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Investigating the Factor Structure of the Self-Compassion Scale in Autistic Adults

Este estudo utilizou a modelagem de equações estruturais exploratórias em uma amostra de 228 adultos autistas para demonstrar que os modelos de seis fatores e de bifator único da Escala de Autocompaixão fornecem uma estrutura válida e de bom ajuste para esta população, apoiando o uso de pontuações totais e de subescalas em pesquisa e na prática.

Autores originais: Benjamin Kitts Mersereau, Barbara D'Entremont

Publicado 2026-07-03

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CC BY 4.0

Autores originais: Benjamin Kitts Mersereau, Barbara D'Entremont

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

O Panorama Geral: Verificando o Mapa

Imagine que você tem um mapa muito popular chamado Escala de Autocompaixão (SCS). Por anos, este mapa tem sido usado para ajudar as pessoas a navegar em seus sentimentos de autoperdão versus autocrítica. Ele foi desenhado com base em como pessoas não autistas vivenciam esses sentimentos.

No entanto, os pesquisadores neste artigo fizeram uma pergunta crucial: "Este mesmo mapa funciona para adultos autistas?"

Adultos autistas frequentemente enfrentam desafios únicos com a autopercepção, como sentir-se isolados ou serem muito duros consigo mesmos. Os pesquisadores queriam garantir que, quando os adultos autistas fizerem este teste, as perguntas estejam realmente medindo o que deveriam medir, em vez de se perderem na tradução.

As Três Rotas Testadas

Para encontrar o melhor mapa, os pesquisadores testaram três maneiras diferentes de organizar as 26 perguntas da escala. Pense nisso como três teorias diferentes sobre como as perguntas se encaixam:

O Quebra-Cabeça de Seis Partes (Modelo de Seis Fatores): Esta teoria diz que a escala é feita de seis peças distintas que conversam entre si. Três peças são positivas (ser gentil consigo mesmo, sentir-se conectado aos outros, manter-se atento/mindful), e três são negativas (ser duro, sentir-se sozinho, sentir-se sobrecarregado).
- Analogia: Imagine uma orquestra de seis peças. Cada instrumento toca sua própria parte, mas todos harmonizam para criar a música.
A Batalha de Dois Times (Modelo de Dois Fatores): Esta teoria sugere que a escala é apenas um cabo de guerra entre dois times: o "Time Bom" (resposta autocompassiva) e o "Time Mau" (resposta não-autocompassiva).
- Analogia: Uma gangorra onde um lado só sobe se o outro descer.
O Modelo do Guarda-Chuva (Modelo Bifator Único): Esta teoria sugere que existe um grande "guarda-chuva" de autocompaixão que cobre tudo, mas sob esse guarda-chuva, as seis peças específicas ainda existem e fazem seu próprio trabalho.
- Analogia: Um grande guarda-chuva (o sentimento geral de autocompaixão) protegendo você da chuva, enquanto seis bolsos menores e distintos sob ele guardam diferentes ferramentas (os componentes específicos).

O Experimento: Colocando o Mapa à Prova

Os pesquisadores reuniram dados de 228 adultos autistas no Reino Unido. Eles usaram uma ferramenta estatística sofisticada chamada ESEM (Modelagem de Equações Estruturais Exploratórias).

Analogia: Se a matemática padrão é como usar uma régua para medir uma linha reta, o ESEM é como um scanner 3D flexível que pode medir como as coisas dobram e torcem de maneiras complexas. Ele permite que os dados mostrem sua verdadeira forma sem forçá-los em uma caixa rígida.

Eles rodaram os dados através do "Quebra-cabeça de Seis Partes", da "Batalha de Dois Times" e do "Modelo do Guarda-Chuva" para ver qual deles se ajustava melhor às respostas dos adultos autistas.

Os Resultados: Qual Mapa Venceu?

Aqui está o que os dados revelaram:

A Batalha de Dois Times (Modelo de Dois Fatores) Falhou: Este modelo não se ajustou bem aos dados.
- Por que falhou: Tentou forçar os sentimentos complexos de adultos autistas em uma simples luta de "Bom vs. Mau". Os resultados mostraram que os sentimentos são mais sutis do que apenas dois times opostos.
O Quebra-Cabeça de Seis Partes (Modelo de Seis Fatores) Funcionou Bem: As seis peças distintas (gentileza, julgamento, humanidade, isolamento, atenção plena, identificação excessiva) estavam todas lá e funcionando corretamente.
- Veredito: Esta é uma forma válida de olhar para os dados.
O Modelo do Guarda-Chuva (Modelo Bifator Único) Foi o Melhor: Este modelo se ajustou melhor aos dados. Mostrou que, embora as seis peças específicas sejam importantes, todas contribuem para um sentimento forte e unificado de autocompaixão.
- Veredito: Esta é a representação mais precisa. Confirmou que você pode olhar para a "visão geral" da pontuação (o guarda-chuva) e também para os detalhes específicos (os bolsos) sem que eles se contradigam.

O Que Isso Significa para a Pontuação

O estudo descobriu que, para adultos autistas:

Você pode usar a Pontuação Total: Como o modelo do "Guarda-Chuva" funcionou tão bem, somar todas as respostas para obter uma grande pontuação única é uma forma válida e confiável de medir a autocompaixão.
Você também pode usar as Subpontuações: Como o "Quebra-cabeça de Seis Partes" também funcionou, observar áreas específicas (como o quanto alguém luta com o "isolamento" vs. a "gentileza própria") também é útil.
Não use a Pontuação de Dois Times: O estudo aconselha contra o uso da divisão simples "Bom vs. Mau", pois ela não captura a imagem completa para este grupo.

Observações Importantes (As Letras Miúdas)

Os pesquisadores foram cuidadosos ao notar quem não estava neste estudo. Os participantes possuíam um diagnóstico médico formal de autismo.

Analogia: O mapa foi desenhado para pessoas que têm um passaporte específico. Ele ainda não foi testado em pessoas que sabem que são autistas, mas não têm o papel oficial, ou naquelas com maiores necessidades de suporte que não conseguiram completar o formulário online.
Conclusão: Os resultados são ótimos para o grupo testado, mas não podemos ter 100% de certeza de que se aplicam a cada um dos indivíduos autistas ainda.

A Conclusão Principal

Este estudo é como um controle de qualidade. Ele confirmou que a Escala de Autocompaixão é uma ferramenta válida para adultos autistas. Ela funciona melhor quando vista como um sistema complexo com um tema geral forte (o Guarda-Chuva) apoiado por seis partes específicas. Pesquisadores e clínicos agora podem usar esta ferramenta com confiança para entender como os adultos autistas tratam a si mesmos, sabendo que o "mapa" reflete fielmente o seu terreno.

Resumo Técnico: Investigando a Estrutura Fatorial da Escala de Autocompaixão em Adultos Autistas

Problema de Pesquisa
A autocompaixão é um preditor reconhecido de resultados positivos de saúde mental, mas sua mensuração em adultos autistas permanece não validada. Embora a Escala de Autocompaixão (SCS) seja amplamente utilizada em populações gerais e clínicas, sua estrutura fatorial é contestada, com modelos concorrentes que incluem um modelo de seis fatores correlacionados, um modelo de dois fatores (distinguindo o responder compassivo vs. o não compassivo) e um modelo bifator único. Pesquisas anteriores sugerem que indivíduos autistas podem enfrentar desafios únicos na prática da autocompaixão, como dificuldades com a "humanidade comum" ou uma autocrítica acentuada. Consequentemente, não se sabe se os modelos estabelecidos da SCS se generalizam para a população autista, necessitando de uma validação independente para garantir uma medição precisa para intervenções futuras.

Metodologia
O estudo utilizou uma amostra de 228 adultos autistas (50% mulheres) residentes no Reino Unido, recrutados via Prolific e verificados por meio de uma triagem de diagnóstico clínico formal. Os dados foram obtidos do Open Science Framework (Galvin, 2022). Os participantes completaram a Escala de Autocompaixão (SCS) de 26 itens, que avalia seis componentes: autobondade, autojulgamento, humanidade comum, isolamento, atenção plena (mindfulness) e identificação excessiva.

Os pesquisadores utilizaram a Modelagem de Equações Estruturais Exploratória (ESEM) para testar três estruturas fatoriais concorrentes:

Um modelo de seis fatores correlacionados.
Um modelo de dois fatores correlacionados (Resposta Compassiva ao Eu [CS] e Resposta Não Compassiva ao Eu [US]).
Um modelo bifator único (um fator geral de autocompaixão e seis fatores de componentes específicos).

As análises foram conduzidas no Mplus (versão 8.11) utilizando dois estimadores: Máxima Verossimilhança (ML) e Mínimos Quadrados Ponderados Ajustados para Média e Variância (WLSMV), para considerar a natureza ordinal dos dados de escala Likert. O ajuste do modelo foi avaliado usando CFI, TLI, RMSEA e SRMR, com limiares definidos como >.95 para CFI/TLI e ≤.05 para RMSEA/SRMR para indicar um bom ajuste. Além disso, índices específicos de bifator (Omega, Omega Hierárquico, ECV e PUC) foram calculados no R para avaliar a unidimensionalidade e a confiabilidade.

Resultos Principais

Modelo de Dois Fatores: Este modelo demonstrou um ajuste pobre, particularmente com a estimativa ML. Mesmo com WLSMV, falhou em atender aos critérios de RMSEA (.09) e foi rejeitado.
Modelo Correlacionado de Seis Fatores: Este modelo demonstrou um ajuste aceitável a bom em ambos os estimadores. As cargas fatoriais foram geralmente consistentes com a literatura prévia, embora o autojulgamento tenha sido fracamente definido. Observaram-se cargas cruzadas notáveis (ex: o Item 21 carregando mais fortemente em autobondade), o que é esperado em ESEM, mas sugere nuances específicas de itens.
Modelo Bifator Único: Este modelo demonstrou o melhor ajuste em todos os índices (com exceção do TLI na estimativa ML, que ainda assim foi aceitável). O fator geral foi bem definido (carga média = .63). Embora os fatores de componentes específicos (particularmente autojulgamento e identificação excessiva) tenham mostrado cargas alvo mais fracas em comparação ao modelo de seis fatores, o modelo apresentou menos cargas cruzadas significativas.
Confiabilidade e Dimensionalidade: O modelo bifator mostrou alta confiabilidade (Coeficiente Omega $\omega$ = .97; Omega Hierárquico $\omega_H$ = .91). O fator geral explicou 94% da variância confiável. Os índices de unidimensionalidade (ECV = .63; PUC = .86) sugeriram que a escala poderia ser tratada como unidimensional para o cálculo da pontuação total, embora os valores também se alinhem com a visão teórica da autocompaixão como um sistema de componentes distintos.

Principais Contribuições
Este estudo fornece a primeira validação da estrutura fatorial da SCS especificamente em uma população de adultos autistas. Ao utilizar ESEM, os autores oferecem uma análise mais matizada do que os estudos anteriores de Análise Fatorial Confirmatória (CFA), permitindo cargas cruzadas que refletem melhor a interação complexa dos componentes da autocompaixão. Os achados replicam a superioridade do modelo de fator único observada em estudos de população geral (Neff et al., 2019; Rakhimov et al., 2023) e estendem esse suporte aos adultos autistas. Além disso, o estudo esclarece que, embora uma pontuação total seja estatisticamente justificável, as seis subescalas também fornecem informações distintas e teoricamente consistentes.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que a SCS é uma medida confiável e válida para adultos autistas, apoiando o uso tanto da pontuação total quanto das seis subescalas em pesquisas e contextos clínicos. Os resultados sugerem que o modelo bifator único melhor captura o construto, alinhando-se com a conceitualização de Neff sobre a autocompaixão como um sistema unificado de componentes interagentes. No entanto, os autores explicitamente observam que a interpretação de dois fatores (separando CS e US) não é sustentada nesta população.

O estudo conclui que, embora o modelo bifator apoie o cálculo de uma pontuação total, os pesquisadores devem calcular tanto o fator geral quanto as pontuações das subescalas para compreender plenamente a autocompaixão em adultos autistas, dado que traços autistas correlacionam-se mais fortemente com componentes negativos. Os autores reconhecem modestamente as limitações, incluindo a exclusão de indivíduos autistas autoidentificados sem diagnósticos formais e daqueles com altas necessidades de suporte ou deficiências intelectuais, o que limita a generalização dos achados para a comunidade autista mais ampla. Eles recomendam que pesquisas futuras empreguem SEM Bayesiana para testar o modelo de dois bifatores e realizem novos estudos sobre a validade convergente e discriminante da escala nesta população.