Intelligence artificielleSource tier 2

Ce qu'il faut vérifier avant d'utiliser des patients virtuels basés sur l'IA dans la formation en psychologie clinique : un audit par ablation de quatre personasWhat to check before using AI-based virtual patients in clinical psychology training: an ablation audit of four personas

ProfessionnelsÉtudes supérieuresFormation professionnelleIntelligence artificielleFormation des professionnels
Non déterminableRobustesse méthodologiquePsyArXiv via Europe PMC — preprints a signalerSourceDOIRéférence disponible

Cet article (préprint PsyArXiv, sans résumé disponible) porte sur l'utilisation de patients virtuels générés par intelligence artificielle dans la formation en psychologie clinique. Il propose un audit par ablation de quatre personas, c'est-à-dire une méthode consistant à retirer ou modifier systématiquement des composants de ces agents conversationnels pour...

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...

Autisme / TSASource tier 1

Comprendre les contextes des utilisateurs finaux et identifier les préférences de conception d'un outil d'aide à la décision clinique basé sur l'intelligence artificielle pour la détection précoce de l'autismeUnderstanding end-user contexts and identifying design preferences of an artificial intelligence-based clinical decision support tool for early autism detection.

Autisme / TSAProfessionnelsParents et aidantsPetite enfanceSoins primaires
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — troubles specifiques des apprentissagesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude observationnelle a utilisé une enquête contextuelle pour recueillir les perspectives de 8 cliniciens et 20 aidants lors de consultations d'enfants de 18 à 24 mois dans des cliniques affiliées à Duke. L'analyse du flux de travail a identifié 6 tâches utilisateur, 3 interactions technologie-utilisateur et 5 points de décision clinique. Les barrière...