Exploring sexual motivations underlying substance use: Gender perspectives, substance categories and substance use disorder severity
Notice bibliographique
Résumé
Sex under the influence of substances is a common sexual practice. Although they could explain engagement in sex under the influence of substances, few studies have explored sexual motivations driving substance use. To bridge this knowledge gap, this study aims to investigate differences in sexual motivations across genders and substance categories, and the link between substance use severity and sexual motivations. 188 adults (aged 18–74) took part in a comprehensive assessment interview addressing substance use Quebec Integrated Addiction Assessment – QIAA, including three sexual motivation items for three substance categories (alcohol, cannabis, other substances), and substance use severity World Mental Health Composite International Diagnostic Interview (WMH-CIDI). Wilcoxon rank-sum tests and generalized estimating equations were used to compare sexual motivations among substance categories between men and women. A logistic regression assessed whether substance use severity could influence the presence of sexual motivations when considering gender and age. Results revealed an interaction between gender and substance categories on sexual motivations. Men were more likely to present sexual motivations and exhibited greater sex-related substance use motivations than women for substances other than alcohol and cannabis. Moreover, higher substance use severity scores were associated with the presence of sexual motivations for substance use. This study underscores the need to develop gender-sensitive interventions that consider sexual motivations underlying substance use. Consideration of sexual motivations could help identify the needs fulfilled by substance use and prevent triggers arising from sexual situations. Being among the first studies on the subject, continuing research in this area to further investigate sexual motivations underlying substance use remains essential.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».