Gender Differences in Compulsive Buying Disorder: Assessment of Demographic and Psychiatric Co-Morbidities
Notice bibliographique
Résumé
Compulsive buying is a common disorder found worldwide. Although recent research has shed light into the prevalence, etiology and clinical correlates of compulsive buying disorder, less is known about gender differences. To address this empirical gap, we assessed potential gender differences in demographic and psychiatric co-morbidities in a sample of 171 compulsive buyers (20 men and 151 women) voluntarily seeking treatment in São Paulo, Brazil. A structured clinical interview confirmed the diagnosis of compulsive buying. Of the 171 participants, 95.9% (n = 164) met criteria for at least one co-morbid psychiatric disorder. The results found that male and female compulsive buyers did not differ in problem severity as assessed by the Compulsive Buying Scale. However, several significant demographic and psychiatric differences were found in a multivariate binary logistic regression. Specifically, male compulsive buyers were more likely to report being non-heterosexual, and reported fewer years of formal education. In regards to psychiatric co-morbidities, male compulsive buyers were more likely to be diagnosed with sexual addiction, and intermittent explosive disorder. Conversely, men had lower scores on the shopping subscale of the Shorter PROMIS Questionnaire. The results suggest that male compulsive buyers are more likely to present with co-morbid psychiatric disorders. Treatment planning for compulsive buying disorder would do well to take gender into account to address for potential psychiatric co-morbidities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».