Corpus complet

Articles

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

Filtres actifs
Adulte×Intelligence artificielle×90 jours×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
Autisme / TSA3
Profils et populations d’intérêt2
Neurodiversité1Parents et aidants1
Fonctions et dimensions cliniques2
Comportements-défis1Régulation comportementale1
Conditions associées et santé globale1
Anxiété1
Population et étape de vie3
Adulte2Adolescence1Jeune adulte1
Contextes de vie et facteurs environnementaux2
Environnement numérique2Famille1
Évaluation, intervention et accompagnement5
Application ou outil numérique3Intelligence artificielle3Technologie d’assistance2Prévention1Psychothérapie1
Type et statut de la publication4
Essai contrôlé randomisé1Étude de cas ou série de cas1Méthodes mixtes1Publié avec évaluation par les pairs1
Limites méthodologiques repérées2
Petit échantillon3Généralisation limitée1
Fiabilité source
Source tier 13
Résumé
Avec résumé3
Preuve
Modéré2Preprint1
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Autisme / TSASource tier 1

Apprentissage en quelques exemples avec grands modèles de langage pour prédire la réponse individuelle au traitement par pleine conscience sur smartphone chez des adultes autistes présentant de l'anxiété : analyse secondaire d'un essai contrôlé randomiséLarge Language Model Few-Shot Learning for Predicting Individual Treatment Response to Smartphone-Based Mindfulness in Autistic Adults With Anxiety: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial.

Autisme / TSAAnxiétéAdulteEnvironnement numériquePsychothérapie
ModéréNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette analyse secondaire d'un essai contrôlé randomisé compare une intervention de pleine conscience de 6 semaines sur smartphone à un groupe d'attente chez 73 adultes autistes anxieux. Les modèles d'apprentissage automatique (random forest, AUC=0,79) ont prédit la réponse à l'intervention (réduction ≥7 points au STAI-état). Une anxiété d'état élevée en base...

Autisme / TSASource tier 1

Starmate : un assistant IA léger pour les aidants de personnes autistes, développé et évalué selon un cadre mixte centré sur l'utilisateurStarmate: A Lightweight AI Assistant for Autism Caregivers Developed and Evaluated Through a User-Centered Mixed-Methods Framework.

Autisme / TSAParents et aidantsAdulteFamilleTechnologie d’assistance
ModéréNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

L'assistant IA Starmate, basé sur un modèle de 1,5 milliard de paramètres, a été développé pour fournir des conseils personnalisés et empathiques aux aidants de personnes avec trouble du spectre autistique (TSA). À partir d'entretiens et d'une enquête Kano, les besoins prioritaires des aidants ont été identifiés, notamment des conseils pratiques. L'architect...

Autisme / TSASource tier 1

Faisabilité de la prévision des comportements auto-lésifs chez les jeunes autistes à l'aide de capteurs portables et de modèles d'apprentissage automatiqueFeasibility of forecasting self-injurious behavior among autistic youth using wearable sensors and machine learning models.

Autisme / TSANeurodiversitéComportements-défisRégulation comportementaleAdolescence
PreprintNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Contexte : Le comportement auto-lésif (CAL) représente un défi clinique majeur chez les personnes autistes, souvent traité de manière réactive. La prévision du CAL pourrait permettre un soutien précoce, mais sa faisabilité reste mal établie. Objectif : Évaluer la faisabilité de la prévision du CAL chez les jeunes autistes en utilisant des capteurs portables...