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4 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

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Neurosciences×Intelligence artificielle×Petit échantillon×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Profils et populations d’intérêt3
Population générale1Professionnels1Groupe témoin1
Fonctions et dimensions cliniques8
Langage expressif2Audition1Cognition globale1Coordination1Mémoire1Motricité globale1Parole et phonologie1Régulation émotionnelle1
Population et étape de vie4
Adulte3Adolescence1Enfance1Vieillissement1
Contextes de vie et facteurs environnementaux5
Hôpital2Soins ambulatoires1Domicile et vie quotidienne1Environnement numérique1Télésanté1
Évaluation, intervention et accompagnement8
Intelligence artificielle4Instrument d’évaluation3Application ou outil numérique1Évaluation diagnostique1Évaluation fonctionnelle1Psychothérapie1Repérage et dépistage1Intervention à distance1
Type et statut de la publication7
Résumé uniquement4Étude transversale2Validation d’instrument2Étude interventionnelle non randomisée1Étude de performance diagnostique1Étude qualitative1Publié avec évaluation par les pairs1
Limites méthodologiques repérées7
Petit échantillon4Généralisation limitée2Limites non déterminées2Mesures auto-rapportées2Absence de groupe contrôle1Facteurs de confusion possibles1Durée de suivi courte1
Fiabilité source
Source tier 14
Résumé
Avec résumé4
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Parole et phonologieSource tier 1

Diagnostic de l'hypernasalité assisté par intelligence artificielle à partir d'échantillons de parole évalués par le CAPS-A-AM dans la dysfonction vélopharyngée pédiatriqueArtificial Intelligence-Based Hypernasality Diagnosis Using CAPS-A-AM Rated Speech Samples in Pediatric Velopharyngeal Dysfunction.

Parole et phonologieLangage expressifAuditionEnfanceAdolescence
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude prospective monocentrique a développé un algorithme préliminaire de détection de l'hypernasalité par apprentissage automatique à partir de spectrogrammes mel de voyelles hautes (/i/ et /u/) extraits de voyelles soutenues, de mots isolés et de phrases, chez 40 enfants âgés de 2 à 17 ans présentant une dysfonction vélopharyngée, des conditions asso...

ProfessionnelsSource tier 1

Scepticisme des thérapeutes et adaptation à la télésanté mentale sous adoption forcée, avec considérations théoriques pour les soins médiés par l'IA : étude qualitativeTherapist Skepticism and Adaptation to Teletherapy Under Enforced Uptake, With Theoretical Considerations for AI-Mediated Care: Qualitative Study.

ProfessionnelsAdulteTélésantéSoins ambulatoiresIntervention à distance
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude qualitative britannique a exploré comment six psychologues cliniciens accrédités, sans expérience préalable de la télésanté mentale, ont interprété et adapté leur pratique lors de l'adoption forcée de la télésanté pendant la pandémie de COVID-19. Les entretiens semi-structurés, menés entre mai et juillet 2021, ont été analysés par analyse thémati...

Intelligence artificielleSource tier 1

Chatbot intelligent personnalisé basé sur du contenu généré par IA pour aider les personnes âgées souffrant de troubles cognitifs à écrire leurs mémoires : étude à méthodes mixtesPersonalized Intelligent Chatbot Based on AI-Generated Content Assists Memoir Writing for Older Adults With Cognitive Impairment: Mixed Methods Study.

Population généraleCognition globaleMémoireLangage expressifRégulation émotionnelle
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude de preuve de concept évalue un chatbot personnalisé basé sur l'IA générative (GPT-3.5) pour assister des adultes âgés avec troubles cognitifs dans l'écriture de mémoires et le soutien émotionnel. Un cadre de conception collaborative multiméthodes (ingénierie Kansei, déploiement de la fonction qualité, conception axiomatique, méthode TOPSIS) a été...

Validation d’instrumentSource tier 1

Évaluation clinique automatisée de la démarche basée sur l'apprentissage profond à partir de données cinématiques chez les personnes victimes d'AVC : étude de développement et de validation.Deep Learning-Based Automated Clinical Gait Assessment From Kinematic Data in People With Stroke: Development and Validation Study.

Groupe témoinMotricité globaleCoordinationAdulteHôpital
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude valide un cadre d'apprentissage profond (STAT-GCN) pour automatiser l'évaluation clinique de la démarche chez 51 personnes avec AVC hémiparétique et 18 témoins sains, à partir de données cinématiques issues de centrales inertielles. Les scores de l'échelle de démarche du Wisconsin (WGS) établis par deux kinésithérapeutes expérimentés servent de r...