前心理学家。 2018; 9：144。
在线发布2018 Mar 8。 DOI： 10.3389 / fpsyg.2018.00144
PMCID：PMC5852108
结论： 29568277
Cecilie S. Andreassen,1,* StålePallesen,1 马克D.格里菲斯,2 TorbjørnTorsheim,1 和 Rajita Sinha3
抽象
认为过度性行为（“性成瘾”）是一种行为上瘾形式的观点近年来已经获得了更多的信任，但关于这一概念的运作仍存在相当大的争议。 此外，大多数先前的研究依赖于小的临床样本。 本研究提出了一种评估性成瘾的新方法 - 卑尔根 - 耶鲁性成瘾量表（BYSAS） - 基于既定成瘾成分（即突出/渴望，情绪改变，耐受，戒断，冲突/问题和复发/丧失）控制）。 使用横断面调查，BYSAS被广泛应用于23,533挪威成年人的全国样本[16-88岁; 平均值（± SD年龄= 35.8±13.3岁），以及对五大人格特质，自恋，自尊和性成瘾行为的有效量度。 探索性和确认性因素分析（RMSEA = 0.046，CFI = 0.998，TLI = 0.996）都支持单因素解决方案，尽管在两个项目（项目1和2）之间存在局部依赖性。 此外，量表具有良好的内部一致性（Cronbach'sα= 0.83）。 BYSAS与参考量表显着相关（r = 0.52），并证明了收敛和判别有效性的类似模式。 BYSAS与外向性，神经质，智力/想象力和自恋正相关，与责任心，友善和自尊负相关。 BYSAS的高分在男性，单身，年龄较小和受过高等教育的人群中更为普遍。 BYSAS是一种用于评估性成瘾的简短且心理可靠且有效的衡量标准。 但是，在其他国家和背景下需要进一步验证BYSAS。
介绍
近年来，对频繁和持续存在问题的性行为的研究有所增加（Kraus等， 2016）。 这种失控，过度和有问题的性行为已被描述为使用许多不同的标签，包括（其中包括）性欲亢进，性强迫性，性冲动，躁狂症，女性躁狂症（女性），男性痴呆症，性成瘾，和性取向（Kafka， 2010; Karila等人， 2014; 金士顿， 2015; Wéry和Billieux， 2017）。 多年来，关于这种行为是否最好被概念化为强迫症，成瘾或冲动控制障碍，一直存在很多争论（Karila等， 2014; Piquet-Pessôa等人， 2014），因此根据不同的概念模型（坎贝尔和斯坦， 2015; 金士顿， 2015).
随着新研究表明性行为具有成瘾潜力 - 最有可能通过已知参与奖励和兴奋体验的脑回路和神经递质介导 - 作为成瘾的高性欲的概念兴趣迅速增长（Holstege et人， 2003; 哈曼等人， 2004; 好人， 2008; 格里菲思 2012; Kor等人， 2013; Karila等人， 2014; Voon等人， 2014; 金士顿， 2015）。 在这方面，“性成瘾“ 可以被定义为与不同媒体（网络，电话性爱等）的性活动（例如，幻想，手淫，性交，色情）密切相关。 此外，有条件的人报告他们的性动机是无法控制的，并且他们花费大量时间思考和从事性活动，这对他们生活中的许多其他领域产生负面影响。
“性成瘾”目前尚未列入精神病学分类学。 然而 国际疾病分类 (ICD-10的; 世界卫生组织， 1992），包括过度性欲和过度手淫作为诊断，分为satyriasis（男性）和nymphomania（女性），而“强迫性行为”目前正被考虑（作为一种冲动控制障碍）纳入即将到来 ICD-11的 （格兰特等人， 2014）。 最新（第五版）的 精神疾病诊断与统计手册 (DSM-5; 美国精神病学协会， 2013）增加了对非化学成瘾的认识（Petry， 2015）在结果附录部分（进一步研究的条件）中将赌博障碍作为主要文本和互联网游戏障碍中的行为成瘾加入。 虽然提出了性成瘾（以“性欲亢进”的形式）（Kafka， 2010）并由评估 DSM-5 专责小组，以及一套经验测试的标准（Kafka， 2010; Reid等人， 2012），由于缺乏对诊断标准的研究以及对如何概念化疾病的分歧观点而被拒绝（Kafka， 2013; 坎贝尔和斯坦， 2015).
与此相符，先前研究的局限性是对于如何确定，理解和评估性成瘾缺乏普遍共识（Reid， 2016）。 因此，已报告了从3到17％（和更高）的非代表性（自选便利）样品中不可靠的流行率估计值。 就人口统计学变量而言，研究显示性成瘾与年轻，男性，单身和高等教育之间存在相对一致的正相关关系（最近的评论见卡夫卡， 2010; Sussman等人， 2011; Karila等人， 2014; 坎贝尔和斯坦， 2015; Wéry和Billieux， 2017）。 然而，有人认为，女性在这一研究领域的代表性基本不足，因此对其性成瘾模式知之甚少（Dhuffar和Griffiths， 2014, 2015; Klein等人， 2014).
研究将性成瘾与代表其他成瘾行为的人格因素联系起来（Karila等， 2014），包括高水平的外向性和神经质以及低度的责任心和友善（Schmitt， 2004; Pinto等人， 2013; Rettenberger等人， 2016; 沃尔顿等人， 2017）。 这些特征指的是高度追求，情绪反应，自发和不体贴的人格，而不是低调，情绪稳定，自律和关注社会和谐。 采用五因素人格模型的有限研究（Costa和McCrae， 1992; 威金斯， 1996）在这种情况下，发现经验的开放性与性成瘾无关（Schmitt， 2004; Pinto等人， 2013; Rettenberger等人， 2016; 沃尔顿等人， 2017）。 然而，与传统的，心胸狭窄和谨慎的人相比，欣赏“边缘”经历的“自由主义人士”更容易出现性瘾风险（例如，Elmquist等人， 2016）。 成瘾性行为也经常与自恋正相关（Black等， 1997; 雷蒙德等人， 2003; 卡夫卡， 2010; 卡斯帕等人， 2015与自尊有负相关（Cooper等， 1999, 2004; 德尔莫尼科和格里芬， 2008; Kor等人， 2014; Doornwaard等人， 2016).
从概念上和经验上对“性成瘾”的兴趣日益增长伴随着诸如性成瘾筛查测试（SAST; Carnes， 1989）和SAST-Revised（SAST-R; Carnes等， 2010），更短的PROMIS问卷 - 性别量表（SPQ-S; Christo等， 2003），PATHOS1 （Carnes等， 2012）和短网瘾测试（Young， 1998适应在线性活动（s-IAT-sex; Laier等， 2013; Pawlikowski等人， 2013; Wéry等人， 2016a）。 虽然已经开发了其他经过验证的量表，但他们评估并将“性欲亢进”概念化为强迫性，冲动性和/或性失调症（例如，Kalichman和Rompa， 1995; 科尔曼等人， 2001; Reid等人， 2011).
上述量表在开发程序，项目结构，截止分数和心理测量属性方面差异很大（Hook等， 2010; Karila等人， 2014; 坎贝尔和斯坦， 2015; Wéry和Billieux， 2017），主要是在小的非代表性临床和目标样本中进行调查（Karila等， 2014）。 一些是高度人口特定的（例如，男性，女性，同性恋;卡内斯， 1991; 奥哈拉和卡恩斯， 2000; 卡内斯和韦斯， 2002），而其他人是高度内容特定的（例如，在线性行为;卡内斯等， 2010; Wéry等人， 2016a）。 广泛使用的量表（例如，SAST-R，PATHOS）也包括在定义性成瘾方面可能不合适的项目[即，“你是否因为孩子或青少年受到性虐待？,” “你父母的性行为有问题吗？“（SAST;卡内斯， 1989，pp.218-219），“你有没有寻求过你不喜欢的性行为的帮助？“（PATHOS; Carnes等， 2012，p。 11）。 SAST-R（Carnes等， 2010）和PATHOS（Carnes等， 2012采用二分是/否反应格式，而实证研究表明，有问题的性行为的维度/连续性评估应该是临床诊断实践的一部分（Winters等， 2010; Walters等人， 2011; Carvalho等人， 2015）。 评估有问题的性行为的当前尺度往往相对较长。 更具体地说，Womack等人。 （2013）报告了32.5项目的平均值（SD = 34.2）系统地审查24自我报告的极度性行为测量。 但是，适用的措施应满足关键标准（如简洁; Koronczai等， 2011），尤其是那些更有可能重视和参与短期活动的冲动人群。
当前尺度的一个可以说是主要的限制是，评估成瘾性行为的项目并不反映中心成瘾成分（布朗， 1993; 格里菲思 2005）。 这些标准已被用作为各种行为成瘾（包括工作成瘾）开发一系列心理测量量表的框架（Andreassen等， 2012a），游戏成瘾（Lemmens等， 2009），购物成瘾（Andreassen等， 2015），运动成瘾（Terry等， 2004）和社交媒体成瘾（Andreassen等， 2016）。 关于性成瘾，这些症状将是： 显着性/渴望- 过度关注性或想要做爱， 心情修改- 过度的性行为导致情绪变化， 公差- 随着时间的推移，性生活量增加， 退出-不发生性行为时出现不愉快的情绪/身体症状， 冲突- 过度性行为直接导致的人际问题 复发- 在禁欲/控制期后恢复以前的模式，以及 问题- 成瘾性行为引起的健康和幸福感受损。
当前的量表通常捕获某些上述症状，但不能完全覆盖所有症状（例如PATHOS和SAST-R）。 造成这种情况的一个原因可能是以前开发的量表受到文献中确定的三套突出的拟议标准的启发。 这些是（i）卡恩斯 1991 不包括退出和显着性的标准，（ii）古德曼（1998）排除情绪改变的准则，以及（iii）Kafka（2010，2013）的准则，其中不包括宽容，情绪改变，显着性和戒断感（Wéryand Billieux， 2017）。 s-IAT性别量表（Laier等， 2013; Pawlikowski等人， 2013; Wéry等人， 2016a）包括所有核心成瘾标准，但专门用于评估在线性成瘾。 虽然现代互联网应用可能会促进和增强由于便利性，匿名性，可访问性和去抑制等因素引起的上瘾性行为的出现（Griffiths， 2012; Wéry和Billieux， 2017），可以说，需要一种简短而心理健全的评估措施来确定性成瘾，而不论其地点，背景和人口。
鉴于上述研究结果和该领域的争论，本研究探讨了一种新的简短性成瘾措施的心理测量特性，卑尔根 - 耶鲁性成瘾量表（BYSAS），包括根据已强调的核心标准构建的项目跨越几种行为成瘾，并使用已建立的成瘾框架来突出内容的有效性（布朗， 1993; 格里菲思 2005; 美国精神病学协会， 2013; Andreassen等人， 2013）。 预计新仪器将与相似的构造高度相关（即收敛有效性），并且与不相似的构造相关性较差（即判别有效性; Nunnally和Bernstein， 1994）。 检查了六个假设。 这些是：
- 假设1。 BYSAS具有一个用于所有比例尺项目和所有指标（近似均方根误差[RMSEA] <0.60，比较拟合指数[CFI]和Tucker-Lewis指数[TLI]的高因子加载（> 0.06）的单因子结构。 ]> 0.95；胡和本特勒， 1999）显示良好的数据拟合。
- 假设2。 BYSAS具有很高的内部一致性（Cronbach's alpha> 0.80）。
- 假设3。 BYSAS与另一种成瘾性行为衡量标准正相关（SPQ-S; Christo等， 2003).
- 假设4。 BYSAS评分与男性，单身和高等教育呈正相关，与年龄呈负相关。
- 假设5。 BYSAS评分与神经质，外向性和开放性呈正相关，与宜人性和责任感负相关。
- 假设6。 BYSAS评分与自恋呈正相关，与自尊呈负相关。
材料和方法
程序
通过基于网络的横断面调查收集数据，评估过度行为。 该调查在春季2014期间在五个不同的全国性挪威报纸的在线版中播出。 为了参与，受访者被要求点击在线链接。 所有受访者必须至少年满16岁。 有关该研究的信息在网页上提供。 受访者被告知，他们将根据他们的分数收到自动生成的反馈，并在调查完成后获得与几个量表相关的解释。 没有提供任何物质/金钱奖励。 所有数据都存储在由公司管理的服务器上，该公司为研究人员管理此类调查（www.surveyxact.no）。 研究开始后一周，所有收集的数据都转发给研究小组。
总的来说，23,533个人完成了调查的所有项目（并保留用于分析）。 参与是自愿，匿名，保密和非介入的，并遵循“赫尔辛基宣言”和“挪威健康研究法”的道德准则。 卑尔根大学心理学系的机构审查委员会批准了这项研究。
参与者成员
参与者的平均年龄（N = 23,533）是35.8年（SD = 13.3），范围从16到88岁。 就所包括的年龄组而言，大多数参与者年龄在16–30岁（40.7％），其次是31–45岁（35％），46–60岁（19.8％）和60岁以上（4.5） ％）。 样本包括15,299名女性（65％）和8,234名男性（35％）。 就婚姻状况而言，目前有15,373（65.3％）人处于婚姻关系中（即已婚，普通法伴侣，伴侣，男友或女友），而有8,160人（34.7％）没有婚姻关系（即单身，离婚，分居，丧偶） ，或w夫）。 在教育方面，完成义务教育的学历为2,350人（占10％），完成了高中的学历为5,949人（占25.3％），已经完成职业学校的学历为3,989人（占17％），拥有学士学位的学历为7,630人（占32.4％），拥有硕士学位的学历为3,343人。 （14.2％），其中272名拥有博士学位（1.2％）。
措施
人口统计
参与者通过使用封闭式响应格式完成了一项人口统计测量（即年龄，性别，关系状况，最高完成教育）。
卑尔根耶鲁性成瘾量表（BYSAS）
BYSAS是利用Brown强调的六种成瘾标准开发的（1993），格里菲斯（2005）和美国精神病学协会（2013包括显着性，情绪改变，耐受性，戒断症状，冲突和复发/失去控制。 为每个单一标准创建了一个项目。 更具体地说，标准包括与突出/渴望有关的项目（即，对性/手淫的关注），情绪调整（即，性/手淫改善情绪），忍耐（即，为了满足需要更多的性/手淫） ，戒断症状（即减少或排斥性/手淫造成不安和负面情绪），冲突/问题（即性/手淫造成冲突并引起某种问题），以及复发/失去控制（即返回经过一段时间的控制或缺席后的旧性/手淫模式）。 这些项目和反应备选方案的具体措辞是基于评估其他行为成瘾的量表中使用的措辞和反应备选方案（Andreassen等， 2012b）。 时间框架使用5点Likert响应格式（0 = 非常稀有，1 = 很少，2 = 有时，3 = 经常，和4 = 常常; 看到 附录A 获取BYSAS的项目和响应格式的完整列表，得出从0到24的综合BYSAS分数（见表 Table1）.1）。 为了在本研究中被操作性地归类为“性成瘾者”，症状必须以特定的水平/幅度出现[定义为至少3评分（经常）或4（经常）]。 这符合评估行为成瘾的其他量表的截止方式（例如，Lemmens等， 2009; Andreassen等人， 2012b）。 此外，必须认可一定数量的标准（通常超过一半）（此处“经常”或“经常”）被归类为成瘾（美国精神病学协会， 2013）。 在这种情况下，六个BYSAS项目中至少有四个得到认可，以便将参与者视为性瘾者。 在复合BYSAS评分上对0进行评分被定义为“无性成瘾”，这似乎是合理的，因为这些参与者对所有六个项目都“从不”回答。 1和6之间的综合得分被定义为“低性成瘾风险”，因为这些参与者最多可以在六个项目中的两个上获得高于截止值。 综合评分为7或以上但未达到性成瘾标准的人被定义为“中度性成瘾风险”。 这个标签似乎合适，因为这等于所有六个项目的平均得分高于1。
表1
分数分布，平均分数和标准差（SD）关于男性卑尔根 - 耶鲁性成瘾量表（BYSAS）的六项（♂， n = 8,234），女性（♀， n = 15,299）和整个（=）样本（N 23,533）。
| 属性 | 频率 （％） | 平均值 | SD | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 在过去的一年中你经常有多少次...... | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | ||||
| 1. | 花了很多时间思考性/手淫或计划性行为？ [关于突出渴望的BYSAS1] | ♂ ♀ = | 20.5 52.6 41.4 | 19.0 20.1 19.7 | 31.7 19.4 23.7 | 20.0 6.1 11.0 | 8.7 1.7 4.2 | 1.78 0.84 1.17 | 1.23 1.05 1.20 |
| 2. | 感觉有更多手淫/做爱的冲动？ [BYSAS2关于公差] | ♂ ♀ = | 26.4 58.7 47.4 | 24.3 19.9 21.4 | 28.4 15.4 20.0 | 14.8 4.7 8.3 | 6.1 1.3 3.0 | 1.50 0.70 0.98 | 1.20 0.98 1.13 |
| 3. | 使用性/手淫以忘记/逃避个人问题？ [心情修改BYSAS3] | ♂ ♀ = | 59.3 76.6 70.6 | 17.5 11.8 13.8 | 14.4 8.4 10.5 | 5.7 2.4 3.5 | 3.1 0.8 1.6 | 0.76 0.39 0.52 | 1.09 0.80 0.93 |
| 4. | 试图减少性/手淫没有成功？ [关于复发失控的BYSAS4] | ♂ ♀ = | 67.0 92.2 83.4 | 16.3 5.3 9.2 | 10.6 1.6 4.7 | 4.2 0.6 1.8 | 1.9 0.3 0.9 | 0.58 0.11 0.28 | 0.97 0.45 0.71 |
| 5. | 如果您被禁止性行为/手淫，会变得焦躁不安或感到困扰吗？ [关于戒断症状的BYSAS5] | ♂ ♀ = | 53.0 81.5 71.5 | 21.0 10.1 13.9 | 16.4 6.0 9.6 | 6.8 1.8 3.5 | 2.8 0.6 1.4 | 0.85 0.29 0.49 | 1.10 0.71 0.91 |
| 6. | 这么多的性行为会对你的私人关系，经济，健康或工作，研究产生负面影响吗？ [关于冲突问题的BYSAS6] | ♂ ♀ = | 87.1 96.3 93.0 | 7.8 2.5 4.4 | 3.3 0.8 1.7 | 1.0 0.3 0.5 | 0.9 0.1 0.4 | 0.21 0.05 0.11 | 0.63 0.31 0.46 |
比例范围从0-“非常罕见”到4-“非常频繁。”整个样本的平均综合得分是3.54（SD = 4.14）。 综合得分范围0-24.
更短的PROMIS问卷 - 性别分量表
更短的PROMIS调查问卷[SPQ; Christo等人， 2003 （PROMIS调查问卷; Lefever， 1988）]是一种心理测验证实的16（化学和非化学）成瘾行为，包括性行为（例如，Haylett等， 2004; Pallanti等人， 2006; 麦克拉伦和贝斯特， 2010, 2013）。 参与者使用6点量表完成了SPQ的性别量表[0 = 根本不喜欢我 和5 = 最喜欢我; 10项目： M = 13.44， SD = 7.14，α= 0.90; 样品：“尽管我和其他人一起做过这件事我会抓住机会发生性关系“（见 附录B 完整的项目清单）]。 SPQ的性别分量表（以下称为SPQ-S）评估奖励寻求和强迫的某些方面，包括一些潜在的成瘾行为和性别障碍的症状。 然而，它只评估性交/活动（与他人）的成瘾倾向，也不包括核心成瘾标准。 本研究的挪威作者将SPQ-S的10项目分别从英语翻译成挪威语。
五大
迷你国际人格项目池（Mini-IPIP; Donnellan等， 2006）用于评估人格，是一种心理测量可接受且实用有用的五大因素（Costa和McCrae， 1992; 威金斯， 1996）。 参与者使用20点刻度（5 =。）完成了1项Mini-IPIP 很不准确 和5 = 非常精准） - 属于以下每个分量表的四个项目：外向（例如，“在聚会上与很多不同的人交谈“; M = 14.47， SD = 3.65，α= 0.81），宜人（例如，“感受别人的情绪“; M = 16.32， SD = 2.95，α= 0.76），尽职尽责（例如，“喜欢订单“; M = 14.90， SD = 3.22，α= 0.70），神经质（例如，“容易生气“; M = 11.81， SD = 3.54，α= 0.73）和智力/想象力（例如，“有生动的想象力“; M = 14.26， SD = 3.14，α= 0.69），后者类似于构造开放性。
数据分析
BYSAS的维度通过探索性（EFA）和确认性项目因子分析（CFA）的组合进行测试，分别对整个样本的随机分割进行。 探索性分析的目的是测试所包含项目的整体结构，特别注重检测与预期的一维结构的偏差。 CFA的目的是评估BYSAS的一维测量模型的拟合优度。 在全民教育中，因子提取标准是非常简单的结构（VSS）（Revelle和Rocklin， 1979）和Velicer（1976）最小平均部分（MAP）统计。 神器旋转（Jennrich和Bentler， 2011）被使用了。 bifactor旋转使得能够分离公因子和一个或多个特定因子。 如Reise等人所述。 （2007），bifactor模型作为检测违反维度的方法特别有用。 在测试一维测量模型的背景下，bifactor模型中特定因子的存在是因子内局部依赖性的标志。 这些具体因素可能具有实质意义，但却违反了单维度。
EFA样本的结果在样本的第二个部分被输入一维模型的CFA测试中。 CFA的主要目标是检查BYSAS的一维度量模型的适合性，并从所包含的项目集中测试区别和信息。 全局模型拟合通过Mplus鲁棒加权最小二乘估计器进行评估。 近似均方根误差（RMSEA），比较拟合指数（CFI）和塔克-刘易斯指数（TLI）被用作整体模型拟合的指标。 为了获得良好的拟合度，这些值应分别小于0.06，大于0.95和大于0.95（Hu和Bentler， 1999）。 我们比较了两类一维项目反应理论（IRT）模型：Rasch部分信用模型（Masters， 1982）和分级响应模型（Samejima， 1997）。 为了评估适合Rasch部分信用模型的项目，我们评估了infit和outfit均方（Wright和Masters， 1982）。 根据调查研究的传统标准，infit和装备均方（MSQ）应该优选在0.6到1.4的范围内（Wright和Linacre， 1994），但是在0.5到1.5范围内的偶数可以被视为“有效的测量”（Linacre， 2002）。 低于1的值意味着项目响应过于可预测（过度拟合），而高于1的值意味着数据响应过于随机（欠配合）。 infit MSQ经过加权，以便接近目标物品或人的信息获得更多的重量。
为了测试不变性，使用受限制的降压方法检查性别和年龄组的差异项目功能（DIF），如R mirt包中所实施的（Chalmers， 2012）。 在DIF分析中，项目最初被限制为在各组之间具有相同的区分和阈值。 然后使用剩余项作为锚项顺序释放统计上显着的约束。 这种顺序降压程序首先用于性别，将男性作为焦点组，将女性作为参考组。 对年龄组重复相同的程序，将早期成人（16-39年）作为参考组和成年中/晚期（40-88年）作为焦点组。 年龄组划分是年龄范围（24与49年）和组中参与者数量（61.8％对38.2％）之间的折衷。 最后，通过Meade定义的差异测试功能（DTF）评估DIF对测试分数的影响（2010），由Chalmers等人实施。 （2015).
其他分析是使用版本22的SPSS进行的。在将变量转换为等级以避免结果受偏斜影响（Greer）之后，对BYSAS进行了内部一致性评估（Cronbach's alpha系数）和校正了项目间的相关性。等 2006）。 计算相关系数以评估所有研究变量之间的相互关系; r 以上0.1，0.3和0.5分别被解释为小，中，大效果大小（Cohen， 1988）。 计算了男性和女性BYSAS项目平均得分的差异； 科恩的 d 0.2，0.5和0.8的值分别被定义为小，中，大效果（Cohen， 1988).
在调查与性成瘾有关的因素时，以“无性成瘾”（零得分）类别（样本的33.8％）为参考进行了多项回归分析。 “低性成瘾风险”（1-6分）构成第二类（占样本的46.3％），“中性成瘾风险”（7分或以上）构成第三类（占样本的19.1％）， “性成瘾”（在3个BYSAS标准中至少有4个得分为0.7或16）构成第四类（样本的95％）。 自变量包括性别，年龄，关系状况，受教育程度，Mini-IPIP的五个人格量表以及NPI-1.00和RSES的得分。 教育采用伪编码，以使最大类别（即学士学位）包括参考类别。 在分析中，同时包含了每个自变量。 当XNUMX％置信区间（CI）不包括XNUMX时，该结果被认为具有统计学意义。
成果
规模建设与发展
表 Table11 显示六个BYSAS项目的回复的描述性统计数据。 3.54中的平均得分为24（SD = 4.14）。 项目1（BYSAS1：突出/渴望）和2（BYSAS2：宽容）比其他项目更经常地被评为较高的评分类别。 男性在BYSAS的全部六个项目以及效果大小上的得分均高于女性（Cohen's d）性别之间的平均分数差异为：0.84为突出/渴望（大），0.75为耐受性（大），0.41为情绪改变（中小），0.69为复发/失控（中大），撤销的0.65（中大）和冲突/问题的0.36（中小）。
EFA建议根据VSS准则提取一个因素，而根据Velicer的MAP准则提取两个因素。 两因素解决方案的双因素旋转显示了所有六个项目的强大总因素，载荷范围为0.70（BYSAS1）到0.86（BYSAS4 和BYSAS6）和BYSAS的另一个具体因素1 和BYSAS2。 具体因素可以解释为BYSAS之间的本地依赖关系1 和BYSAS2并且表示违反了单维度。
与全民教育的结果一致，是一个单因素模型，具有BYSAS的相关误差项1 和BYSAS2 在CFA中使用Mplus鲁棒加权最小二乘估计进行分类数据测试。 来自Mplus鲁棒加权最小二乘估计的有限信息拟合统计表明0.046的RMSEA [90％CI = 0.041，0.051]，0.998的CFI和0.996的TLI，表明单因素模型之间的拟合优度高和数据。 数字 Figure11 显示基于验证子样本的因子载荷（n 11,766）。
考虑到BYSAS之间的重叠1 和BYSAS2 在一维IRT模型中，BYSAS总和的小测试1 和BYSAS2 建成了。 由于目前的项目高度倾斜，theta估计是基于经验直方图方法（伍兹， 2007）。 表 Table22 显示来自部分信用模型的infit和装备均方（MSQ）。 所有的平均均方都处于所需的0.6到1.4范围内（Wright和Linacre， 1994; 邦德和福克斯， 2015）。 在调查研究中，观察到的三件物品的MSQ低于规定的0.6至1.4范围，但仍处于被认为“有效测量”的范围内（Linacre， 2002）。 小测试服装MSQ是0.46。 边缘装备MSQ值可能反映了测试中的某种程度的内容冗余。 也就是说，在给定的分数级别，项目对之间存在高度一致性，并且“意外”响应太少。 infit MSQ值通常更接近1的预期值，并且可以反映出这一点，尽管响应是高度一致的，但在Guttman意义上，它们在整个特征中严格排序的项目响应序列中并不具有确定性。 观察到的infit和装备值的范围表明BYSAS的项目与Rasch部分信用模型预测的项目合理一致。 尽管如此，与Rasch部分信用模型（Akaikes信息标准PCM = 95155; Akaikes信息标准分级响应模型= 94843）相比，模型拟合更好地与分级响应模型的宽松假设相比。
表2
来自Rasch部分信用模型的项目拟合统计数据。
| Item | Infit MSQ | z.infit | 装备MSQ | z.outfit |
|---|---|---|---|---|
| BYSAS3 | 0.937 | - 3.430 | 0.696 | - 6.951 |
| BYSAS4 | 0.942 | - 2.326 | 0.556 | - 7.082 |
| BYSAS5 | 0.809 | - 10.684 | 0.575 | - 10.284 |
| BYSAS6 | 0.916 | - 2.063 | 0.502 | - 6.545 |
| Testlet BYSAS1和2 | 0.647 | - 26.029 | 0.459 | - 34.167 |
BYSAS，卑尔根 - 耶鲁性成瘾量表; MSQ，均方.
表 Table33 显示差异项目功能测试（DIF）的结果，以及DIF对项目得分和预期总分（差异测试功能; DTF）的估计影响。 第一列显示了在释放不变斜率和截距假设时的卡方变化。 按性别分列的差别项目的顺序降级测试表明BYSAS3 和BYSAS4 男性和女性的工作方式不同，释放不变性约束时卡方显着下降[BYSAS3：卡方（5）= 314.08， p <0.001； BYSAS4：卡方（5）= 228.36， p <0.001]。 按年龄组划分的DIF确定了BYSAS3 和BYSAS4 作为年龄组不同的项目[BYSAS3：卡方（5）= 67.28; BYSAS4：卡方（5）= 54.33]。 对于其他项目，模型约束不重要，表明这些项目的不变性假设与数据一致。 因此，BYSAS满足了假设 部分标量等价 跨性别和年龄组。
表3
差别项目功能和差异测试功能的测试。
| LRT DIF | df | p | SIDS /性病 | ESSD / ETSSD | |
|---|---|---|---|---|---|
| 性别（女性参考） | |||||
| BYSAS3 | 314.083 | 5 | <0.001 | - 0.281 | - 0.360 |
| BYSAS4 | 228.358 | 5 | <0.001 | 0.193 | 0.335 |
| 影响总分 | - 0.088 | - 0.022 | |||
| AGE GROUP（年轻成年人） | |||||
| BYSAS3 | 67.289 | 5 | <0.001 | 0.022 | 0.04 |
| BYSAS4 | 54.334 | 5 | <0.001 | - 0.018 | - 0.05 |
| 影响总分 | 0.004 | 0.001 | |||
LRT，似然比检验; DIF，差别项目功能; 小岛屿发展中国家，样本中的项目差异; STDS，样本中的签名测试差异; ESSD，预期得分标准化差异; ETSSD，预期测试分数标准化差异.
表的第三和第四列 Table33 显示BYSAS的DIF和DTF的效果大小3 和BYSAS4，通过样本中的签名项目差异（SIDS / STDS）和预期得分标准化差异（ESSD / ETSSD）进行总结。 在相同的性状水平下，男性和女性的平均标准单位差异为BYSAS的-0.363 和BNAS的0.3354。 在测试级别，这些相反的效果相互抵消，对于预期的总和总分，可以忽略不计的差分测试。 同样，对于按年龄组划分的DIF，BYSAS的效果3 和BYSAS4 是相反的方向，抵消了总效应。 年轻人在BYSAS上获得了更高的0.04标准单位3，BYSAS上的0.05标准单位较低4 与中晚期成年组相比。 在测试级别，DIF的影响仅为0.0001标准单位，表明观察到BYSAS的DIF3 和BYSAS4 对总分水平没有任何影响。 总而言之，尽管观察到两个项目的DIF，但测试水平（DTF）的影响非常小或可忽略不计。 男性和女性的测试信息曲线如图所示 Figure2.2。 该图表明，BYSAS在男性和女性的性成瘾（theta）水平极高的情况下获得的信息量最多，但在性成瘾水平较低的情况下信息非常少。
从卑尔根 - 耶鲁性成瘾量表的分级响应模型估计测试信息曲线（n 11,766）。
BYSAS的可靠性和内部一致性
BYSAS的Cronbach's alpha为0.83，而第1到第6项的校正项间总相关系数为0.69（BYSAS1：突出/渴望），0.74（BYSAS2：宽容），0.62（BYSAS3：情绪修改），0.57（BYSAS4：复发/失去控制），0.66（BYSAS5：戒断症状）和0.42（BYSAS6：冲突/问题），分别。
趋同和判别有效性
BYSAS的综合得分与SPQ的性别分量表之间的相关系数是0.52。 表 Table44 表明两种量表都表现出与研究中检验的其他变量相似的相关模式。 研究变量之间的零级相关系数范围从-0.53（在自尊和神经质之间）到0.52（在BYSAS和SPQ-S之间）。
表4
变量之间的零阶相关系数（Pearson积矩相关，点 - 双相关，phi-系数）。
| 变量 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | BYSAS | – | ||||||||||||||||
| 2 | SPQ-S | 0.519 | ||||||||||||||||
| 3 | 性别 （1 =♂，2 =♀） | - 0.377 | - 0.252 | |||||||||||||||
| 4 | 年龄 | - 0.190 | - 0.086 | 0.031 | ||||||||||||||
| 5 | 关系a | 0.090 | 0.078 | - 0.065 | - 0.218 | |||||||||||||
| 6 | 小学 | 0.046 | 0.014 | - 0.028 | - 0.205 | 0.149 | ||||||||||||
| 7 | 中学 | 0.036 | 0.027 | 0.015 | - 0.197 | 0.094 | - 0.194 | |||||||||||
| 8 | 职业学校 | 0.028 | 0.028 | - 0.123 | 0.138 | - 0.049 | - 0.150 | - 0.263 | ||||||||||
| 9 | 学士学位 | - 0.051 | - 0.032 | 0.095 | 0.118 | - 0.081 | - 0.231 | - 0.403 | - 0.313 | |||||||||
| 10 | 硕士 | - 0.040 | - 0.029 | 0.015 | 0.097 | - 0.073 | - 0.136 | - 0.237 | - 0.184 | - 0.282 | ||||||||
| 11 | 博士学位 | - 0.014 | - 0.010 | - 0.018 | 0.057 | - 0.035 | - 0.036 | - 0.063 | - 0.049 | - 0.075 | - 0.044 | |||||||
| 12 | 外向型 | 0.014 | 0.091 | 0.088 | 0.013 | - 0.064 | - 0.050 | - 0.019 | - 0.021 | 0.049 | 0.024 | - 0.001 | ||||||
| 13 | 宜人 | - 0.151 | - 0.147 | 0.343 | 0.048 | - 0.048 | - 0.049 | - 0.017 | - 0.060 | 0.073 | 0.031 | 0.001 | 0.296 | |||||
| 14 | 自觉性 | - 0.208 | - 0.155 | 0.143 | 0.200 | - 0.130 | - 0.085 | - 0.052 | 0.052 | 0.033 | 0.041 | - 0.010 | 0.093 | 0.131 | ||||
| 15 | 神经质 | 0.086 | 0.025 | 0.234 | - 0.116 | - 0.005 | 0.059 | 0.041 | - 0.021 | - 0.024 | - 0.041 | - 0.022 | - 0.098 | 0.093 | - 0.157 | |||
| 16 | 智力/想象力 | 0.093 | 0.075 | - 0.105 | - 0.036 | 0.043 | - 0.045 | - 0.042 | - 0.066 | 0.026 | 0.109 | 0.062 | 0.163 | 0.116 | - 0.116 | - 0.003 | ||
| 17 | 自恋狂 | 0.213 | 0.213 | - 0.219 | - 0.125 | - 0.003 | - 0.023 | - 0.039 | - 0.049 | 0.034 | 0.067 | 0.009 | 0.370 | - 0.075 | 0.026 | - 0.150 | 0.196 | |
| 18 | 自尊 | - 0.092 | - 0.016 | - 0.140 | 0.154 | - 0.125 | - 0.124 | - 0.104 | 0.017 | 0.072 | 0.109 | 0.037 | 0.315 | 0.055 | 0.296 | - 0.530 | 0.113 | 0.416 |
N = 23,533。 BYSAS，卑尔根 - 耶鲁性成瘾量表; SPQ-S，更短的PROMIS问卷 - 性别量表.
−0.012≤r≤0.012-ns，-0.016≤r≤-0.013或0.13≤r≤0.016-p <0.05，-0.017≥r或r≥0.017-p <0.01.
与人口统计，五大，自恋和自尊的关系
自变量解释了性成瘾风险方差的23.0％（Cox-Snell公式）（26.0％根据Nagelkerke公式;见表 Table5）.5）。 男性属于“低性成瘾风险”，“中度性成瘾风险”和“性成瘾”类别的几率高于女性。 年龄与性成瘾类别成反比。 没有恋爱关系增加了属于“中度性成瘾风险”类别的几率。 小学教育降低了属于“低性瘾风险”和“中度性瘾风险”类别的几率。 拥有硕士学位可以降低属于“中度性成瘾风险”类别的几率，而拥有博士学位可以提高属于“性成瘾”类别的几率。 外向性增加了属于三个上层性成瘾类别的几率，而尽责降低了相应的几率。 和gree可亲降低了属于“性成瘾”类别的几率。 神经质增加了属于“中度性成瘾风险”和“性成瘾”类别的几率。 智力/想象力与“低性瘾风险”和“中度性瘾风险”类别呈正相关。 自尊与性成瘾类别成反比。 最后，自恋与属于三个上层性成瘾类别正相关。
表5
性成瘾的多项Logistic回归（参考类别：0的BYSAS评分; OR = 1.00; n 7,962）。
| 性成瘾风险低 （BYSAS得分1-6; n 10,907 =） | 中度性瘾风险 （≥7 / <4个标准； n 4,490 =） | 高性成瘾风险 - 性成瘾 （满足4-6标准; n 174 =） | |
|---|---|---|---|
| 自变量 | OR （95％CI） | OR （95％CI） | OR （95％CI） |
| 性别 （1 =♂，2 =♀） | 0.272（0.250-0.295） | 0.081（0.073-0.090） | 0.035（0.023-0.051） |
| 年龄 | 0.982（0.980-0.985） | 0.968（0.965-0.972） | 0.956（0.941-0.972） |
| 关系 （1 = in，2 = 不在) | 1.045（0.977-1.118） | 1.105（1.010-1.210） | 1.030（0.738-1.437） |
| 教育 （参考=学士学位） | |||
| 小学 | 0.752（0.669-0.845） | 0.694（0.595-0.809） | 1.238（0.740-2.071） |
| 高中 | 0.984（0.906-1.069） | 0.964（0.860-1.080） | 1.083（0.680-1.727） |
| 职业学校 | 1.034（0.942-1.136） | 1.066（0.940-1.210） | 1.299（0.782-2.158） |
| 硕士 | 0.953（0.867-1.047） | 0.848（0.740-0.971） | 1.022（0.554-1.884） |
| 博士学位 | 0.777（0.587-1.030） | 0.737（0.493-1.102） | 3.229（1.071-9.734） |
| 外向型 | 1.030（1.020-1.040） | 1.045（1.031-1.059） | 1.059（1.010-1.111） |
| 宜人 | 1.008（0.995-1.020） | 0.988（0.973-1.004） | 0.946（0.900-0.995） |
| 自觉性 | 0.958（0.948-0.969） | 0.915（0.903-0.928） | 0.886（0.844-0.930） |
| 神经质 | 1.010（0.999-1.021） | 1.097（1.081-1.113） | 1.249（1.183-1.319） |
| 智力/想象力 | 1.015（1.004-1.025） | 1.025（1.010-1.039） | 1.002（0.951-1.055） |
| 自尊 | 0.976（0.968-0.984） | 0.928（0.918-0.939） | 0.858（0.829-0.888） |
| 自恋狂 | 1.027（1.023-1.030） | 1.059（1.054-1.065） | 1.091（1.072-1.111） |
大胆的重大发现。 OR，比值比; CI，置信区间; BYSAS，卑尔根 - 耶鲁性成瘾量表.
讨论
尽管有问题的性行为被认为是代表成瘾性疾病，但先前开发的评估该疾病的筛查工具尚未包括核心成瘾标准。 因此，开发BYSAS是为了克服这一局限，并在大型国家样本中检验其心理测量特性。 为了确保内容的有效性，构建过程基于理论上反映成瘾的所有核心维度的组件。 严格的分析表明，BYSAS具有良好的心理测量学，并将在下面进一步讨论。
一个单因素模型，在显着性之间增加了特定的相关性（BYSAS1）和容忍度（BYSAS2）误差项实现了对观察数据的高度拟合。 根据该模型，性成瘾的增加增加了认可成瘾的每个关键特征的概率，并且高因子负荷表明每个指标正在窃取关于潜在成瘾的信息。 在提出一个主导因素的同时，显着性和耐受性之间的局部依赖性值得关注。 考虑到这两个项目的内容，剩余相关性主要不是关于逻辑一致性，而是可能反映出特定的动机重叠，因为突显可能会导致性欲增加。 在实际规模管理的背景下，地方依赖性不那么重要，因为项目的总和基本上反映了一个维度。 单因素模型的拟合优度和均匀的高因子载荷表明BYSAS反映了一个单一的构造。 因此，假设1和2得到数据分析结果的支持。 就DIF分析而言，男性在BYSAS上的得分高于女性4 在BYSAS上降低3 而年轻人（16-39年）在BYSAS上得分较高3 在BYSAS上降低4 与老年人相比（40到88年）。 在测试级别，这些影响总体上相互抵消，因此在测试级别的影响是可忽略的。
BYSAS和SPQ-S的得分之间存在显着的正相关（0.52）（Christo等， 2003）。 这种高度相关性表明BYSAS的收敛效度，并为假设3提供了支持。结果还表明，BYSAS和SPQ-S与本研究中研究的其他变量显示出相似的相关性。 但是，需要进一步研究BYSAS的收敛效度和重测信度。 BYSAS分数的分布强烈偏向左侧（即低分数），这与预期的一样，因为BYSAS在大量未选择的基于人群的样本中评估了性成瘾症状。 显着性/渴望和宽容比其他项目更常被授予较高评级的类别，并且这些项目的要素负载最高。 这似乎是合理的，因为这些反映出较不严重的症状（例如，有关抑郁的问题：人们在感到沮丧时得分更高，然后他们计划自杀）。 这也可能反映了敬业度和成瘾性之间的区别（通常在游戏成瘾性领域中可见）-认为利用有关显着性，渴望，宽容和情绪改变的信息的项被认为反映了参与度，而利用撤离，复发和冲突的项则更具度量瘾。 另一个解释可能是，与戒断和复发相比，行为成瘾中的显着，渴望和宽容可能更相关和突出。
在人口统计学方面，多变量分析的结果与先前研究的结果一致（Kafka， 2010; Karila等人， 2014; 坎贝尔和斯坦， 2015; Wéry等人， 2016a; Wéry和Billieux， 2017），并支持假设4。 在所有六种BYSAS项目中，BYSAS的高分与男性和男性的得分相比，女性的得分高于女性，这表明男性在发展性成瘾方面的风险高于女性。 这也与大多数寻求成瘾性行为专业帮助的人都是男性的事实相符（Kafka， 2010; 格里菲斯和杜法尔， 2014; 坎贝尔和斯坦， 2015）。 在某种程度上，这也可能反映出女性在较小程度上是由于可能比男性更多的社会耻辱和内心羞耻而出现的（Gilliland等， 2011; Dhuffar和Griffiths， 2014, 2015）。 年龄与性成瘾呈负相关，并且与经验证据相对应，表明年龄较小是一般发展和维持成瘾的脆弱因素（Chambers等， 2003）。 此外，鉴于某些类型的过度性行为可能对身体有所要求，并且随着个体年龄的增长，性欲会逐渐下降，因此性成瘾与年龄较小有关也许并不令人惊讶。
没有处于关系中也与性成瘾有关，可能是因为单个人比稳定关系中的人更有动力去满足未满足的性需求（Ballester-Arnal等， 2014; Sun等人， 2014）。 另一种解释可能是“性上瘾者”难以建立和维持关系（例如童年创伤，不安全依恋等; Dhuffar和Griffiths， 2015; Weinstein等人， 2015）。 本研究结果还表明，与参考类别（拥有学士学位）相比，受过高等教育（即拥有博士学位）的人更有可能获得较高的BYSAS分数。 鉴于教育与较高的社会地位有关，所以这些人可能会获得更多的性机会，尤其是在男性中（公共汽车， 1998）。 然而，我们探讨了互动效应（性别x博士），其中没有一个显着（性别x学士作为对比;结果未显示）。 不过，未来的研究应该检查有关性成瘾的性别x教育互动。
BYSAS评分与神经质，性格外向和智力/想象力呈正相关，而与愉悦感和责任感呈负相关。 总体而言，多元分析的结果符合预期，并支持BYSAS的判别有效性（假设5）。 与性格外向的积极关系可能反映了性格外向的人在他人的陪伴下寻求刺激的趋势，以及他们对个人表达和对个人吸引力的关注（Costa and Widiger， 2002）。 他们的社交性质也可能增加更多性机会的可能性（例如，在聚会，休闲活动等社交活动）。 与神经质的积极关系也证实了先前研究的结果（Pinto等， 2013; Rettenberger等人， 2016; 沃尔顿等人， 2017），并且与性别具有抗焦虑作用的假设一致（Coleman， 1992），并且从事性活动可以逃避烦躁不安的感觉（奥布莱恩和德隆吉斯， 1996; Dhuffar等人， 2015; Wéry等人， 2016b）。 智力/想象力与成瘾的性行为也有积极的关系。 这可能反映了这样一个事实，即在这种特质上得分较高的人倾向于通过寻求强烈的，不寻常的和/或欣快的经历来追求自我实现，例如特定的性行为 - 以及他们持有自由信仰体系（Costa和Widiger， 2002）。 尽责和愉快与性成瘾成反比，这可以用以下事实来解释，即这些特征反映出诸如自我控制和抵抗诱惑的能力等特征，并将其他利益置于自己的面前，并且敏锐而善良。 综上所述，目前的发现支持了这样的观念，即合意和尽责（通常）可以防止成瘾，而外向和神经质（Few等， 2014促进他们 - 在其他地方报告的发现（例如，Hill等人， 2000; Kotov等人， 2010; Maclaren等人， 2011; Andreassen等人， 2013; 沃尔顿等人， 2017).
本研究还发现性成瘾与自恋呈正相关，与自尊呈负相关，支持假设6和之前的研究（Kafka， 2010; Kor等人， 2014; 卡斯帕等人， 2015; Doornwaard等人， 2016）。 这些研究结果表明，性行为可能是抵消低自尊和提高自尊的一种方式（例如，性行为的相关影响，包括受欢迎的感觉，接受称赞，从事性行为时的无所不能的感受，被给予性生活中的注意力等），逃避低自尊感，或上瘾性减少自尊。 在以前的研究中，自恋倾向和性成瘾一直存在共同变化（Black等， 1997; 雷蒙德等人， 2003; 卡夫卡， 2010; 麦克拉伦和贝斯特， 2013; 卡斯帕等人， 2015），并且可能反映出性行为是自恋特质的表现（例如，对注意力，钦佩和权力的渴望，剥削和权利意识等）。 另一种可能性是过度的性行为会在拥有大量性伴侣的人中引发自恋特质。
本研究的局限性和优势
本研究受到自我报告数据和自我选择抽样方法的所有常见缺点的限制（例如，自我选择偏倚，未知的回应率和缺乏关于非受访者的信息）。 由于BYSAS上的分数具有正确的偏斜分布，因此存在影响结果的地板效应的风险（例如，降低构造之间的关系）。 然而，数据中提供了所有变量的全部分数，这增强了所研究构建体之间估计关系的有效性。 还应该注意的是，多项式回归分析中大约四分之一的方差由独立变量解释。 在本研究中制定的四类性成瘾水平应该被视为暂定的，因为没有明确界定的临界值或商定的诊断标准。 这也阻止了我们使用接收器操作特性曲线分析，其中截止值可以根据“金标准”的灵敏度和特异性进行评估。横截面研究设计可能会影响结果，因为常见方法等因素偏见，从而在本研究中检验的变量之间产生膨胀的关系（Podsakoff等， 2003）。 此外，由于大样本量为分析提供了动力，因此几个小的相关性可能已经变得非常重要。 尽管由于样本量较大，一些重要发现可能反映了微不足道的关系，但相关性分析中的一些效应大小中等到大，表明研究变量之间存在一些实质性和有意义的关系（Cohen， 1988).
虽然调查完成是匿名的，但报告有问题的性行为可能与羞耻和禁忌有关（Dhuffar和Griffiths， 2014），并且可能引起了社会上理想的答案。 此外，自愿回应在线报纸上有关过度行为的文章可能吸引了特定类型的个人（例如，过度使用互联网的个人，年龄较小的个人）。 但是，吸引此类个体也可以说是一个优势，因为样品中具有成瘾性问题的个体可能会增强量表在临床环境中的有效性。 需要进一步从心理上对BYSAS的属性进行测试，特别是在重测信度，其文化适应性和可概括性方面进行研究。
选择措施可能也限制了本研究，因为与BYSAS相比，没有使用评估问题性别的其他心理测量有效量表。 例如，性欲紊乱问卷（HDQ; Reid等， 2012）是一项综合评估措施，包括拟议的性功能紊乱诊断标准（Kafka， 2010）。 但是，建议 DSM-5 标准不能完全反映核心成瘾因素，如容忍，戒断和情绪调整。 因此，将BYSAS与使用成瘾理论和标准开发的量表进行比较被认为更合适。
本研究中极大的样本量是提供与所有分析相关的高统计功效的关键优势之一。 该研究结果补充了此前该领域的许多小规模和人口特定研究。 本研究的另一个优势是在规模构建和开发过程中包含特定和核心成瘾标准，以及在验证过程中使用相关结构和经过验证的工具。 此外，BYSAS考虑了渴望（想要/渴望状态）的概念，现在已经添加到了 DSM-5 （美国精神病学协会， 2013）作为成瘾症状。 此外，BYSAS更像是一种通用的性成瘾筛查工具，因为它不关注特定的人口群体（例如，男性，同性恋）或中等（例如，在线性别）。 因此，BYSAS可用于评估在线和离线性活动，并且可以说更适合评估当代性行为。 另一个关键优势是该研究是在全国而不是在当地（在全国媒体上）做广告。 与当地媒体相比，挪威的全国媒体以广泛的人口统计受众而闻名。 因此，样本可能更能代表挪威人口，并且可以说比使用自选样本的其他研究更具代表性。 这也是该领域为数不多的关注普通人群的研究之一，也包括很多女性。 此外，这种新规模的简洁使其适合纳入空间有限的调查。
结论
在本研究中，开发了一种评估成瘾性行为的新标准BYSAS。 可靠性和BYSAS是通过23,533挪威成年人的国家样本建立的。 假设的单因素结构由EFA和CFA确认，内部一致性很高。 通过包括涵盖所有核心成瘾症状的项目，确保了内容有效性。 BYSAS经证实可以反对另一种性成瘾措施，以及人口统计学，人格和自尊的衡量标准; 并提出了暂定的截止分数。 总的来说，BYSAS是一种测量性成瘾的心理测量和有效的工具，可以在流行病学研究和治疗环境中由研究人员和从业人员自由使用。
作者贡献
CA：为工作的概念和设计，数据的获取，分析和解释做出贡献; TT：为分析做出贡献; SP，MG，TT和RS：为工作数据的解释做出贡献; CA：起草了这项工作; 所有作者都以重要的知识内容批判性地修改了这项工作; 所有作者都批准了最终版本，并对确保与工作任何部分的准确性或完整性相关的问题得到适当调查和解决的工作的所有方面负责。
利益冲突声明
作者声明，研究是在没有任何可被解释为潜在利益冲突的商业或金融关系的情况下进行的。
附录A
卑尔根耶鲁性成瘾量表
以下是您与性/手淫关系的一些问题。 （注意！性别意味着不同的性幻想，冲动和行为，如手淫，色情，与成人同意的性活动，网络，电话性爱，脱衣舞俱乐部等）。 为最能描述您的每个问题选择响应替代方案。
| 在过去的一年中你有多少次... | 很少 | 很少 | 有时 | 经常 | 常常 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. | 花了很多时间思考性/手淫或计划性行为？ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 2. | 感觉有更多手淫/做爱的冲动？ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 3. | 使用性/手淫以忘记/逃避个人问题？ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 4. | 试图减少性/手淫没有成功？ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 5. | 如果您被禁止性行为/手淫，会变得焦躁不安或感到困扰吗？ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 6. | 如此多的性行为会对您的私人关系，经济，健康和/或工作/学习产生负面影响？ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
所有项目按以下比例评分：0 =极少，1 =很少，2 =有时，3 =经常，4 =经常
附录B
更短的PROMIS问卷 - 性别分量表
以下是关于你与性关系的一些问题。 为最能描述您的每个问题选择响应替代方案a
| 应该给出终身使用的答案，而不仅仅是最近的使用，即，你有没有...... | 根本不像我 | 最喜欢我 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1. | 我发现很难过去偶然或非法性行为的机会 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 2. | 其他人对我的性行为一再表示严重关切 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 3. | 我为自己与某人发生性关系的速度感到自豪，并发现与一个完全陌生的人发生性关系是刺激性的 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 4. | 尽管我和其他人一起做过这件事我会抓住机会发生性关系 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 5. | 我发现进行性征服会让我对那个伴侣失去兴趣，并引导我开始寻找另一个 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 6. | 我倾向于确保我有这种或那种性别，而不是等待我的常规伴侣在生病或缺席后再次可用 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 7. | 即使我有一段常规的关系，我也有过重复的事情 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 8. | 我同时有三个或更多的常规性伴侣 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 9. | 我与某些我不喜欢的人进行了自愿性行为 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
| 10. | 如果性变得重复，我倾向于改变伴侣 | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ | ❑ |
资料来源：如何识别成瘾行为R. Lefever，1988，伦敦，英国：PROMIS出版社。 [这是PROMIS调查问卷的来源参考，从中获取性别分量表的项目。]。 PROMIS诊所版权所有。 转载了R. Lefever的亲切许可（个人通信，March 14，2017）。
脚注
1一套标准（专注，羞耻，治疗，伤害他人，失控，悲伤）是基于希腊人用于“痛苦”的首字母缩略词PATHOS。
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