Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales2
Profils et populations d’intérêt2
Fonctions et dimensions cliniques6
Population et étape de vie4
Contextes de vie et facteurs environnementaux11
Évaluation, intervention et accompagnement14
Type et statut de la publication8
Limites méthodologiques repérées5
Fiabilité source
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...

Autisme / TSASource tier 1

Parent's AI Coach (PaiCoach) : une étude expérimentale à cas unique d'un système de coaching parental assisté par IA pour enfants autistesParent's AI Coach (PaiCoach): A Single-Case Experimental Study of an AI-Supported Parent Coaching System for Autistic Children.

Autisme / TSAParents et aidantsCommunication non verbaleLangage expressifInteractions sociales
Non déterminableRobustesse méthodologiqueJournal of Autism and Developmental DisordersSourceDOIRéférence disponible

Cette étude expérimentale à cas unique (multiple baseline) a évalué PaiCoach, un système de coaching parental assisté par intelligence artificielle fournissant un feedback automatisé basé sur la performance, chez quatre dyades mère-enfant avec des enfants autistes peu verbaux (45-56 mois). L'objectif était d'améliorer la fidélité d'implémentation parentale d...

TDAHSource tier 1

Ce que les FAQ des prestataires manquent : évaluer les besoins d'information non satisfaits sur le TDAH en comparant les publications de communautés en ligne à l'aide d'une analyse sémantique assistée par grand modèle de langage dans une étude à méthodes mixtesWhat Provider Frequently Asked Questions Miss: Evaluating Unmet Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Information Needs Through Comparison of Online Community Posts Using Large Language Model-Assisted Semantic Analysis in a Mixed Methods Study.

TDAHParents et aidantsPopulation généralePlusieurs étapes de vieCulture
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude à méthodes mixtes a comparé les questions sur le TDAH publiées dans une communauté en ligne coréenne aux FAQ générées par des prestataires de soins, afin d'évaluer la couverture informationnelle et d'identifier les besoins non satisfaits. Une analyse de similarité par plongements de phrases (sentence embeddings) a montré que le modèle paraphrase-...

Autisme / TSASource tier 1

Une approche multimodale pour la reconnaissance précoce de l'autisme utilisant l'apprentissage profond et les données sensoriellesA Multi-Modal Approach for Early Autism Recognition Using Deep Learning and Sensory Data

Autisme / TSAPopulation généraleTraitement sensorielInteractions socialesCompréhension des émotions
Non déterminableRobustesse méthodologiqueSemantic Scholar — neurodeveloppement transverseSourceDOIRéférence disponible

Cet article présente un système hybride combinant apprentissage profond et méthodes de traitement éprouvées pour la détection précoce du trouble du spectre autistique (TSA). Le système analyse des données comportementales et des réponses sensorielles pour identifier les signes précoces d'autisme avec une haute précision. En cas de détection, il propose des a...

TDAHSource tier 1

ChatGPT comme source d'information médicale pour le TDAHCould ChatGPT Be a Potential Medical Information Source for Attention Deficit Hyperactivity Disorder?

TDAHEnfanceAdolescenceFamilleEnvironnement numérique
Non déterminableRobustesse méthodologiqueSemantic Scholar — neurodeveloppement transverseSourceDOIRéférence disponible

Cette étude évalue la qualité des informations médicales fournies par ChatGPT 4.0 sur le TDAH. Des questions fréquemment posées par les familles ont été soumises à ChatGPT en simulant un parent ou un professionnel expérimenté. Les réponses ont été évaluées par deux experts sur l'exactitude, la clarté et l'inclusivité. Les résultats montrent une grande exacti...