Patient Characteristics by Type of Hypersexuality Referral: A Quantitative Chart Review of 115 Consecutive Male Cases
Notice bibliographique
Résumé
Hypersexuality remains an increasingly common but poorly understood patient complaint. Despite diversity in clinical presentations of patients referred for hypersexuality, the literature has maintained treatment approaches that are assumed to apply to the entire phenomenon. This approach has proven ineffective, despite its application over several decades. The present study used quantitative methods to examine demographic, mental health, and sexological correlates of common clinical subtypes of hypersexuality referrals. Findings support the existence of subtypes, each with distinct clusters of features. Paraphilic hypersexuals reported greater numbers of sexual partners, more substance abuse, initiation to sexual activity at an earlier age, and novelty as a driving force behind their sexual behavior. Avoidant masturbators reported greater levels of anxiety, delayed ejaculation, and use of sex as an avoidance strategy. Chronic adulterers reported premature ejaculation and later onset of puberty. Designated patients were less likely to report substance abuse, employment, or finance problems. Although quantitative, this article nonetheless presents a descriptive study in which the underlying typology emerged from features most salient in routine sexological assessment. Future studies might apply purely empirical statistical techniques, such as cluster analyses, to ascertain to what extent similar typologies emerge when examined prospectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».