Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales2
Profils et populations d’intérêt1
Fonctions et dimensions cliniques5
Population et étape de vie2
Contextes de vie et facteurs environnementaux2
Évaluation, intervention et accompagnement4
Type et statut de la publication5
Limites méthodologiques repérées4
Fiabilité source
Effacer
Validation d’instrumentSource tier 1

Évaluation clinique automatisée de la démarche basée sur l'apprentissage profond à partir de données cinématiques chez les personnes victimes d'AVC : étude de développement et de validation.Deep Learning-Based Automated Clinical Gait Assessment From Kinematic Data in People With Stroke: Development and Validation Study.

Groupe témoinMotricité globaleCoordinationAdulteHôpital
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude valide un cadre d'apprentissage profond (STAT-GCN) pour automatiser l'évaluation clinique de la démarche chez 51 personnes avec AVC hémiparétique et 18 témoins sains, à partir de données cinématiques issues de centrales inertielles. Les scores de l'échelle de démarche du Wisconsin (WGS) établis par deux kinésithérapeutes expérimentés servent de r...

Troubles des apprentissagesSource tier 1

Efficacité d'un programme thérapeutique basé sur l'IA sur les habitudes de santé chez des élèves présentant des troubles des apprentissagesThe effectiveness of an AI-based therapeutic program on health habits among students with learning disabilities.

Troubles des apprentissagesGroupe témoinRégulation émotionnelleSommeilEnfance
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — troubles specifiques des apprentissagesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude quasi-expérimentale a évalué l'efficacité d'un cadre thérapeutique coordonné soutenu par l'intelligence artificielle (IA), intégrant un accompagnement conversationnel, un suivi comportemental adaptatif et un renforcement des habitudes par gamification, dans des environnements encadrés par des éducateurs, pour promouvoir des habitudes saines chez...

Autisme / TSASource tier 1

Réseaux de neurones graphiques et architectures séquentielles pour la détection de l'autisme à partir de biomarqueurs d'oculométrie : une étude multi-site.Graph Neural Networks and sequential architectures for autism detection from eye-tracking biomarkers: a multi-site study.

Autisme / TSAGroupe témoinAttentionÉvaluation diagnostiqueInstrument d’évaluation
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette étude compare plusieurs architectures de réseaux de neurones (GNN, LSTM, MLP) pour la détection du trouble du spectre autistique (TSA) à partir de données d'eye-tracking multimodales. Deux jeux de données indépendants (CILIA, France, 57 participants ; Saliency4ASD, Italie, 27 participants) ont été combinés pour former une cohorte européenne de 84 parti...