Compulsive Sexual Behavior Disorder in 42 Countries: Insights from the International Sex Survey and Introduction of Standardized Assessment Tools
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Despite its inclusion in the 11th revision of the International Classification of Diseases, there is a virtual paucity of high-quality scientific evidence about compulsive sexual behavior disorder (CSBD), especially in underrepresented and underserved populations. Therefore, we comprehensively examined CSBD across 42 countries, genders, and sexual orientations, and validated the original (CSBD-19) and short (CSBD-7) versions of the Compulsive Sexual Behavior Disorder Scale to provide standardized, state-of-the-art screening tools for research and clinical practice. Method: Using data from the International Sex Survey (N=82,243; Mage=32.39 years, SD=12.52), we evaluated the psychometric properties of the CSBD-19 and CSBD-7 and compared CSBD across 42 countries, three genders, eight sexual orientations, and individuals with low vs. high risk of experiencing CSBD. Results: A total of 4.8% of the participants were at high risk of experiencing CSBD. Country and gender-based differences were observed, while no sexual orientation-based differences were present in CSBD levels. Only 14% of individuals with CSBD have ever sought treatment for this disorder, with an additional 33% not having sought treatment because of various reasons. Both versions of the scale demonstrated excellent validity and reliability.Discussion and Conclusions: This study contributes to a better understanding of CSBD in underrepresented and underserved populations and facilitates its identification in diverse populations by providing freely accessible ICD-11-based screening tools in 26 languages. The findings may also serve as a crucial building block to stimulate research into evidence-based, culturally sensitive prevention and intervention strategies for CSBD that are currently missing from the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».