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

Filtres actifs
Population générale×Adolescence×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 générale3
Fonctions et dimensions cliniques13
Attention3Fonctions exécutives2Inhibition2Mémoire de travail2Planification2Régulation émotionnelle2Contrôle de la tâche1Flexibilité mentale1Fonctionnement adaptatif1Impulsivité1Organisation1Vision1Vitesse de traitement1
Population et étape de vie4
Adolescence3Enfance2Jeune adulte1Plusieurs étapes de vie1
Contextes de vie et facteurs environnementaux5
École2Soins ambulatoires1Environnement numérique1Soins primaires1Télésanté1
Évaluation, intervention et accompagnement7
Intelligence artificielle3Application ou outil numérique2Intervention comportementale1Intervention précoce1Instrument d’évaluation1Psychoéducation1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication8
Résumé uniquement2Étude de performance diagnostique1Étude qualitative1Étude transversale1Méta-analyse1Méthodes mixtes1Publié avec évaluation par les pairs1Revue systématique1
Limites méthodologiques repérées4
Généralisation limitée2Limites non déterminées2Facteurs de confusion possibles1Petit échantillon1
Fiabilité source
Source tier 13
Résumé
Avec résumé3
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
TDAHSource tier 1

Un assistant virtuel IA fondé sur des preuves pour les jeunes atteints de trouble du déficit de l'attention avec hyperactivité : co-conception et développement d'un prototypeAn Evidence-Based AI Virtual Assistant for Young People With Attention Deficit Hyperactivity Disorder: Co-Design and Prototype Development.

TDAHPopulation généraleAttentionRégulation émotionnelleFonctionnement adaptatif
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude décrit la co-conception et le développement d'un prototype de chatbot (SmartADHD) destiné aux jeunes atteints de TDAH au Royaume-Uni. Une équipe interdisciplinaire incluant des chercheurs, développeurs, cliniciens et des experts par expérience vécue a élaboré des principes directeurs et organisé des ateliers avec 9 experts par expérience vécue et...

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...