Prédicteurs cognitifs et cliniques du camouflage et de la sévérité de l'épuisement autistique chez des adultes autistes : une approche par modélisation par équations structurelles

Titre original en langue inconnue ou non prise en charge : Cognitive and Clinical Predictors of Camouflaging and Autistic Burnout Severity in Autistic Adults: A Structural Equation Modeling Approach

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Rebours, C. & Kruck, J. (2026). Cognitive and Clinical Predictors of Camouflaging and Autistic Burnout Severity in Autistic Adults: A Structural Equation Modeling Approach [Preprint]. Center for Open Science. https://doi.org/10.31234/osf.io/q2khe_v1

Date de publication: 23/08/2026 Ajout dans AutiHub: 18/10/2026 Type: Prépublication Langue de l’article: Langue inconnue ou non prise en charge

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Résumé

L'épuisement autistique est une condition invalidante caractérisée par l'épuisement, la perte de compétences et une tolérance réduite aux stimuli, mais ses prédicteurs cognitifs et cliniques restent mal compris. Cette étude a examiné si les traits autistiques, le dysfonctionnement exécutif et la santé mentale prédisent le camouflage, et si le camouflage médie leur relation avec la sévérité de l'épuisement autistique. Un échantillon de 115 adultes autistes francophones signalant des degrés variables de sévérité de l'épuisement autistique a rempli des mesures d'autoévaluation validées. Les relations structurelles ont été testées à l'aide de la modélisation par équations structurelles par moindres carrés partiels (PLS-SEM). Le modèle expliquait 21,3 % de la variance du camouflage et 36,9 % de celle de la sévérité de l'épuisement, avec un ajustement approximatif du modèle (SRMR = 0,094). Les difficultés du fonctionnement exécutif et la sévérité des traits autistiques prédisaient significativement le camouflage, tandis que la santé mentale ne satisfaisait pas au critère de significativité préspécifié en tant que prédicteur direct du camouflage. Le camouflage est apparu comme le prédicteur le plus fort de la sévérité de l'épuisement, suivi d'un effet direct de la santé mentale. Des effets indirects significatifs sur l'épuisement via le camouflage ont été observés tant pour le fonctionnement exécutif que pour les traits autistiques, ce qui concorde avec un rôle médiateur partiel du camouflage. Ces résultats fournissent des données quantitatives initiales concordant avec le camouflage comme voie centrale par laquelle les caractéristiques cognitives et cliniques individuelles sont liées à la sévérité de l'épuisement, et soulignent l'importance d'examiner les contributeurs structurels et psychosociaux.

Autistic burnout is a debilitating condition characterized by exhaustion, loss of skills, and reduced tolerance to stimuli, yet its cognitive and clinical predictors remain poorly understood. This study examined whether autistic traits, executive dysfunction, and mental health predict camouflaging, and whether camouflaging mediates their relationship with autistic burnout severity.A sample of 115 autistic French-speaking adults reporting varying degrees of autistic burnout severity completed validated self-report measures. Structural relationships were tested using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM).The model explained 21.3% of variance in camouflaging and 36.9% in burnout severity, with approximate model fit (SRMR = 0.094). Executive functioning difficulties and autistic trait severity significantly predicted camouflaging, while mental health did not meet the pre-specified significance criterion as a direct predictor of camouflaging. Camouflaging emerged as the strongest predictor of burnout severity, followed by a direct effect of mental health. Significant indirect effects on burnout via camouflaging were found for both executive functioning and autistic traits, consistent with a partial mediating role for camouflaging.These findings provide initial quantitative evidence consistent with camouflaging as a central pathway through which individual cognitive and clinical characteristics relate to burnout severity, and underscore the importance of examining structural and psychosocial contributors.

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