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

Filtres actifs
Adolescence×Intelligence artificielle×Source tier 1×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales2
Autisme / TSA2TDAH1
Profils et populations d’intérêt2
Neurodiversité1Population générale1
Fonctions et dimensions cliniques17
Attention1Cognition sociale1Communication non verbale1Comportements-défis1Compréhension des émotions1Flexibilité mentale1Fonctions exécutives1Impulsivité1Inhibition1Interactions sociales1Mémoire de travail1Organisation1Planification1Régulation comportementale1Régulation émotionnelle1Vision1Vitesse de traitement1
Population et étape de vie4
Adolescence4Enfance3Jeune adulte1Plusieurs étapes de vie1
Contextes de vie et facteurs environnementaux4
Environnement numérique2Accessibilité1École1Famille1
Évaluation, intervention et accompagnement7
Intelligence artificielle4Instrument d’évaluation3Technologie d’assistance3Application ou outil numérique1Communication alternative et améliorée1Prévention1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication5
Publié avec évaluation par les pairs3Étude transversale2Étude de cas ou série de cas1Étude de performance diagnostique1Validation d’instrument1
Limites méthodologiques repérées3
Généralisation limitée2Limites non déterminées2Petit échantillon2
Fiabilité source
Source tier 14
Résumé
Avec résumé4
Preuve
Modéré2Faible1Preprint1
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
AttentionSource 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...

Communication alternative et amélioréeSource tier 1

Intelligence artificielle pour améliorer l'expression des émotions dans les systèmes de communication alternative et augmentée : une étude préliminaire incluant des enfants avec et sans autismeArtificial Intelligence for Enhancing Emotion Expression in Augmentative and Alternative Communication Systems: A Preliminary Study Including Children Both With and Without Autism.

Autisme / TSACognition socialeCompréhension des émotionsCommunication non verbaleInteractions sociales
FaibleNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette étude préliminaire évalue l'intégration de DeepFace, un outil de reconnaissance faciale des émotions, dans des systèmes de communication alternative et augmentée (CAA) pour aider à l'expression émotionnelle en temps réel. Douze enfants neurotypiques et quatre enfants autistes (8-13 ans) ont effectué des tâches d'imitation d'émotions et de semi-spontané...

TDAHSource tier 1

ChatGPT comme source d'information médicale pour le TDAHCould ChatGPT Be a Potential Medical Information Source for Attention Deficit Hyperactivity Disorder?

TDAHEnfanceAdolescenceFamilleEnvironnement numérique
ModéréNiveau de preuveSemantic Scholar — neurodeveloppement transverseSourceDOIRéférence disponible

Cette étude évalue la qualité des informations médicales fournies par ChatGPT 4.0 sur le TDAH. Des questions fréquemment posées par les familles ont été soumises à ChatGPT en simulant un parent ou un professionnel expérimenté. Les réponses ont été évaluées par deux experts sur l'exactitude, la clarté et l'inclusivité. Les résultats montrent une grande exacti...

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...