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17 juil. 2026SommeilSource tier 1

De la santé du sommeil à l'insomnie : performance de détection du signal de l'échelle Ru-SATEDFrom sleep health to insomnia: signal detection performance of the Ru-SATED scale.

Population généraleSommeilInsomnieAdulteDifférences liées au sexe ou au genre

ModéréNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude a examiné la capacité de l'échelle Ru-SATED à détecter des symptômes d'insomnie élevés chez 3284 adultes américains. Les analyses ROC ont identifié un score Ru-SATED ≤8 comme optimal, avec des variations selon l'âge (≤7 pour les jeunes adultes) et le sexe (≤9 pour les femmes). Les résultats soutiennent la validité critérielle de l'échelle pour la...

13 juil. 2026AttentionSource 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: A Machine Learning Approach.

Population généraleAttentionFonctions exécutivesInhibitionFlexibilité mentale

ModéréNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence 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...

20 juin 2026TDAHSource tier 1

Diagnostic du TDAH chez l'enfant à partir de signaux EEG utilisant des caractéristiques de modulation d'amplitudeDiagnosis of ADHD in children from EEG signals using amplitude modulation features.

TDAHEnfanceÉvaluation diagnostiqueInstrument d’évaluationÉtude de performance diagnostique

ModéréNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude propose une nouvelle méthode pour diagnostiquer le trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité (TDAH) chez l'enfant à partir de signaux EEG, en exploitant des caractéristiques de modulation d'amplitude (AM). Sur un jeu de données public de 61 enfants TDAH et 60 témoins sains, les signaux ont été décomposés en cinq bandes de fréquences p...

27 mai 2026TDAHSource tier 1

Validité clinique du test de performance continue intégré visuel et auditif pour l'identification du trouble du déficit de l'attention avec ou sans hyperactivitéClinical validity of Integrated Visual and Auditory Continuous Performance Test in identifying attention-deficit/hyperactivity disorder.

TDAHGroupe témoinAttentionInhibitionFonctions exécutives

ModéréNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude évalue la validité discriminante du IVA-2 CPT, un test informatisé mesurant l'attention visuelle et auditive et le contrôle des réponses, pour identifier le TDAH chez l'enfant. 152 enfants avec TDAH et 72 contrôles ont été recrutés. Les résultats montrent que les enfants TDAH ont des scores significativement plus bas aux quotients d'attention et...

29 avr. 2026TDAHSource tier 1

Analyse électroencéphalographique explicable par intelligence artificielle pour la détection du trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité à l'aide d'une sélection de caractéristiques basée sur la théorie de l'informationExplainable artificial intelligence-driven visual task-specific electroencephalogram analysis for attention deficit hyperactivity disorder detection using information-theoretic feature selection.

TDAHEnfanceÉvaluation diagnostiqueInstrument d’évaluationÉtude de performance diagnostique

ModéréNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cet article propose une approche d'IA explicable pour diagnostiquer le TDAH à partir d'EEG. Il calcule l'entropie, l'information mutuelle et l'entropie de transfert sur des signaux EEG (système 10-20), agrège les caractéristiques par lobe, et applique des modèles de machine learning. Le SVM atteint 92% de précision. Les explications (LIME, SHAP, PDP) montren...