了其提供对性成瘾的初步评估的目的,这表明确实已经对这些成瘾者进行了抽样调查。对他们的PH水平有疑问; (5)这项研究并未将性别区分为男女分开。 后续研究需要考虑包括更具差异性的性别认同测度; (6)这项研究尚未研究合并症,但另一方面,已知它是PH的常见因素(例如,在双相情感障碍中)[59]应在后续研究中予以考虑。
尽管提到了局限性,我们认为这项研究对PH研究领域以及对社会中(有问题的)性欲亢进行为的新观点的探索做出了贡献。 我们强调,我们的研究表明,作为“负面影响”因素一部分的“退出”和“愉悦感”可能是PH的重要指标。 另一方面,作为“性欲”因子的一部分(对于女性)或作为协变量(对于男性),“性高潮频率”没有显示出区分PH与其他条件的区分力。 这些结果表明,对于性欲亢进问题的体验,应将注意力更多地集中在性欲过度的“退出”,“愉悦感”和其他“负面影响”上,而不应过多地关注性频率或“过度性欲” [60],因为与造成性欲成问题有关的主要是“负面影响”。 根据当前的研究,我们建议将解决这些特征的项目并入PH测量仪器中。 这意味着应该将来自不同诊断模型的特征集成到一种仪器中[14]。 从理论上讲,这建议对当前PH概念进行全面整合是合宜的,该方法考虑到有问题的性欲过剩与社会规范以及身心健康有关的独特性质。
5。 结论
这项探索性研究表明,“负面影响”因素将是正确评估PH值并将PH与其他条件区别开来的最佳方法。 除其他外,这一因素包括过去仅归因于PH的三种诊断模型之一的“退出”和“愉悦感”指标。 就理论而言,这意味着在现有的概念化下,PH可能不应归类为成瘾,性欲亢进或强迫性行为障碍,而最好从理论上更全面的角度来看。 关于临床实践,这项研究的结果表明,最好将不同诊断模型中用于评估PH的经验相关指标结合起来,以构建一种评估PH的存在和严重性的工具。 今后应特别在与应用该工具的相关子人群中进行研究,以开发和验证这种工具,以避免过度感染无问题的性行为。 需要考虑到PH值的性别差异,男女评估PH值的手段至少应该部分不同。
作者贡献
概念化,PvT,AT,G.-JM和JvL; 方法论,PvT,PV和RL; PvT软件; 验证,PvT,PV和RL; 形式分析,PvT; 调查,AT; 资源,AT; 数据管理,AT,PvT; 写作-原始草案准备,PvT; 写作—审查和编辑,PvT,AT,G.-JM,PV,RL和JvL; 可视化,PvT; 监督,JvL; 项目管理,PvT; 资金获取,不适用。 所有作者均已阅读并同意该手稿的发行版本。