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

Filtres actifs
TDAH×Technologie d’assistance×Limites non déterminées×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales2
TDAH5Autisme / TSA1
Fonctions et dimensions cliniques7
Attention3Cognition sociale1Fonctions exécutives1Interactions sociales1Lecture1Mémoire1Motivation et récompense1
Population et étape de vie3
Enfance3Adolescence2Plusieurs étapes de vie1
Contextes de vie et facteurs environnementaux6
Accessibilité4École3Environnement numérique2Environnement physique1Famille1Inclusion scolaire1
Évaluation, intervention et accompagnement6
Technologie d’assistance5Application ou outil numérique3Évaluation écologique1Intelligence artificielle1Instrument d’évaluation1Intervention à distance1
Type et statut de la publication4
Validation d’instrument3Publié avec évaluation par les pairs2Consensus ou recommandation1Essai contrôlé randomisé1
Limites méthodologiques repérées1
Limites non déterminées5
Fiabilité source
Source tier 15
Résumé
Avec résumé5
Preuve
Modéré3Élevé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
TDAHSource tier 1

Déclaration de consensus sur la santé numérique et le trouble déficit de l'attention/hyperactivité par le Réseau européen pour le TDAH (EUNETHYDIS) : étude Delphi modifiéeConsensus Statement on Digital Health and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder by the European Network for ADHD (EUNETHYDIS): Modified Delphi Study.

TDAHAttentionFonctions exécutivesMotivation et récompensePlusieurs étapes de vie
ÉlevéNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cet article présente les résultats d'un processus de consensus Delphi modifié mené par le Réseau européen pour le TDAH (EUNETHYDIS) afin d'établir des recommandations sur la santé numérique pour les personnes atteintes de TDAH. Un panel de 28 experts (cliniciens, chercheurs, personnes avec TDAH) a coproduit 30 énoncés de consensus couvrant quatre domaines :...

Autisme / TSASource tier 1

Surveillance fine du comportement en classe pour les élèves ayant des besoins éducatifs particuliers : une approche de fusion audiovisuelle pour l'analyse de la postureFine-grained classroom behavior monitoring for students with special education needs: an audiovisual fusion approach to posture analysis.

Autisme / TSATDAHAttentionCognition socialeInteractions sociales
ÉlevéNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude propose une méthode de fusion multimodale combinant vision par ordinateur (estimation de la posture) et audio (activité vocale) pour surveiller objectivement les comportements non verbaux d'élèves ayant des troubles du spectre autistique (TSA) ou un trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité (TDAH) dans une classe inclusive simulée. Le...

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...

TDAHSource tier 1

Évaluation des grands modèles de langage pour l'éducation sur le TDAH : une étude comparative de ChatGPT 5, DeepSeek V3 et Grok 4Evaluating large language models for ADHD education: A comparative study of ChatGPT 5, DeepSeek V3, and Grok 4.

TDAHÉcoleAccessibilitéTechnologie d’assistanceApplication ou outil numérique
ModéréNiveau de preuvePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude compare trois LLMs (ChatGPT 5, DeepSeek V3, Grok 4) pour générer du contenu éducatif sur le TDAH. Bien que tous les modèles soient alignés sur le DSM-5, leurs niveaux de lisibilité dépassent les recommandations pour le grand public (FKGL >12), limitant leur accessibilité pour les éducateurs non spécialistes. DeepSeek V3 produit les sorties les pl...

TDAHSource tier 1

Bénéfices de la technologie de microphone à distance en classe pour les enfants inattentifsBenefits of classroom remote microphone technology for inattentive children.

TDAHAttentionMémoireLectureEnfance
ModéréNiveau de preuvePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Contexte : Les enfants souffrant d'inattention et de difficultés auditives en classe représentent un défi pédagogique et clinique. Cette étude évalue l'efficacité de la technologie des micros à distance (RMT) pour améliorer leur capacité à écouter et à se concentrer. Objectif : Déterminer l'impact de la RMT sur la compréhension auditive, l'attention et les p...