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Enregistrement W3111240608 · doi:10.2196/22277

Characteristics of the Users of Troubled Desire, a Web-Based Self-management App for Individuals With Sexual Interest in Children: Descriptive Analysis of Self-assessment Data

2020· article· en· W3111240608 sur OpenAlexvenueno aff
Miriam Schuler, Hannes Gieseler, Katharina Schweder, Maximilian von Heyden, Klaus M. Beier

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSexual abuseChild sexual abusePsychologyPsychological interventionClinical psychologyPsychiatryMedicinePoison controlSuicide preventionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the high prevalence of child sexual offenses and the increasing amounts of available child sexual abuse material, there is a global shortage of preventive interventions focusing on individuals at risk of sexual offending. The web-based app Troubled Desire aims to address this shortage by offering self-assessments and self-management training modules in different languages to individuals with sexual interests in prepubescent and early pubescent children (ie, those with pedophilic and hebephiliac sexual interest, respectively). OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the characteristics of the users of the Troubled Desire app. METHODS: The fully completed self-assessment data gathered within the first 30 months of this study from October 25, 2017 to April 25, 2020 were investigated. The main outcome measures were (1) sociodemographic information and (2) sexual interests and sexual behaviors of the users of Troubled Desire. RESULTS: The self-assessment was completed by 4161 users. User accesses were mainly from Germany (2277/4161, 54.7%) and the United States (474/4161, 11.4%). Approximately 78.9% (3281/4161) of the users reported sexual interest in children; these users were significantly more likely to report distress and trouble owing to their sexual interest. Further, child sexual offenses and consumption of child sexual abuse material were significantly more common among users with sexual interest in children than among users with no sexual interest in children. Additionally, the majority of the offenses were not known to legal authorities. CONCLUSIONS: The Troubled Desire app is useful in reaching out to individuals with sexual interest in prepubescent and early pubescent children. However, future research is warranted to understand the prospective relevance of the Troubled Desire app in the prevention of child sexual offending.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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