土耳其的性成瘾:一项针对全国社区样本的大规模调查(2021年)

Kagan Kircaburun,HüseyinÜnübol,GökbenH.Sayar,JaklinÇarkçı和Mark D.Griffiths

先前有关性成瘾的研究主要依靠小样本和异类样本中狭窄的危险因素。 本研究的目的是在土耳其成年人的大规模社区样本中研究与性成瘾有关的心理标记。 共有24,380人完成了一项调查,包括性成瘾风险问卷,简要症状清单,积极和消极影响时间表,成年个人健康指数,多伦多Alexithymia量表和亲密经历修订版(50) %男性;平均年龄= 31.79岁;年龄范围= 18至81岁)。 利用分层回归分析,性成瘾与男性,年轻,受教育程度低,单身,酗酒和尼古丁使用者,精神病困扰,个人健康低下,正面和负面影响,智力低下和焦虑依恋有关。 这项研究表明,社会人口因素和上述有害的心理因素加剧了土耳其社区上瘾性行为的更多参与。 但是,需要进行更多的研究才能更好地了解土耳其与性成瘾有关的因素。

介绍

世界卫生组织(2018)在《国际疾病分类》(ICD-11)第XNUMX版中将强迫性行为障碍作为冲动控制障碍纳入其中,并将其定义为 “持续存在的无法控制强烈的,重复的性冲动或冲动导致重复性行为的模式。” 这种有问题的行为的概念已在学者之间引起了很多争论,并导致使用不同的术语来描述个人无法控制其性行为,包括(除其他外)性依赖性,性欲亢进,性成瘾和强迫性行为(卡夫卡 2013; Karila等人, 2014)。 最近的一项研究将性成瘾定义为 “密切参与跨不同媒体的性活动(例如幻想,手淫,性交,色情制品)” (Andreassen等, 2018; 第2页)。 此外,据称性沉迷的其他症状还包括无法控制的性欲,对性的专注以及尽管对生活造成负面影响,但仍持续从事性活动(Andreassen等, 2018)。 尽管关于将有问题的性行为标记为强迫症,冲动控制症或成瘾的争论不断(Karila等, 2014),最近的研究表明,性行为有可能成为一种成瘾行为,而性成瘾具有不同的负面后果,包括心理和人际关系困扰加剧(Griffiths 2012; Reid等人, 2010; Spenhoff等, 2013).

在过去的二十年中,对性成瘾的研究显着增加。 但是,有关性成瘾的患病率,危险因素和后果的调查研究依靠许多不同的测量工具来评估性成瘾,包括对性成瘾筛查测试进行了修订(Carnes等, 2010),强迫性行为清单(Coleman等, 2001),对性依赖清单进行了修订(Delmonico等, 1998)和性症状评估量表(Raymond等, 2007)。 但是,许多已制定的措施都有重要的局限性,包括在开发和验证研究中使用的特定样本和少量样本,评估特定的性行为而不是性成瘾,规模上有很多项目,以及在性别概念化方面包括不适当的项目成瘾(Andreassen等, 2018; 胡克(Hook)等人, 2010)。 最近的一项研究基于生物心理社会模型中概述的组成部分(即显着性,戒断力,情绪改变,冲突,耐受性,复发),开发并验证了由23,533名挪威成年人组成的六项卑尔根-耶鲁性成瘾量表(BYSAS)。等 2018; 格里菲思 2012).

最近,Bőthe等人。 (2020)基于ICD-19筛查措施,开发了强迫性行为行为量表(CSBD-11),其中包括来自美国,匈牙利和德国的9325个人。 CSBD-19的五因素模型(即控制,显着性,复发,不满意,负面后果)显示出与性欲亢进,色情消费量有问题,性伴侣的数量,休闲性伴侣的数量,过去一年的频率的正相关与伴侣发生性关系,过去一年与休闲伴侣发生性关系的频率,过去一年的手淫频率以及去年观看色情内容的频率(Bőthe等人, 2020).

其他人使用包括来自匈牙利的18,034个人的大规模非临床样本,测试了性欲行为问卷(HBI)的心理计量学特性(Bőthe,Kovács等, 2019a)。 HBI的三因素模型(即应对,控制,后果)与性伴侣的数量,休闲性伴侣的数量,与伴侣发生性关系的频率,与休闲伴侣发生性关系的频率,手淫的频率具有正相关关系,每次观看色情内容的频率以及观看色情内容的频率。

现有的性成瘾文献表明,在性成瘾的社会人口统计学决定因素方面,发现存在矛盾。 在最近的一项研究中,与女性相比,男性具有更好的性幻想,自慰频率,易性唤起和随意性交的特征,尽管需要更多针对女性的研究来确定性别在女性中的作用。性瘾的发展(Bőthe等人, 2018, 2020)。 不过,现有证据表明,男性在成瘾性行为中占主导地位(卡夫卡, 2010),尽管一些研究表明女性也可能容易上瘾的性行为,并且这可能导致羞耻感增强(Dhuffar&Griffiths, 2014, 2015)。 就年龄而言,研究表明,青春期和成年期是发展和维持性成瘾的最危险时期(卡夫卡, 2010)。 在挪威进行的一项针对23,500多名参与者的大规模研究中,拥有硕士学位可以降低发生中度性成瘾风险的几率,而拥有博士学位可以提高发生性成瘾的风险(Andreassen等, 2018)。 因此,男性,低年龄,单身,受过高等教育,饮酒和吸烟与性欲增加和性成瘾有关(Andreassen等, 2018; 坎贝尔和斯坦, 2015; 卡夫卡, 2010; Sussman等人, 2011).

除社会人口因素外,先前的研究还确定了性成瘾的几种心理关联。 一项针对418名男性性瘾者的研究表明,与普通人群相比,美国性瘾者的抑郁症患病率要高得多(Weiss, 2004)。 由于难以控制性感觉,性冲动和行为,性上瘾的人会增加精神病困扰和损害(Dickenson等人, 2018)。 似乎那些压力和焦虑水平增加的人试图通过上瘾的性行为来应对自己的负面心理状态(Brewer&Tidy, 2019)。 在337名新兴成年人中,性成瘾与调节负面影响和缓解情感困扰有关(Cashwell等, 2017)。 经验还表明,不良情绪状态与新兴成年人中性欲亢进相关(Dhuffar等, 2015)。 此外,控制抑郁症和易受压力后,难以识别感觉与性成瘾的增加呈正相关(Reid等, 2008),表明有运动障碍的人也有性上瘾的风险。 此外,已发现性上瘾的人具有更不安全(即焦虑,回避)的依恋风格(Zapf等, 2008)。 然而,鉴于成瘾性行为本质上是冲动性和强迫性的,因此可以预期心理问题与性成瘾有关(Bőthe,Tóth-Király等, 2019b)。 此外,那些企图自杀或完全自杀的人会表现出情绪障碍,压力大的生活事件,人际关系问题,社交支持差,孤独的生活,运动障碍和由于气质特征或适应不良的依恋风格而感到绝望(Pompili等, 2014)。 重要的是,据报道,抑郁个体的独特感觉加工模式是决定不良结局的关键因素(Serafini等, 2017)。 因此,研究这些重叠的结构,这些结构在先前的研究中已多次被证明可预测性成瘾,被认为有利于了解土耳其人的性成瘾。

尽管有大量文献,但在土耳其,关于性成瘾的经验知之甚少。 因此,本研究使用大量的土耳其样本来检验性成瘾的具体心理决定因素,这些因素在现有文献中一直被确定为成瘾性行为和其他行为成瘾的危险因素,包括精神病症状,个人福祉,情感状态,运动障碍,和附件。 在这种情况下,首先,研究了人口统计学变量之间的关系,例如性别,年龄,受教育程度,婚姻状况,吸烟,饮酒和性成瘾。 除了这些,还旨在确定精神症状,个人健康,情感状态,智力低下和依恋变量对性成瘾的预测能力。 只有很少的研究解决了这些问题,而现有的研究则受到一些局限,包括自我选择的小样本以及非代表性和异质性种群。 这些局限性削弱了先前研究结果的可靠性和确定性。

本研究验证并利用了新开发的量表,即性成瘾风险问卷(SARQ)。 之所以制定SARQ是因为本研究是一项大规模的流行病学研究,研究了许多成瘾行为,其中上相同的项目,但要求参与者针对特定行为(例如食物,游戏等)做出回应。 )。 本研究仅报告有关性成瘾的发现。 有人假设,男性,年轻,高学历,吸烟,酗酒,精神病困扰,个人健康状况差,情感状态,智力低下和不安全的依恋风格都与性成瘾成正相关。

方法

参与者和程序

抽样的主要目的是试图代表土耳其的成年人口。 为此,要确保创建示例参考框架,并将土耳其社会中特定阶层的参与者纳入研究框架。 NUTS(用于统计的领土单位的命名法)分类是用来划分欧盟经济领土的系统,用于计划抽样。 通过这种分类系统,成年人口的代表性得以提高。 抽样方法旨在调查覆盖整个土耳其的特定领土区域内每个指定阶层的特定数量的参与者。 根据城市人口的不同,从每个地区收集了200到2000个数据,以便使样本尽可能具有代表性。 125年,共有79名心理学研究生向土耳其26个地区的2018个不同城市的个人管理了纸质和铅笔调查表。研究团队招募了来自不同社区的参与者,并确保参与者在回答敏感问题时保持孤独和舒适(即有关性行为的问题)。 那些年满18岁且没有精神疾病的人无法阻止他们完成为该研究募集的问卷。 总共24,494名土耳其成年人填写了调查表。 在检查数据时,发现有些参与者没有完成所有问题,有些参与者没有回答某些量表。 在这些参与者中,缺少数据和/或没有对一个以上量表做出反应的参与者被归类为具有太多数据的缺失。 已知丢失的数据对研究结果的不同形式的可靠性,有效性和普遍性构成了威胁。 为了防止偏差,将这些缺失的数据从分析中排除。 但是,鉴于样本量非常大,这不会降低研究的统计能力或样本的代表性。 最终样本包括24,380名参与者(12,249名男性和12,131名女性; M年龄 = 31.79年, SD年龄 = 10.86; 范围= 18到81年)。 本研究中使用的数据是作为一项更大的流行病学研究的一部分而收集的,该研究研究了多种成瘾行为,其中一些已在其他地方发表(例如,Kircaburun等, 2020; Ünübol等, 2020).

措施

人口变量

社会人口统计学信息表包括性别,年龄,受教育程度,婚姻状况,吸烟和饮酒。

性成瘾风险问卷(SARQ)

使用一维SARQ对性成瘾进行了评估(请参阅 附录)。 该量表包括六个项目,这些项目评估了基于“成瘾成分模型”(Griffiths, 2012)。 参与者使用从11(决不要)到10(时刻)。 本研究中的克伦巴赫α非常好(.93)。

简要症状清单(BSI)

使用土耳其语形式(Sahin&Durak, 1994)的53项BSI(Derogatis&Spencer, 1993)。 该量表有五个子维度,包括消极的自我概念,抑郁,焦虑,躯体化和敌意。 参与者使用1分(几乎从不)到5(几乎总是)。 通过将该量表作为一个单独的量表,使用该量表来评估一般的精神疾病困扰,本研究中的Cronbach'sα非常好(.95)。

成人个人幸福指数表(PWBI-AF)

参加者的总体健康状况使用土耳其语形式进行了评估(道德, 2014)的八项PWBI-AF(国际福利组织, 2013)。 参与者使用从11(一点都不满意)到10(完全满意)。 本研究中的克伦巴赫α非常好(.87)。

正面和负面影响表(PANAS)

使用土耳其语形式(Gençöz, 2000)的20个项目的PANAS(Watson等, 1988)。 参与者使用五分李克特量表(从1(非常轻微)到5(非常)。 较高的分数表示具有更大的积极影响(Cronbach'sα= .85)和负面影响(Cronbach'sα= .83)。

多伦多Alexithymia量表(TAS-20)

使用土耳其语形式评估了Alexithymia及其子维度,包括难以识别感觉,难以描述感觉以及面向外部的思维(Güleç等人, 2009)的20件TAS-20(Bagby等, 1994)。 由于最近关于外向型思维(EOT)是否代表运动障碍的争论(Müller等, 2003)EOT已从分析中排除。 参与者对TAS-20的评分采用1分制,范围从XNUMX(坚决不同意)到5(非常同意)。 本研究中的克伦巴赫α非常好(.83)。

经修订的亲密关系方面的经验(ECR-R)

焦虑和回避依恋的评估采用土耳其语形式(Selçuk等, 2005)的36件ECR-R(Fraley等, 2000)。 参与者使用从1(坚决不同意)到7(非常同意)。 较高的分数表示更多的焦虑依恋(Cronbach'sα= .83)和回避的依恋(Cronbach'sα= .85)。

统计分析

数据分析策略涉及以下步骤:(i)SARQ的心理计量验证; (ii)调查性成瘾的社会人口统计学和心理相关性。 最初,使用经典测试理论(CTT),探索性因素分析(EFA)和确认性因素分析(CFA)对SARQ的心理计量学特性进行了评估。 在CFA中,检查了均方根残差(RMSEA),标准均方根残差(SRMR),比较拟合指数(CFI)和拟合优度(GFI),以确定拟合优度。 低于.05的RMSEA和SRMR表示拟合良好,低于.08的RMSEA和SRMR表示拟合良好; CFI和GFI高于.95是良好的,CFI和GFI高于.90是可以接受的(Hu&Bentler, 1999).

在最后一步中,利用Pearson的相关检验来探究研究变量之间的相关系数,并使用层次回归分析基于社会人口统计学因素和心理变量来预测性成瘾。 在进行相关分析之前,数据符合基于偏度和峰度值的正态性假设。 在回归分析中,通过检查方差膨胀因子(VIF)和公差值确认没有多重共线性。 使用SPSS 23.0和AMOS 23.0软件进行统计分析。

成果

将总样品随机分为两个单独的样品,以便使用两个样品进行EFA和CFA。 全民教育是对第一个样品进行的(N = 12,096)。 全民教育指出,SARQ具有一维因素结构。 Kaiser-Meyer-Olkin测度和Barlett球形度检验(.89; p EFA中的<.001)建议采用单因素解决方案。 主成分分析表明,所有项目均具有较高的负荷(社区范围在62至81之间),解释了总方差的73.32%。 一因素解决方案基于scree图,其中提取了特征值高于1的因素。 在EFA之后,使用第二个样品进行了CFA(N = 12,284)。 在CFA中使用了最大似然差异估计方法。 将潜在变量的观察到的指标变量(即,比例项)指定为连续指标。 拟合优度指数(χ2 = 2497.97,df = 6, p <.001,RMSEA = .13 CI 90%[.13,.13],SRMR = .03,CFI = .98,GFI = .97)表明大多数数据都非常合适(Kline, 2011),确认单因素解决方案的适用性。 根据标准化的因子负荷(介于72和.90之间),所有项目在量表中都起着重要作用。

1 证明研究变量的平均得分,标准偏差和相关系数。 性成瘾与精神困扰呈正相关(r = .17, p <.001),运动障碍(r = .13, p <.001),正面影响(r = .06, p <.001),负面影响(r = .14, p <.001)和焦虑附件(r = .10, p <.001)。 此外,性成瘾与个人幸福感呈负相关(r = −.10, p <.001),而与回避依恋无关(r = .00, p > .05)。 在相关系数较低(r <.10)的情况下,正面影响的相关性(r = .06, p 小于001)的性成瘾最有可能由于统计学意义上的样本量而具有统计学意义。

表1研究变量的平均得分,标准差和皮尔逊相关系数

2 显示了层次回归分析的结果。 性成瘾与男性成正相关(β= −.31, p <.001),是单身(β= -.03, p <.001),吸烟(β= −.04, p <.01),饮酒(β= −.16, p <.01),精神病困扰(β= .13, p <.05),积极影响(β= .06, p <.001),负面影响(β= .03, p <.01),运动障碍(β= .02, p <.001)和焦虑附件(β= .04, p <.001)。 性成瘾与年龄呈负相关(β= −.04, p <.001),教育程度(β= -.02, p <.001),个人幸福感(β= -.02, p <.01),避免回避(β= −.02, p <.01)。 但是,应该注意的是,年龄,教育程度,婚姻状况,吸烟,个人福祉,负面影响和依恋方式的预测效果都很小。 此外,由于样本量大,这些影响在统计上可能已经变得很显着。 回归模型预测了18%的性成瘾差异(F13,24,161 = 418.62, p <.001)。

表2预测性成瘾的分层回归分析

讨论

本研究的结果表明,男性,年轻,受教育程度较低,单身,吸烟,饮酒,精神病,正负影响,运动障碍,焦虑症,个人幸福感低下回避依恋与性成瘾均呈正相关。 因此,所有假设均得到支持。 正如预期的那样,精神病困扰与性成瘾呈正相关。 这与之前的研究一致,该研究表明,包括抑郁症,焦虑症和压力在内的精神病症状可能导致上瘾的性行为参与度增加(Brewer&Tidy, 2019; 韦斯 2004)。 这些有害的心理状态可能导致此类人的行为控制能力下降(Dickenson等, 2018)。 个体会尝试通过过度的性参与来分散自己的注意力,以填补由消极情绪(例如抑郁,焦虑和压力)引起的情绪空虚(年轻, 2008).

正面和负面影响都与性成瘾成正相关。 这与现有研究表明性成瘾与情感性精神状态有关(Cashwell等, 2017)。 一种可能的解释可能是,那些经常与否定的情感状态和情感动荡作斗争的人将沉迷于性行为作为一种情绪调节机制,在这种机制中,他们具有愉悦的感觉,可以帮助他们避免消极情绪(Woehler等, 2018)。 同样重要的是要注意,即使在控制了精神病困扰后,情感性精神状态仍然很重要,强调了负面影响的独特加剧作用。 但是,还应注意,积极影响也与性成瘾成正相关。 鉴于现有的经验证据表明,积极的情绪是减少行为成瘾的保护因素,这在某种程度上是出乎意料的(Cardi等, 2019)。 尽管如此,结果仍符合这样的观念,即情感触发因素在成瘾行为中可能会有所不同(Messer等人, 2018),无论是消极情绪还是积极情绪都可能导致上瘾的性行为参与度提高。

该研究还发现,较高的运动障碍(例如,难以识别和表达情感)与性成瘾呈正相关。 那些在识别和表达自己的情感时遇到困难的人更有可能成为性瘾者。 这与现有的研究这两个变量之间关系的文献一致(Reid等, 2008)。 少数研究这种关系的研究之一发现,患有性欲亢进的男性普遍患有运动障碍(Engel等人, 2019)。 有人认为,运动能力障碍的人的情绪调节功能失调可能是导致这些人更多性成瘾的根本问题。

结果还表明,焦虑依恋与性成瘾呈正相关。 这与以前的研究一致,即不安全的依恋与性成瘾呈正相关(Zapf等, 2008)。 那些在与他人建立牢固依恋方面遇到困难的人很容易在亲密关系中遇到问题(Schwartz和Southern, 1999)。 焦虑的人可能会使用过多,强迫和不切实际的性幻想来弥补他们缺乏亲密感和情感互动(利兹, 2001)。 因此,焦虑的个体可能会在没有情感投入的情况下过度性交,以减轻他们对分离和遗弃的恐惧(Weinstein等, 2015)。 回避依恋与性成瘾之间的关联在相关分析中不显着,但在回归分析中则为负显着。 因此,可能是抑制因素(例如精神病困扰)影响了这种关联。

正如预期的那样,在本研究中,社会人口统计学因素似乎在性成瘾中起作用。 更具体地说,男性,年轻,受教育程度较低,单身,吸烟和饮酒与性成瘾有关。 上述关联与之前在不同国家/地区的研究结果一致(Andreassen等, 2018; 坎贝尔和斯坦, 2015; 卡夫卡, 2010; Sussman等人, 2011)。 研究结果表明,在制定有针对性的预防性成瘾的干预策略时,应考虑社会人口统计学特征。

限制

在解释本研究结果时,应考虑到许多限制因素。 首先,尽管事实是样本量很大,并且进行了数据收集以获得同质群体,但这项研究在全国范围内并不代表土耳其社区。 应该使用来自土耳其和/或其他对性成瘾较少研究的发展中国家的更具代表性的样本来复制本研究结果。 其次,由于这项研究的横断面设计,因此无法确定研究变量之间检查的关联是否有因果关系。 纵向和定性方法应用于进行更深入的研究,以便进一步检查当前的发现。 第三,使用具有众所周知的方法论偏见(例如,记忆回忆和社会可取性)的自我报告问卷来收集数据。 第四,鉴于数据是在一个时间点自我报告和收集的,因此研究变量之间的关系可能被夸大了。

结论

尽管有上述限制,这还是首次大规模调查土耳其社区样本中性成瘾的心理相关因素。 结合CTT,EFA和CFA,对一种新近开发的评估性成瘾的量表(即性成瘾风险问卷)的心理计量学特性进行了测试。 此外,研究了性成瘾的社会人口统计学和心理相关性。 从这项研究中可以得出的最重要的结论是,精神症状,个人健康状况不佳,情感状态,运动障碍和焦虑依恋是控制社会人口统计学因素时性成瘾的主要心理因素。 目前的结果表明,为了对性成瘾有更清晰的了解,重要的是收集有关各种变量的数据。 在以后的研究中研究心理变量的调节作用和调节作用,以更好地解释性成瘾的潜在机制将是有益的。 在本研究中发现与性别成瘾有关的社会人口统计学变量(如性别,教育程度,饮酒和吸烟)的调节作用可以进一步确定。 可以研究在研究中讨论的变量或新变量(例如,心理病理问题,反刍思维,与精神创伤有关的问题,个体差异因素)和性成瘾之间的中介模型。 只有这样,才有可能知道对性成瘾的各种直接和间接影响,从而提供有关与性成瘾有关的潜在机制的更深入的了解。 即使这项研究提供了有价值的贡献,仍需要进行进一步的研究,以便开发出有效的预防和预防性成瘾策略。