Saltar al contenido principal

ETHNOS_APP

Inicio • Búsqueda • Revistas • Lista 0

Le phénotypage digital pour une pratique clinique en santé mentale mieux informée

Datos Bibliográficos

ID20469002
AutoresAlan Bougeard (Étudiant, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal), Rose Guay Hottin1 (Étudiante, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal), Rose Guay Hottin (0000-0002-5864-4875, Institut Universitaire en Santé Mentale de Québec), Valérie Houde (M.D., étudiante, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal), Thierry Jean (Étudiant, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal), Thibault Piront (Professionnel de recherche, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal), Stéphane Potvin (0000-0003-1624-378X, Ph. D., chercheur, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal – professeur sous octroi titulaire, Département de psychiatrie et d’addictologie, Université de Montréal), Paquito Bernard (0000-0003-2180-9135, Ph. D., chercheur, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal – professeur régulier, Département des sciences de l’activité physique, Université du Québec à Montréal), Valérie Tourjman (M.D., psychiatre, Institut universitaire en santé mentale de Montréal – professeure agrégée de clinique, Département de psychiatrie et d’addictologie, Université de Montréal), Luigi De Benedictis (0000-0002-6747-074X, M.D., psychiatre, Institut universitaire en santé mentale de Montréal – professeur adjoint de clinique, Département de psychiatrie et d’addictologie, Université de Montréal), Pierre Orban (Ph. D., chercheur, Centre de recherche de l’Institut universitaire en santé mentale de Montréal – professeur sous octroi adjoint, Département de psychiatrie et d’addictologie, Université de Montréal)
Año2021
Volumen46
Número1
Páginas135-156
Fecha de publicación2021-09-21
Peer ReviewedSí
Open AccessSí
TipoARTICLE
RevistaSanté mentale au Québec (JOURNAL)
Identificadores de la revistaISSN: 0383-6320 • E-ISSN: 1708-3923
EditorialConsortium Erudit (PUBLISHER • CA)
DOI10.7202/1081513ar
PMID34597492
OpenAlexW3202108122
IdiomaFR
Citas recibidas1
Referencias citadas72

Objectifs Cette revue trouve sa motivation dans l’observation que la prise de décision clinique en santé mentale est limitée par la nature des mesures typiquement obtenues lors de l’entretien clinique et la difficulté des cliniciens à produire des prédictions justes sur les états mentaux futurs des patients. L’objectif est de présenter un survol représentatif du potentiel du phénotypage digital couplé à l’apprentissage automatique pour répondre à cette limitation, tout en en soulignant les faiblesses actuelles. Méthode Au travers d’une revue narrative de la littérature non systématique, nous identifions les avancées technologiques qui permettent de quantifier, instant après instant et dans le milieu de vie naturel, le phénotype humain au moyen du téléphone intelligent dans diverses populations psychiatriques. Des travaux pertinents sont également sélectionnés afin de déterminer l’utilité et les limitations de l’apprentissage automatique pour guider les prédictions et la prise de décision clinique. Finalement, la littérature est explorée pour évaluer les barrières actuelles à l’adoption de tels outils. Résultats Bien qu’émergeant d’un champ de recherche récent, de très nombreux travaux soulignent déjà la valeur des mesures extraites des senseurs du téléphone intelligent pour caractériser le phénotype humain dans les sphères comportementale, cognitive, émotionnelle et sociale, toutes étant affectées par les troubles mentaux. L’apprentissage automatique permet d’utiles et justes prédictions cliniques basées sur ces mesures, mais souffre d’un manque d’interprétabilité qui freinera son emploi prochain dans la pratique clinique. Du reste, plusieurs barrières identifiées tant du côté du patient que du clinicien freinent actuellement l’adoption de ce type d’outils de suivi et d’aide à la décision clinique. Conclusion Le phénotypage digital couplé à l’apprentissage automatique apparaît fort prometteur pour améliorer la pratique clinique en santé mentale. La jeunesse de ces nouveaux outils technologiques requiert cependant un nécessaire processus de maturation qui devra être encadré par les différents acteurs concernés pour que ces promesses puissent être pleinement réalisées

Humanities · Anxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes · Digital Mental Health Interventions · Mental Health Research Topics · Philosophy · Psychology

  • Évaluation assistée par IA des psychotraumatismes liés aux lahars dans la commune du Prêcheur aux Antilles françaises

    Open Access•Louis Jehel, Mathieu Guidère•Santé mentale au Québec•2024

  • Sleep disturbance and psychiatric disorders

    Open Access•Daniel Freeman, Bryony Sheaves et al.•The Lancet Psychiatry•2020

  • Machine Learning Approaches for Clinical Psychology and Psychiatry

    Dominic B Dwyer, Peter Falkai et al.•Annual Review of Clinical…•2018

  • Experience sampling methodology in mental health research

    Open Access•Inez Myin-Germeys, Inez Myin‐Germeys et al.•World Psychiatry•2018

  • Facebook language predicts depression in medical records

    Open Access•Johannes C Eichstaedt, Robert J Smith et al.•Proceedings of the National…•2018

  • Definitions, methods, and applications in interpretable machine learning

    Open Access•William J Murdoch, Chandan Singh et al.•Proceedings of the National…•2019

  • The Sisyphean Cycle of Technology Panics

    Open Access•Amy Orben•Perspectives on Psychological…•2020

  • Psychiatric Risk Assessment from the Clinician’s Perspective

    Open Access•Alex S Cohen, Taylor L Fedechko et al.•Community Mental Health Journal•2019

  • An evaluation of sentiment analysis for mobile devices

    Open Access•Johnnatan Messias, João P Diniz et al.•Social Network Analysis and Mining•2017

Obras citantes distintas1
Citas por año0,5
Intervalo de citas2024 - 2024 (1)
Velocidad de citaciónrecent
Altamente citadoNo
Tipos de citaNeutras: 1
Ethnos_APP • Proyecto Open Source • Licencia MIT • Frontend v2.0.0 • Privacidad y Cookies • Documentación de la API: api.ethnos.app/docs • Código de la API: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17049435 • Código del Frontend: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17050053 • cruz.rio.br • Expectantes Misericordiae