Corpus complet

Articles

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

Filtres actifs
Coordination×Intelligence artificielle×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
TND non spécifié1
Profils et populations d’intérêt1
Groupe témoin1
Fonctions et dimensions cliniques4
Coordination2Motricité globale2Communication non verbale1Motricité fine1
Population et étape de vie2
Adulte1Période prénatale et périnatale1
Contextes de vie et facteurs environnementaux3
Accessibilité1Hôpital1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement4
Intelligence artificielle2Instrument d’évaluation2Évaluation fonctionnelle1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication6
Accès ouvert1Étude transversale1Validation d’instrument1Publié avec évaluation par les pairs1Résumé uniquement1Revue systématique1
Limites méthodologiques repérées3
Généralisation limitée1Limites non déterminées1Petit échantillon1
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
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...

TND non spécifiéSource tier 1

Revisiter le KANET dans le contexte de la connectomique fœtale : définir les fenêtres gestationnelles optimales pour le dépistage neurodéveloppemental.Revisiting KANET in the context of fetal connectomics: defining optimal gestational windows for neurodevelopmental screening.

TND non spécifiéMotricité globaleMotricité fineCoordinationCommunication non verbale
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cet article propose le cadre conceptuel KANET-Con (matrice KANET-connectome) reliant les comportements fœtaux observés par échographie 4D à la maturation des réseaux neuronaux. Une revue narrative de 42 études a identifié la fenêtre gestationnelle de 24 à 32 semaines comme optimale pour le dépistage neurocomportemental par le score KANET. Les comportements (...