Symptoms of Problematic Pornography Use in a Sample of Treatment Considering and Treatment Non-Considering Men: A Network Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pornography use may become problematic for 1-6% of the people and may be associated with adverse consequences leading to treatment-seeking behavior. Although the identification of the central symptoms of problematic pornography use (PPU) may inform treatment strategies, no prior study has applied the network approach to examine the symptoms of PPU. AIM: To explore the network structure of PPU symptoms, identify the topological location of pornography use frequency in this network, and examine whether the structure of this network of symptoms differs between participants who considered and those who did not consider treatment. METHODS: = 38.33 years, SD = 12.40) was used to explore the structure of PPU symptoms in 2 distinct groups: considered treatment group (n = 509) and not-considered treatment group (n = 3,684). OUTCOMES: Participants completed a self-report questionnaire about their past-year pornography use frequency and PPU measured by the short version of the Problematic Pornography Consumption Scale. RESULTS: The global structure of symptoms did not differ significantly between the considered treatment and the not-considered treatment groups. 2 clusters of symptoms were identified in both groups, with the first cluster including salience, mood modification, and pornography use frequency and the second cluster including conflict, withdrawal, relapse, and tolerance. In the networks of both groups, salience, tolerance, withdrawal, and conflict appeared as central symptoms, whereas pornography use frequency was the most peripheral symptom. However, mood modification had a more central place in the considered treatment group's network and a more peripheral position in the not-considered treatment group's network. CLINICAL IMPLICATIONS: Based on the results of the centrality analysis in the considered treatment group, targeting salience, mood modification, and withdrawal symptoms first in the treatment may be an effective way of reducing PPU. STRENGTHS & LIMITATIONS: The present study appears to be the first to analyze the symptoms of PPU using a network analytic approach. Self-reported measures of PPU and pornography use frequency might have introduced some biases. CONCLUSION: The network of PPU symptoms was similar in participants who did and those who did not consider treatment because of their pornography use, with the exception of the mood modification symptom. Targeting the central symptoms in the treatments of PPU seems to be more effective than focusing on reducing pornography use. Bőthe B, Lonza A, Štulhofer A, et al. Symptoms of Problematic Pornography Use in a Sample of Treatment Considering and Treatment Non-Considering Men: A Network Approach. J Sex Med 2020;17:2016-2028.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».