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Enregistrement W3084012445 · doi:10.1016/j.jsxm.2020.07.086

Feasibility of a Brief Online Psychoeducational Intervention for Women with Sexual Interest/Arousal Disorder

2020· article· en· W3084012445 sur OpenAlexafffund
Natasha Zippan, Kyle R. Stephenson, Lori A. Brotto

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensBC StudiesSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPsychological interventionPsychologyDistressCLARITYSexual arousalIntervention (counseling)ArousalClinical psychologyUsabilitySexual dysfunctionBibliotherapyPsychotherapistSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low sexual desire and arousal are the most common sexual concerns in women, but most women lack access to effective treatment such as cognitive behavioral therapy. Web-based psychological interventions, which are economical, private, easily accessible, and potentially effective, may increase the reach of evidence-based treatment. AIM: To determine the feasibility of translating cognitive behavioral therapy for the most common female sexual dysfunction, Female Sexual Interest/Arousal Disorder, into an online format. The present study examined the feasibility of an introductory psychoeducational module of eSense, an online program currently being developed that is based on existing empirically supported in-person treatments, which delivers content to the user in a visually appealing and interactive manner. METHODS: Sixteen cisgender women (M age = 31.9) with female sexual arousal/interest disorder worked through a pilot module of eSense inperson at a sexual health laboratory. OUTCOMES: Qualitative semistructured interviews and online questionnaires were used to assess participants' experiences of usability of the platform, clarity/relevance of the content, satisfaction with the experience, and any changes in clinical outcomes of sexual function and distress. RESULTS: Participants reported a high level of satisfaction with the website's functionality and presentation. They reported greater knowledge, felt validated and more hopeful, and were eager to continue the remaining modules. Participants also reported notable prepost improvements in sexual desire, arousal, and satisfaction. CLINICAL IMPLICATIONS: Initial user-experience assessment may represent a method of simultaneously improving online interventions and providing therapeutic education to participants. STRENGTHS & LIMITATIONS: This is one of the first studies, to our knowledge, to test a graphics-rich, interactive online intervention for sexual difficulties that does not require direct contact with expert providers or support groups. Limitations include the high level of education, motivation, and technical fluency of the sample and the potentially confounding effect of the researcher's presence during interviews. Because this was a feasibility study, the sample size was small, and no control group was included, limiting conclusions about efficacy and generalizability. CONCLUSION: The format of eSense appears to be feasible and usable, lending support to the growing evidence that it is possible to take in-person therapeutic interventions online. Zippan N, Stephenson KR, Brotto LA, Feasibility of a Brief Online Psychoeducational Intervention for Women With Sexual Interest/Arousal Disorder. J Sex Med 2020;17:2208-2219.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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