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

Filtres actifs
Professionnels×Environnement numérique×30 jours×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales2
Autisme / TSA2Troubles des apprentissages1
Profils et populations d’intérêt2
Professionnels3Parents et aidants2
Population et étape de vie2
Adulte1Petite enfance1
Contextes de vie et facteurs environnementaux4
Environnement numérique3Famille2Culture1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement3
Évaluation écologique1Intelligence artificielle1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication4
Étude transversale2Étude qualitative1Validation d’instrument1Publié avec évaluation par les pairs1
Limites méthodologiques repérées3
Limites non déterminées2Généralisation limitée1Petit échantillon1
Fiabilité source
Source tier 13
Résumé
Avec résumé3
Preuve
Modéré3
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
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
ModéréNiveau de preuvePubMed — 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...

Autisme / TSASource tier 1

Cadre d'annotation assisté par modèle de langage de grande taille pour l'analyse inter-plateformes des communautés en ligne sur l'autisme : implications pour l'éducation parentale et le soutien numériqueLarge Language Model-Assisted Annotation Framework for Cross-Platform Analysis of Online Autism Communities: Implications for Parent Education and Digital Support.

Autisme / TSAParents et aidantsProfessionnelsCultureFamille
ModéréNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette étude propose et valide un cadre d'annotation standardisé assisté par un grand modèle de langage (LLM) pour analyser les communautés en ligne sur l'autisme. En comparant une plateforme de forum ouvert (Baidu Tieba) et des plateformes de consultation médecin-patient (Chunyu Doctor et Haodf), les auteurs montrent que les forums ouverts sont dominés par l...

Troubles des apprentissagesSource tier 1

Évaluation d'une plateforme de santé numérique à l'aide d'analyses Web et de mesures de l'expérience utilisateur : étude quantitative basée sur RE-AIM.Assessment of a Digital Health Platform Using Web Analytics and User Experience Measurements: Quantitative Study Based on RE-AIM.

Troubles des apprentissagesProfessionnelsAdulteEnvironnement numériqueÉvaluation écologique
ModéréNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude quantitative préréglée évalue la plateforme allemande LONDI (Lernstörungen Online-Diagnostik und Intervention) destinée aux professionnels de la santé mentale soutenant des enfants avec troubles d'apprentissage. Basée sur le cadre RE-AIM (hors efficacité), elle a collecté des données via questionnaires (n=1324 pour la portée, n=160 pour l'adoptio...