Psychometric Properties of the Persian version of the Compulsive Sexual Behavior Disorder Scale (CSBD-19)
Notice bibliographique
Résumé
Conducting studies in the field of Compulsive Sexual Behavior Disorder (CSBD) has mostly been limited to Western cultures, and disagreements regarding the definition and assessment of this disorder are still debated. This study aims to examine the validity and Reliability of the Persian version of the Compulsive Sexual Behavior Disorder Scale (CSBD-19). We conducted this cross-sectional online study from April to July 2022 among 200 Iranian women and men (100 women, Mage (SD)* = 38.5 years(12/79), 100 males, Mage (SD) = 48.5 years (16/26)). After back-to-back translations, we examined the Face, Content, and Construct Validity, Reliability, and Confirmatory Factor Analysis. The results indicated excellent Face validity (impact score >1.5 for all items), Content validity (CVI > 0.79), Reliability (Cronbach’s alpha ≥ 0.95, CI = 95% (0.92-0.98)). The pre-established five-factor model of the CSBD-19 (i.e., control, salience, relapse, dissatisfaction, and negative consequences) had an excellent fit to the data and demonstrated appropriate associations with the correlates. The Persian version of the CSBD-19 is a valid and reliable scale based on the ICD-11 definition of CSBD that may identify people at high risk for CSBD. This tool can apply in large sample size studies, and in a traditional context, such as Islamic countries. Mean (Standard Deviation)*
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».