Corpus complet

Articles

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

Filtres actifs
Enfance×Intelligence artificielle×Modéré×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales3
Autisme / TSA3Condition génétique ou syndromique1TDAH1
Profils et populations d’intérêt1
Population générale1
Fonctions et dimensions cliniques11
Attention1Flexibilité mentale1Fonctions exécutives1Impulsivité1Inhibition1Mémoire de travail1Organisation1Planification1Régulation émotionnelle1Vision1Vitesse de traitement1
Conditions associées et santé globale1
Anxiété1
Population et étape de vie3
Enfance5Adolescence2Plusieurs étapes de vie1
Contextes de vie et facteurs environnementaux7
Accessibilité1École1Environnement numérique1Environnement physique1Famille1Précarité socio-économique1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement6
Intelligence artificielle5Instrument d’évaluation3Repérage et dépistage3Évaluation diagnostique2Technologie d’assistance2Application ou outil numérique1
Type et statut de la publication4
Étude de performance diagnostique3Validation d’instrument3Étude transversale1Publié avec évaluation par les pairs1
Limites méthodologiques repérées3
Limites non déterminées4Généralisation limitée1Petit échantillon1
Fiabilité source
Source tier 15
Résumé
Avec résumé5
Preuve
Modéré5
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...

Autisme / TSASource tier 1

Caractérisation neurophysiologique de l'EEG du trouble du spectre autistique par analyse fréquentielle basée sur la DWT avec électrodes sélectives et segmentation cérébrale : une approche explicable par IANeurophysiological EEG Characterization of Autism Spectrum Disorder Using DWT-Based Frequency Analysis With Selective Electrodes and Brain Segmentation: An Explainable AI-Driven Approach.

Autisme / TSAEnfanceÉvaluation diagnostiqueInstrument d’évaluationIntelligence artificielle
ModéréNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cette étude propose une méthode de caractérisation neurophysiologique de l'EEG pour le diagnostic du trouble du spectre autistique (TSA) chez les enfants. Elle utilise la transformée en ondelettes discrète (DWT) pour extraire les bandes de fréquences (delta, thêta, alpha, bêta, gamma) à partir de 15 électrodes segmentées en 7 régions cérébrales. Les caractér...

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...

Hors périmètreSource tier 1

Système de reconnaissance des préférences de couleur pour enfants avec trouble du spectre autistique basé sur des capteurs triboélectriques entièrement flexibles et l'intelligence artificielleA Color Preference Recognition System for Children with Autism Spectrum Disorder Based on Fully Flexible Triboelectric Sensors and Artificial Intelligence Technology.

Autisme / TSAAnxiétéEnfanceRepérage et dépistageTechnologie d’assistance
ModéréNiveau de preuvePubMed — TSA diagnostic et outilsSourceDOIRéférence disponible

Cet article présente un système de reconnaissance des préférences de couleur pour enfants autistes utilisant un capteur triboélectrique flexible à métal liquide. Le capteur, fabriqué par écriture directe de courant, détecte avec sensibilité les variations de pression de toucher, même sous déformations. Combiné à l'apprentissage automatique, le système attein...

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...