Bougoure et al. (2025) — AASPIRE 孤獨譜系耗竭量表的獨立心理測量驗證
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引用：Bougoure, M., Zhuang, S., Brett, J. D., Maybery, M. T., English, M. C., Tan, D. W., & Magiati, I. (2025). Measuring autistic burnout: A psychometric validation of the AASPIRE Autistic Burnout Measure in autistic adults. Autism, Advance online publication. https://doi.org/10.1177/13623613251355255
作者：Mackenzie Bougoure、Sici Zhuang、Jack D. Brett、Murray T. Maybery、Michael C. English、Diana Weiting Tan、Iliana Magiati（西澳大學心理科學學院；麥考瑞大學）
期刊：Autism（SAGE），2025 年在線發表
DOI：10.1177/13623613251355255
方法：在線問卷調查 + 驗證性因子分析（CFA）+ 探索性因子分析（EFA）+ 雙因子探索性分析（BEFA）+ ROC 分析
樣本：379 名孤獨譜系成人（46.4% 男性, 44.1% 女性, 8.7% 其他性別；年齡 18–77 歲，M=33.47）
社區參與：三位孤獨譜系顧問就研究概念化和調查適當性提供意見；第一作者爲神經殊異者（非孤獨譜系）
本文要點
本文是對 AASPIRE 孤獨譜系耗竭量表（ABM, 27 題原始版）的大規模獨立驗證。與 Mantzalas et al. (2024) 幾乎同期進行，但樣本量更大（379 vs 238）、採用驗證性而非探索性因子分析、首次建立了 12 個月重測信度，並引入了悉尼倦怠量表（SBM）作爲一般耗竭的收斂效度指標。
樣本與方法
兩階段跨國招募（社交媒體 + Prolific）：初始 230 人（2021 年 5–8 月），12 個月後 133 人（58%）完成隨訪，另於 2023 年 2 月通過 Prolific 補充 149 人以擴大因子分析樣本，最終合併 N=379。排除標準包括未通過 reCAPTCHA/注意力檢查、問卷完成不足、>20% 回答"不願透露"。73.1% 持有正式孤獨譜系診斷，26.9% 自我認同爲孤獨譜系——兩組 BAPQ 得分無顯著差異（p=0.68）。
參與者特徵：澳大利亞 35.6%、英國 14.8%、美國 15.8%、其他歐洲國家 11.1% 等；57% 擁有本科及以上學位；55.7% 在職。59.4% 報告近五年內有心理健康診斷（焦慮 45.4%、抑鬱 39.1%、PTSD 8.2%），34.8% 有身體健康診斷。
測量工具：ABM（27題）、悉尼倦怠量表 SBM（34題，n=149，α=0.98）、PHQ-9（α=0.88）、GAD-7（α=0.89）、CAT-Q（α=0.90）、BAPQ（α=0.89）。採用多分格相關矩陣 + WLSMV 估計。
關鍵發現
結構效度：基本單維
CFA 未能確認 Mantzalas et al. (2024) 的四因子或雙因子模型（所有擬合指數未達標）。EFA 中，單因子解釋 58% 方差（全部 27 題載荷 0.61–0.86），三因子（認知功能障礙、情緒與感覺失調、社交互動與功能損傷）僅額外解釋 7%。BEFA 顯示 ωH=0.97，一般因子解釋 81% 共同方差（ECV），特定因子 ωS=0.00–0.14——支持 ABM 本質上的單維結構。
信度
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| 內部一致性 | ω = 0.98（α = 0.97） |
| 12 個月重測信度 | ICC = 0.59 [0.48, 0.70]（中等穩定性） |
構念效度
| 變量 | 測量工具 | r | 效應量 |
|---|---|---|---|
| 一般耗竭 | SBM | 0.78 | 大 |
| 焦慮 | GAD-7 | 0.54 | 中等 |
| 抑鬱 | PHQ-9 | 0.52 | 中等 |
| 掩飾行爲 | CAT-Q | 0.36 | 小-中等 |
| 孤獨譜系特質 | BAPQ | 0.33 | 小-中等 |
ABM 與一般耗竭（SBM）的相關（r=0.78）強於與抑鬱（r=0.52）的相關——支持收斂效度：ABM 確實在測量耗竭而非抑鬱。
判別效能（ROC）
ABM 區分當前自覺耗竭者與未耗竭者的能力優異：
| 指標 | ABM | SBM | PHQ-9 |
|---|---|---|---|
| AUC | 0.92 [0.86, 0.97] | 0.87 [0.80, 0.94] | 0.78 [0.68, 0.88] |
| 靈敏度 | 0.92 | — | — |
| 特異度 | 0.77 | — | — |
DeLong 檢驗：ABM 的 AUC 顯著高於 PHQ-9（p=0.00），與 SBM 相當（p=0.13）——但將"不知道"回答合併後，ABM 顯著優於 SBM。
與 Mantzalas et al. (2024) 的比較
| Mantzalas et al. (2024) | Bougoure et al. (2025) | |
|---|---|---|
| 樣本 | 238（71% 女性） | 379（性別更均衡：46% 男/44% 女） |
| 因子分析方法 | EFA + 半探索性 SEM | CFA + EFA + BEFA |
| 四因子 CFA 結果 | 未進行 CFA | 未確認四因子模型擬合 |
| 單維性證據 | ωh=0.77, ECV=0.61 | ωH=0.97, ECV=81%（更強） |
| 內部一致性 | α=0.95 | ω=0.98 |
| 重測信度 | 未評估 | ICC=0.59（12個月） |
| 收斂效度（一般耗竭） | CBI-P r=0.48–0.49 | SBM r=0.78（更強） |
| 掩飾相關 | r=0.36 | r=0.36（一致） |
| ROC AUC | 0.789 | 0.92（更高） |
| 抑鬱相關 | r=0.59 | r=0.52 |
兩篇論文一致支持 ABM 的單維結構和良好心理測量屬性，但 Bougoure 等提供了更強的單維性證據和 12 個月穩定性數據。
侷限
- CFA 未確認任何預設因子模型——可能因條目數量多（27 題）和樣本特徵差異
- 12 個月重測信度僅中等（ICC=0.59）——可能反映了耗竭狀態的真實波動而非測量不穩定
- 自我認同與正式診斷者合併分析——儘管 BAPQ 得分無差異
- 以自報當前耗竭狀態作爲 ROC 效標，而非臨牀診斷
- 種族多樣性有限（84.3% 白人）
- SBM 僅 149 人完成
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相關文獻
- Raymaker et al. (2020) — ABM 條目開發的定性基礎
- Raymaker et al. (2026) — ABM 原始版的創建與首次試點驗證（N=80）
- Mantzalas et al. (2024) — ABM 的首篇公開發表心理測量驗證（N=238），四因子結構與本文三因子結構相近但 CFA 未經本文確認
外部鏈接
- SAGE Journals — DOI