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

Filtres actifs
Jeune adulte×Intelligence artificielle×Source tier 1×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales2
Autisme / TSA1TDAH1
Profils et populations d’intérêt2
Neurodiversité1Population générale1
Fonctions et dimensions cliniques5
Attention1Comportements-défis1Fonctionnement adaptatif1Régulation comportementale1Régulation émotionnelle1
Population et étape de vie2
Adolescence2Jeune adulte2
Contextes de vie et facteurs environnementaux4
Environnement numérique2Soins ambulatoires1Soins primaires1Télésanté1
Évaluation, intervention et accompagnement6
Application ou outil numérique2Intelligence artificielle2Intervention précoce1Prévention1Psychoéducation1Technologie d’assistance1
Type et statut de la publication5
Publié avec évaluation par les pairs2Étude de cas ou série de cas1Étude qualitative1Méthodes mixtes1Résumé uniquement1
Limites méthodologiques repérées3
Généralisation limitée2Petit échantillon2Limites non déterminées1
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
TDAHSource tier 1

Un assistant virtuel IA fondé sur des preuves pour les jeunes atteints de trouble du déficit de l'attention avec hyperactivité : co-conception et développement d'un prototypeAn Evidence-Based AI Virtual Assistant for Young People With Attention Deficit Hyperactivity Disorder: Co-Design and Prototype Development.

TDAHPopulation généraleAttentionRégulation émotionnelleFonctionnement adaptatif
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude décrit la co-conception et le développement d'un prototype de chatbot (SmartADHD) destiné aux jeunes atteints de TDAH au Royaume-Uni. Une équipe interdisciplinaire incluant des chercheurs, développeurs, cliniciens et des experts par expérience vécue a élaboré des principes directeurs et organisé des ateliers avec 9 experts par expérience vécue et...

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
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / 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...