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

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Douleur×Adulte×Généralisation limitée×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
Trouble du développement intellectuel1
Profils et populations d’intérêt2
Population générale1Professionnels1
Fonctions et dimensions cliniques4
Douleur2Communication non verbale1Interactions sociales1Traitement sensoriel1
Population et étape de vie1
Adulte2
Contextes de vie et facteurs environnementaux2
Hôpital1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement3
Évaluation diagnostique1Évaluation fonctionnelle1Instrument d’évaluation1
Type et statut de la publication4
Résumé uniquement2Étude de cas ou série de cas1Étude qualitative1Étude transversale1
Limites méthodologiques repérées4
Généralisation limitée2Petit échantillon2Absence de groupe contrôle1Biais de sélection possible1
Fiabilité source
Source tier 12
Résumé
Avec résumé2
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Trouble du développement intellectuelSource tier 1

Explorer la communication entre les personnes ayant une déficience intellectuelle et le personnel de soins palliatifs : une étude pilote d'analyse conversationnelleExploring communication between people with intellectual disabilities and hospice staff: A conversation analysis pilot study.

Trouble du développement intellectuelProfessionnelsCommunication non verbaleInteractions socialesDouleur
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — troubles specifiques des apprentissagesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude pilote d'analyse conversationnelle visait à évaluer la faisabilité et l'acceptabilité d'une recherche sur la communication entre personnes ayant une déficience intellectuelle et personnel de soins palliatifs au Royaume-Uni. Trois consultations en hospice ont été enregistrées en vidéo, transcrites et analysées. Les procédures ont été jugées faisab...

DouleurSource tier 1

Validation externe de modèles d'apprentissage automatique basés sur l'EEG pour la prédiction continue de la douleurExternal Validation of EEG-Based Machine Learning Models for Continuous Pain Prediction.

Population généraleTraitement sensorielDouleurAdulteInstrument d’évaluation
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude valide en externe des modèles d'apprentissage automatique (ML) pour prédire l'intensité de la douleur subjective à partir de caractéristiques EEG oscillatoires. Quatre-vingt-onze participants ont été répartis en trois échantillons : développement (n=40), validation externe inter-sujets (n=51), et validation externe intra-sujet temporelle (n=25)....