Symptoms of problematic pornography use among help-seeking male adolescents: Latent profile and network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Little data exist on exploring the subgroups and characteristics of problematic pornography use (PPU) in help-seeking adolescents. The aims of the study were to classify the subgroups among help-seeking male adolescents, explore their similarities and differences, and uncover their core symptoms. Methods: A total of 3,468 Chinese male adolescents (Mage = 16.64 years, SD = 1.24) who were distressed about their pornography use were recruited. The Problematic Pornography Consumption Scale, the Brief Pornography Screen Scale, and Moral Disapproval of Pornography Use were used to classify them. The General Health Questionnaire, the Pornography Craving Questionnaire, and the Sexual Compulsivity Scale were used to investigate participants' negative consequence related to their pornography use; and the Online Sexual Activity Questionnaire (OSAs) and time spent on pornography use every week were considered as quantitative indicators. Results: Help-seeking male adolescents could be divided into 3 profiles, namely, self-perceived problematic (SP, n = 755), impaired control (IC, n = 1,656), and problematic use groups (PPU, n = 1,057). Frequency of OSAs was important for the identification of SP individuals, while negative consequences were more effective in identifying individuals with objective dysregulated behavior. Salience and mood modification were shared by all groups; however, in addition to this, the SP and PPU groups also showed withdrawal symptoms. Discussion and conclusion: This study's results provide support for the presence of different profiles of help-seeking individuals and information on potential intervention targets among adolescents which is lacking in the literature.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».