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Enregistrement W4394843638 · doi:10.1080/14789949.2024.2338917

Evaluation of selective-serotonin reuptake inhibitors and anti-androgens to manage sexual compulsivity in individuals serving a custodial sentence for a sexual offence

2024· article· en· W4394843638 sur OpenAlexfundno aff
Belinda Winder, Christine Norman, Jackie Hamilton, Steven Cass, Alex Lambert, Laura Tovey, Kerensa Hocken, Emma M. Marshall, Rebecca Lievesley, Laura Hamilton, Zoe Antoniadis, Adarsh Kaul

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Psychiatry and Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésSentenceSerotoninPsychologySexual behaviorPsychiatryMedicineClinical psychologyInternal medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The UK prison system offers a medical treatment pathway for people suffering from problematic sexual arousal (PSA) who have committed a sexual offence(s). The two main medications are Anti-androgens (AAs) and Selective-Serotonin Reuptake Inhibitors (SSRIs). Currently, evidence of the effectiveness of SSRIs is not sufficiently robust for them to be licensed in the UK for that purpose. Instead, SSRIs are prescribed ‘off-label’, and physicians must adhere to additional obligations in prescribing them. Yet SSRIs have fewer side effects than AAs and may be a better treatment option for many patients. The present study examined the effectiveness of AAs and SSRIs in incarcerated individuals with PSA (n = 77); the unmedicated comparison group (n = 58) resided at the same prison which houses people convicted of a sexual offence. Both medicated groups demonstrated reduced levels of PSA 3 months post-baseline; the comparison group did not. The findings provide evidence for the effectiveness of SSRIs in reducing PSA. The authors argue a randomised control trial is required to underpin the use of SSRIs in treating PSA and (potentially) its subsequent licensing. The latter would enable wider prescription in prison and community and make a substantive contribution to the prevention of sexual abuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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