Le cout cumulatif de l'adaptation : facteurs individuels et structurels associes a la severite de l'epuisement autistique

Titre original en langue inconnue ou non prise en charge : The Cumulative Cost of Adaptation: Individual and Structural Factors Associated with Autistic Burnout Severity

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Rebours, C. & Kruck, J. (2026). The Cumulative Cost of Adaptation: Individual and Structural Factors Associated with Autistic Burnout Severity [Preprint]. Center for Open Science. https://doi.org/10.31234/osf.io/cqk6p_v1

Date de publication: 25/08/2026 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'epuisement autistique se caracterise par un epuisement chronique, une perturbation cognitive et une perte de competences fonctionnelles. Malgre un interet croissant, la contribution incrementale des facteurs psychosociaux et structurels, aux cotes de predicteurs etablis au niveau individuel, n'avait auparavant pas ete examinee dans un cadre multivarie. Nous avons mene une etude exploratoire transversale aupres de 117 adultes autistes francophones. Une enquete en ligne comprenait des mesures validees de la severite de l'epuisement (ABSI-Fr), du camouflage (CAT-Q), du fonctionnement executif (BRIEF-A), des traits autistiques (RAADS-R), de l'anxiete (GAD-7) et de la depression (PHQ-9), ainsi qu'un questionnaire adapte sur les facteurs de risque dans lequel les participants evalueaient les contributeurs potentiels a leur experience d'epuisement. Une analyse factorielle exploratoire a identifie des dimensions latentes du risque percu, et une regression lineaire hierarchique (n = 113) a examine leur contribution incrementale au-dela des predicteurs au niveau individuel. Cinq dimensions latentes du risque ont ete identifiees : inadéquation entre attentes et ressources, systemes neurotypiques non accommodants, surcharge sensorielle, interruption des taches et difficultes d'autoregulation. Les predicteurs au niveau individuel expliquaient collectivement 47,7 % de la variance de la severite de l'epuisement ; les facteurs structurels apportaient 9,8 % supplementaires, pour un total de 57,5 % (R² ajuste = .534). Le camouflage et le fonctionnement executif predisaient independamment la severite de l'epuisement dans l'ensemble des specifications du modele. La contribution predictive de la severite des traits autistiques etait considerablement attenuee une fois les predicteurs structurels inclus, ce qui est conforme a une interpretation en termes d'ajustement personne-environnement. Parmi les dimensions structurelles, l'inadequation entre attentes et ressources etait l'unique predicteur independant robuste, ce qui suggere que l'inadequation chronique entre les exigences environnementales et les ressources disponibles constitue un contributeur significatif a la severite de l'epuisement et susceptible d'etre traite au niveau structurel. Ces resultats soutiennent le cadrage de l'epuisement autistique comme l'issue cumulative d'une adaptation soutenue a des environnements non accommodants plutot que comme un deficit personnel, et soulignent l'importance d'incorporer des variables structurelles dans les modeles quantitatifs du risque d'epuisement.

Autistic burnout is characterized by chronic exhaustion, cognitive disruption, and loss of functional skills. Despite growing interest, the incremental contribution of psychosocial and structural factors alongside established individual-level predictors has not previously been examined in a multivariate framework.We conducted an exploratory cross-sectional study with 117 French-speaking autistic adults. An online survey included validated measures of burnout severity (ABSI-Fr), camouflaging (CAT-Q), executive functioning (BRIEF-A), autistic traits (RAADS-R), anxiety (GAD-7), and depression (PHQ-9), alongside an adapted risk factor questionnaire in which participants rated potential contributors to their burnout experience. Exploratory factor analysis identified latent dimensions of perceived risk, and hierarchical linear regression (n = 113) examined their incremental contribution above and beyond individual-level predictors.Five latent risk dimensions were identified: Expectations-Resources Mismatch, Unaccommodating Neurotypical Systems, Sensory Overload, Task Interruption, and Self-Regulation Difficulties. Individual-level predictors collectively explained 47.7% of variance in burnout severity; structural factors contributed an additional 9.8%, for a total of 57.5% (adjusted R² =.534). Camouflaging and executive functioning independently predicted burnout severity across model specifications. The predictive contribution of autistic trait severity was substantially attenuated once structural predictors were included, consistent with a person-environment fit account. Among structural dimensions, Expectations-Resources Mismatch was the sole robust independent predictor, suggesting that the chronic mismatch between environmental demands and available resources constitutes a meaningful and structurally addressable contributor to burnout severity.These findings support framing autistic burnout as the cumulative outcome of sustained adaptation to non-accommodating environments rather than a personal deficit, and highlight the importance of incorporating structural variables into quantitative models of burnout risk.

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