Interoception and Affective Processes: Network-Based Overlap and Relationships with Psychopathology
Notice bibliographique
Résumé
Interoception is increasingly recognized as an important factor in mental health, partly due to its central role in affective processes. However, it remains unclear what components are captured by self-reported interoception and whether they overlap with affective processes, like emotional awareness and regulation, hindering interpretation of relationships with psychopathology. The current study addresses this by situating the Multidimensional Assessment of Interoceptive Awareness–2 (MAIA-2) relative to established affective measures to clarify its components and relationships with psychopathology.In a community sample (N=658), network analysis investigated whether subscales from the MAIA-2, the Toronto Alexithymia Scale – 20, and the Emotion Regulation Questionnaire form cross-measure communities, reflecting divergent components. Structural equation modeling (SEM) further assessed coherence of the communities and associations with dimensional psychopathology (Personality Inventory for DSM-5-Brief Form).Network analyses identified a robust three-community structure: Primary Interoception (noticing body signals), Secondary Interoception (responses to body signals), and Affective Distance (poor awareness and acceptance of affect). SEM supported these as coherent components with unique patterns of relationships with dimensional psychopathology. Secondary Interoception and Affective Distance components were particularly associated with psychopathology. Notably, MAIA-2 subscales participated in all three communities and replicated community-level psychopathology relationships.By clarifying the complex structure of the interoceptive–affective construct space, particularly in relation to the MAIA-2, this work improves interpretation of self-report findings and highlights where interoception aligns with or diverges from affective processes. Furthermore, it provides a foundation for more precise hypotheses, clearer characterization of interoceptive components relevant to psychopathology, and ultimately, better identification of intervention targets.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».