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

Filtres actifs
Adolescence×École×Intelligence artificielle×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
TDAH2
Profils et populations d’intérêt1
Population générale2
Fonctions et dimensions cliniques12
Attention2Fonctions exécutives2Inhibition2Mémoire de travail2Planification2Contrôle de la tâche1Flexibilité mentale1Impulsivité1Organisation1Régulation émotionnelle1Vision1Vitesse de traitement1
Population et étape de vie3
Adolescence3Enfance3Plusieurs étapes de vie1
Contextes de vie et facteurs environnementaux6
École3Accessibilité1Droits et politiques publiques1Famille1Institution ou hébergement collectif1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement9
Intelligence artificielle3Application ou outil numérique2Formation des professionnels1Intervention comportementale1Organisation des services1Instrument d’évaluation1Prévention1Psychoéducation1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication6
Résumé uniquement2Éditorial ou opinion1Étude de performance diagnostique1Étude transversale1Méta-analyse1Revue systématique1
Limites méthodologiques repérées3
Limites non déterminées2Facteurs de confusion possibles1Généralisation limitée1
Fiabilité source
Source tier 13
Résumé
Avec résumé3
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
TDAHSource tier 1

Chatbots thérapeutiques par IA chez les jeunes avec trouble du déficit de l'attention/hyperactivité : un cadre politique dirigé par les infirmiers et hiérarchisé par le risqueAI Therapy Chatbots in Youth With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: A Nurse-Led, Risk-Tiered Policy Framework.

TDAHEnfanceAdolescenceÉcoleFamille
Non applicableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Ce point de vue propose un cadre politique et de mise en œuvre, dirigé par les infirmiers et hiérarchisé par le risque, pour intégrer en toute sécurité, efficacement et équitablement les chatbots thérapeutiques par IA dans les soins des jeunes atteints de TDAH. Les auteurs soulignent que ces outils peuvent offrir un coaching bref, de la psychoéducation et de...

TDAHSource tier 1

Thérapeutiques numériques multimodales améliorées par la conception des tâches et l'IA pour les symptômes centraux du trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité et les fonctions exécutives chez les enfants et adolescents : revue systématique et méta-analyse en réseau d'essais randomisés contrôlés.Multimodal Digital Therapeutics Enhanced by Task Design and AI for Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Core Symptoms and Executive Functions in Children and Adolescents: Systematic Review and Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials.

TDAHPopulation généraleAttentionFonctions exécutivesInhibition
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette méta-analyse en réseau (NMA) a comparé l'efficacité de quatre modalités de thérapeutiques numériques (DTx) — tâche unique, double tâche cognitivo-motrice, tâche unique intégrant l'IA, et double tâche cognitivo-motrice intégrant l'IA — sur les symptômes centraux du TDAH et les fonctions exécutives chez les enfants et adolescents (4-17 ans) diagnostiqués...

AttentionSource tier 1

Modèles neurobiologiques et visuels du fonctionnement attentionnel et émotionnel chez les enfants : une approche d'apprentissage automatiqueNeurobiosensory and Visual Patterns of Attentional and Emotional Functioning in Children Using Machine Learning: Cross-Sectional Study.

Population généraleAttentionFonctions exécutivesInhibitionFlexibilité mentale
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude a développé et évalué une approche de dépistage multimodal automatisé intégrant des mesures oculomotrices, de reconnaissance faciale des émotions et neuropsychologiques chez 260 enfants de 7 à 15 ans. Un classifieur Random Forest a distingué les enfants avec une performance attentionnelle faible des enfants normatifs avec une AUC-ROC de 0,95. Les...