Compulsive sexual behaviour in Iranian married women: Prevalence, sociodemographic, sexual, and psychological predictors across-country
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: This study addresses the scarcity of research on Compulsive Sexual Behavior Disorder (CSBD) in non-Western cultures and women, exploring its prevalence, sociodemographic, sexual history characteristics, and sexual and psychological health factors in Iranian married women. Methods: A cross-sectional study involving 772 heterosexual married women was conducted between 2022 and 2023, covering all 31 provinces of Iran. Participants were categorized as CSBD+ (at-risk individuals) and CSBD- (low-risk individuals) based on a pre-established cut-off point of ≥18 by the Compulsive Sexual Behavior Disorder Scale -7. Depression, anxiety, obsessive-compulsive disorder, self-esteem, sexual distress, sexual satisfaction, relationship satisfaction, and sexual dysfunction were assessed as psychological and sexual health variables by standardized scales. Results: The prevalence of CSBD was 3.8% in women. Linear regression analysis showed that lower education, being jobless, substance use, pornography use, paraphilic behaviors, conflict on sex frequency, relationship, orgasm and sexual dissatisfaction, higher sexual arousal, depression, and obsessive-compulsive symptoms were positively associated with CSBD. The univariate analysis, at a stringent significance level of 0.005, mirrored the regression findings. Additionally, women with CSBD+ exhibited lower religiousness and higher anxiety compared to those without CSBD-. Discussion and Conclusions: Raising awareness of CSBD is crucial for health systems and individuals for better policy-making and help-seeking behavior. Identifying risk factors like substance use presents opportunities for prevention, and the association of CSBD with sexual and mental health variables suggests addressing co-occurring issues for improved treatment outcomes. Recognizing culture and gender-specific sexual and psychological correlates enables targeted and effective treatment approaches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».