MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176717525 · doi:10.1089/brain.2020.0777

The Relationship Between Functional Connectivity and Interoceptive Sensibility

2021· article· en· W3176717525 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain Connectivity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensibilityInteroceptionPsychologyInsulaFunctional magnetic resonance imagingCognitionNeuroscienceResting state fMRINeural correlates of consciousnessFunctional connectivityDefault mode networkCognitive psychologyFunctional imagingAudiologyPerceptionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Interoceptive signals related to changes in heartbeat, respiration, and gastric functioning continuously feedback to the brain. The interpretation of these signals influences several cognitive, affective, and motoric functions. Previous research has highlighted the distinction between the ability to accurately detect interoceptive information (i.e., interoceptive accuracy) and an individual's beliefs about his or her interoceptive abilities (i.e., interoceptive sensibility). Although numerous studies have delineated the neural substrates of interoceptive accuracy, less is known about the brain areas involved with interoceptive sensibility. Materials and Methods: In the current study, 28 healthy participants completed the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness (MAIA), a self-report measure of interoceptive sensibility, before undergoing a 7-min resting-state functional magnetic resonance imaging scan. IRB ethics approval was obtained prior to data collection. Results: Overall MAIA scores, as well as scores on its eight subscales, were entered as covariates in subsequent region-of-interest and independent-component analyses. These analyses yielded three key results. First, interoceptive sensibility was negatively correlated with the functional connectivity of visual regions. Second, the cerebellar resting-state network showed positive correlations with two MAIA subscales, suggesting that this structure plays a role in interoceptive functions. Finally, the functional connectivity of the insula, a structure critical for interoceptive accuracy, was not correlated with any of the MAIA scores. Conclusion: These results demonstrate that the brain areas associated with individual differences in interoceptive sensibility show relatively little overlap with those involved with the accurate detection of interoceptive information. The current research demonstrates that individual differences in interoceptive sensibility (i.e., self-reported sensitivity to interoceptive information) are related to differences in resting-state functional connectivity. These data also indicate that the brain areas related to interoceptive sensibility are different than the brain areas involved with interoceptive accuracy (i.e., the objective detection of interoceptive signals). This latter finding suggests that although the insula is critical for many interoceptive processes, our subjective beliefs about our interoceptive abilities involve other neural structures, particularly visual regions and the cerebellum.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,253 · 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