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

Filtres actifs
Environnement physique×Évaluation diagnostique×30 jours×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales3
Autisme / TSA1Condition génétique ou syndromique1TDAH1
Fonctions et dimensions cliniques1
Attention1
Population et étape de vie2
Enfance2Adolescence1
Contextes de vie et facteurs environnementaux3
Environnement physique2Précarité socio-économique1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement4
Évaluation diagnostique2Intelligence artificielle1Instrument d’évaluation1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication3
Étude de performance diagnostique1Étude transversale1Validation d’instrument1
Limites méthodologiques repérées3
Généralisation limitée1Limites non déterminées1Mesures auto-rapportées1
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Preuve
Élevé1Modéré1
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
TDAHSource tier 1

L'association entre les esters organophosphorés liés aux PM2.5 et les symptômes du trouble déficit de l'attention/hyperactivité chez l'enfant : une étude populationnelle en ChinePM2.5-bound organophosphate esters and childhood attention-deficit hyperactivity disorder symptoms: A population-based study from China.

TDAHAttentionEnfanceAdolescenceEnvironnement physique
ÉlevéNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude populationnelle menée dans le delta de la rivière des Perles en Chine a inclus 131 412 enfants âgés de 6 à 18 ans. L'exposition aux esters organophosphorés (OPE) liés aux PM2.5 a été quantifiée à partir d'échantillons d'air ambiant dans les écoles, et les symptômes de TDAH ont été évalués via des échelles parentales DSM-IV. Les résultats montrent...

Autisme / TSASource tier 1

Stratification du risque oncogénique par IA dans les troubles du spectre autistique pédiatriques : un cadre d'apprentissage automatique multi-omique pour la prévention précoce du cancerAI-driven oncogenic risk stratification in pediatric autism spectrum disorder: A multi-omic machine learning framework for early cancer prevention.

Autisme / TSACondition génétique ou syndromiqueEnfanceSoins primairesPrécarité socio-économique
ModéréNiveau de preuveSemantic Scholar — neurodeveloppement transverseSourceDOIRéférence disponible

Cette étude rétrospective a utilisé un cadre d'apprentissage profond multitâche pour identifier les profils oncogéniques à haut risque dans une cohorte de 5 120 enfants avec TSA issus de pays à revenu faible ou intermédiaire. En intégrant des données génomiques, métaboliques maternelles et d'exposition environnementale, le modèle a atteint une AUC-ROC de 0,9...