Dispositional mindfulness, alexithymia and sensory processing: Emerging insights from habituation of the acoustic startle reflex response
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence of beneficial effects of mindfulness developed through engaging in mindfulness training/practices on sensory and cognitive processing, emotion regulation and mental health. Mindfulness has also been conceptualised as a dispositional 'trait', i.e. the naturally-occurring ability of meditation-naïve individuals to display, in varying degree, a non-judgmental non-reactive present-moment awareness in everyday life. In this study we examined possible associations between dispositional mindfulness, alexithymia and sensory processing. Eye-blink startle responses to acoustic stimuli of varying intensity [90-dB or 100-dB over 70-dB (A) background] were assessed in 26 meditation-naïve adults (50 % men) using electromyographic recordings of the orbicularis muscle. All participants completed the Five Facet Mindfulness Questionnaire and the 20-item Toronto Alexithymia Scale. A negative association was found between dispositional mindfulness and alexithymia (r = -0.513). There was stronger startle habituation to 100-dB, compared to 90-dB probes. Stronger startle habituation (larger negative habitation slope values) to 100-dB probes was significantly associated with higher dispositional mindfulness (r = -0.528) and with lower alexithymia at trend level (r = 0.333). As indicated by commonality analysis, 10.6 % of explained variance in habituation (100-dB probes) was common to both alexithymia and mindfulness, 17.3 % was unique to mindfulness, but alexithymia made negligible unique contribution (0.5 %). These findings indicate similar startle habituation pattern in people with a high level of dispositional mindfulness to that reported previously by Antonova et al. (2015) in people with moderate mindfulness meditation practice intensity. Future studies should investigate the mechanisms, such as interoceptive awareness, that might underly these relationships.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».