Do alexithymia and negative affect predict poor sleep quality? The moderating role of interoceptive sensibility
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emotion-related hyperarousal is an important core pathology of poor sleep. Studies investigating the interplay of alexithymia and affective experiences in determining sleep quality have yielded mixed results. To disentangle the inconsistency, this study examined the concurrent predictive power of alexithymia, and negative and positive affect, while incorporating interoceptive sensibility (IS) as a possible moderator. METHODS: A sample of 224 (70.10% were female) participants completed the Toronto Alexithymia Scale, Positive and Negative Affect Schedule, Pittsburgh Sleep Quality Index, Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness (MAIA), and Marlowe-Crowne Social Desirability Scale (for controlling response bias) using paper and pencil. A two-stage cluster analysis of the MAIA was used to capture IS characteristics. Stepwise regression was conducted separately for each IS cluster. RESULTS: A three-group structure for IS characteristics was found. Higher alexithymia was predictive of poor sleep quality in the low IS group, while higher negative affect predicted poor sleep quality in the moderate and high IS groups. Additionally, alexithymia and positive affect were significantly different in the three IS groups, while negative affect and sleep quality were not. CONCLUSIONS: Emotion and cognitive arousal may impact sleep quality differently in individuals with different levels of internal focusing ability, depending on physiological versus emotional self-conceptualization. The implications on pathological research, clinical intervention, study limitations and future directions are discussed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».