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Autisme / TSASource tier 1

Apprentissage en quelques exemples avec grands modèles de langage pour prédire la réponse individuelle au traitement par pleine conscience sur smartphone chez des adultes autistes présentant de l'anxiété : analyse secondaire d'un essai contrôlé randomiséLarge Language Model Few-Shot Learning for Predicting Individual Treatment Response to Smartphone-Based Mindfulness in Autistic Adults With Anxiety: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial.

Autisme / TSAAnxiétéAdulteEnvironnement numériquePsychothérapie
ModéréNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette analyse secondaire d'un essai contrôlé randomisé compare une intervention de pleine conscience de 6 semaines sur smartphone à un groupe d'attente chez 73 adultes autistes anxieux. Les modèles d'apprentissage automatique (random forest, AUC=0,79) ont prédit la réponse à l'intervention (réduction ≥7 points au STAI-état). Une anxiété d'état élevée en base...

Autisme / TSASource tier 1

Utilisation du traitement automatique du langage naturel pour soutenir la communication numérique chez les adolescents et jeunes adultes avec trouble du spectre de l'autismeUsing natural language processing to support digital communication in adolescents and young adults with autism spectrum disorder.

Autisme / TSAGroupe témoinPragmatique et communication socialeCompréhension des émotionsInteractions sociales
FaibleNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude de faisabilité a examiné un outil d'aide à la communication basé sur le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour les adolescents et jeunes adultes avec TSA. L'outil combine analyse des sentiments, identification des intentions et simplification situationnelle pour fournir un retour en temps réel lors de communications numériques. Sei...

Autisme / TSASource tier 1

Starmate : un assistant IA léger pour les aidants de personnes autistes, développé et évalué selon un cadre mixte centré sur l'utilisateurStarmate: A Lightweight AI Assistant for Autism Caregivers Developed and Evaluated Through a User-Centered Mixed-Methods Framework.

Autisme / TSAParents et aidantsAdulteFamilleTechnologie d’assistance
ModéréNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

L'assistant IA Starmate, basé sur un modèle de 1,5 milliard de paramètres, a été développé pour fournir des conseils personnalisés et empathiques aux aidants de personnes avec trouble du spectre autistique (TSA). À partir d'entretiens et d'une enquête Kano, les besoins prioritaires des aidants ont été identifiés, notamment des conseils pratiques. L'architect...

Autisme / TSASource tier 1

Application de psychoéducation basée sur la pleine conscience pour améliorer le bien-être des parents et aidants d'enfants autistes : étude de développement et d'utilisabilitéMindfulness-Based Psychoeducation App to Improve the Well-Being of Parents and Caregivers of Children With Autism: Development and Usability Study.

Autisme / TSAParents et aidantsAttentionRégulation émotionnelleCognition sociale
ModéréNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude porte sur le développement et l'évaluation de l'application TRIP, une intervention de psychoéducation basée sur la pleine conscience destinée aux parents d'enfants avec trouble du spectre autistique (TSA). L'application propose un programme structuré de 6 semaines combinant compétences parentales et pratiques de pleine conscience. Un essai pilote...

Autisme / TSASource tier 1

Faisabilité de la prévision des comportements auto-lésifs chez les jeunes autistes à l'aide de capteurs portables et de modèles d'apprentissage automatiqueFeasibility of forecasting self-injurious behavior among autistic youth using wearable sensors and machine learning models.

Autisme / TSANeurodiversitéComportements-défisRégulation comportementaleAdolescence
PreprintNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Contexte : Le comportement auto-lésif (CAL) représente un défi clinique majeur chez les personnes autistes, souvent traité de manière réactive. La prévision du CAL pourrait permettre un soutien précoce, mais sa faisabilité reste mal établie. Objectif : Évaluer la faisabilité de la prévision du CAL chez les jeunes autistes en utilisant des capteurs portables...