Associations Between Online Pornography Consumption and Sexual Dysfunction in Young Men: Multivariate Analysis Based on an International Web-Based Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Expanding access to the internet has resulted in more and earlier consumption of online pornography. At the same time, a higher prevalence of erectile dysfunction (ED) among young men is seen. Increased pornography consumption has been suggested as a possible explanation for this rise. OBJECTIVE: The aim of this study was to better understand associations between problematic pornography consumption (PPC) and ED. METHODS: A 118-item survey was published online, and data collection took place between April 2019 and May 2020. Of the 5770 men who responded, the responses from 3419 men between 18 years old and 35 years old were analyzed. The survey used validated questionnaires such as the Cyber Pornography Addiction Test (CYPAT), International Index of Erectile Function (IIEF-5), and Alcohol Use Disorders Identification Test-Concise (AUDIT-C). The estimated amount of porn watching was calculated. Univariable and multivariable analyses were performed. For the multivariable analysis, a logistic regression model using a directed acyclic graph was used. RESULTS: According to their IIEF-5 scores, 21.48% (444/2067) of our sexually active participants (ie, those who attempted penetrative sex in the previous 4 weeks) had some degree of ED. Higher CYPAT scores indicating problematic online pornography consumption resulted in a higher probability of ED, while controlling for covariates. Masturbation frequency seemed not to be a significant factor when assessing ED. CONCLUSIONS: This prevalence of ED in young men is alarmingly high, and the results of this study suggest a significant association with PPC. TRIAL REGISTRATION: Research Registry researchregistry5111; https://tinyurl.com/m45mcaa2.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle