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Enregistrement W2810623170 · doi:10.1016/j.jsxm.2018.04.115

113 Sexual Desire, Alexithymia, Interoception, and Heart Rate Variability

2018· article· en· W2810623170 sur OpenAlexaboutno aff
Rui Miguel Costa, José Osmar Medina Pestana, David Da Costa, M. Pinto Coelho, Cláudia Correia, Sidney Gomes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaInteroceptionHeart rate variabilityPsychologyHeartbeatSexual functionEmotional intelligenceToronto Alexithymia ScaleHeart rateClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicineBlood pressureNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research suggests that emotional awareness, bodily awareness, and capacity to be flexible in emotional expression, are related to better sexual function across various dimensions. However, sexual desire has been a rather neglected dimension in this field of research. Hence, we examined, in both sexes, the associations of sexual desire with alexithymia (difficulty identifying emotions), interoception (conscious awareness of internal bodily sensations), and high frequency heart rate variability at rest (an index of cardiac vagal tone thought to reflect the ability to flexibly adapt the emotional expression in response to environmental changes). Two hundred sixty three Portuguese of the Lisbon area (175 women and 88 men; mean age = 23.35 years, SD = 5.91) were recruited from an university participant pool. They completed the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), and the desire dimension of the Female Sexual Function Index (FSFI) or the desire dimension of the International Index of Erectile Function (IIEF). Interoception was determined by a heartbeat detection task. The MP150 BIOPAC system was used to record the ECG from which the high-frequency heart rate variability during a five-minute resting period was calculated by autoregressive modelling with the HRV Analysis software.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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