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Enregistrement W2139840896 · doi:10.1111/j.1743-6109.2009.01309.x

Pathways of Sexual Desire

2009· review· en· W2139840896 sur OpenAlexaff
James G. Pfaus

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual desirePsychologyHuman sexualitySociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Sexual desire is controlled by brain systems involved in sexual excitation and inhibition. Hypoactive sexual desire disorder (HSDD) may result from hypofunctional excitation, hyperfunctional inhibition, or some mix of the two. AIM: This study aimed to identify neurochemical and neuroanatomical systems involved in sexual excitation and inhibition, their role during normal, and hypoactive sexual expressions. METHODS: A comprehensive review of the human and animal literature is made, and a theory surrounding the ways that HSDD can be manifested and treated is presented. MAIN OUTCOME MEASURES: Drug effects and neural systems derived largely from rat studies that are involved in the stimulation of sexual desire (excitatory system) vs. the stimulation of sexual reward, sedation, and satiety (inhibitory system). RESULTS: Brain dopamine systems (incertohypothalamic and mesolimbic) that link the hypothalamus and limbic system appear to form the core of the excitatory system. This system also includes melanocortins, oxytocin, and norepinephrine. Brain opioid, endocannabinoid, and serotonin systems are activated during periods of sexual inhibition, and blunt the ability of excitatory systems to be activated. CONCLUSIONS: Drugs that stimulate the activation of hypothalamic dopamine or that blunt endocannabinoid or serotonin release and/or postsynaptic binding may be effective in stimulating sexual desire in animals and humans. The characterization of how those drugs work will help generate a rational approach to drug development in the treatment of HSDD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations671
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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