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Une plate-forme informatique pour aider les cliniciens dans l’analyse et le diagnostic des troubl...
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Behavior
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JoVE Journal Behavior
A Computer-Based Platform for Aiding Clinicians in Eating Disorder Analysis and Diagnosis

Une plate-forme informatique pour aider les cliniciens dans l’analyse et le diagnostic des troubles de l’alimentation

Full Text
4,617 Views
04:19 min
May 10, 2022

DOI: 10.3791/63848-v

Ulf Brodin2, Modjtaba Zandian1, Billy Langlet1, Per Södersten1, Anna Anvret2, Jennie Sjöberg2, Cecilia Bergh1,2

1Department of Neurobiology, Care Sciences and Society,Karolinska Institutet, 2Mandometer Clinic

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Le diagnostic des troubles de l’alimentation dans les soins de santé est difficile. Par conséquent, le présent protocole développe un algorithme basé sur 949 réponses de patients à un questionnaire, avec le diagnostic affiché sur une interface Web facile à utiliser. Ce système facilite le diagnostic précis des troubles de l’alimentation tout en excluant ceux que l’on croit avoir un trouble de l’alimentation.

Le système décide si un patient remplit les critères diagnostiques d’un trouble de l’alimentation et quel type de trouble de l’alimentation tel que l’anorexie mentale, la boulimie ou le trouble de l’hyperphagie boulimique. Ainsi, les patients ont tendance à être plus honnêtes lorsqu’ils répondent à un ordinateur qu’à une personne physique. Et, bien sûr, le système fait gagner du temps au clinicien.

Le but de la méthode est d’améliorer la fiabilité du diagnostic des troubles de l’alimentation, d’aider les cliniciens à sélectionner ceux qui souffrent d’un trouble de l’alimentation et d’orienter ceux qui ne remplissent pas les critères des troubles de l’alimentation vers d’autres traitements ou aucun traitement. Alkioni Glibi, assistant de recherche à notre laboratoire, fera la démonstration des procédures. Sur recommandation du patient, accédez à la page de destination Web à l’aide de n’importe quel navigateur moderne.

Utilisez un compte existant associé à un clinicien pour vous connecter à l’outil Web. Remplissez le formulaire d’inscription du patient, y compris l’id du patient, la date de naissance, l’âge et le sexe, le numéro de sécurité sociale. Appuyez sur le bouton Enregistrer pour enregistrer un nouveau patient.

Ouvrez l’application de questionnaire sur un appareil intelligent. Remplissez le numéro de sécurité sociale et la date de première visite du patient. La date actuelle est utilisée par défaut.

Remplissez ensuite les informations correspondant au poids, à la taille et à l’âge du patient. Ensuite, remplissez les informations correspondant au comportement telles que les vomissements induits, la fréquence des collations et le taux de consommation, suivies de détails correspondant à des éléments cognitifs et émotionnels, tels que la peur de prendre du poids et les sentiments de dysmorphie corporelle. Appuyez sur le bouton Terminé pour terminer le questionnaire.

Accédez à la page de destination Web à l’aide de n’importe quel navigateur Web. Utilisez un compte existant pour vous connecter à l’outil Web. Recherchez le patient à l’aide du numéro de sécurité sociale ou de l’identifiant du patient.Ajoutez le poids et la taille mesurés au système.

Appuyez sur l’onglet Résultat pour obtenir la décision algorithmique de savoir si le patient a un trouble de l’alimentation ou un service d’urgence et quel type de dysfonction érectile. Appuyez ensuite sur l’onglet questions un à 20 ou questions 21 à 34 pour afficher les questions où les réponses des patients s’écartent des réponses des personnes en bonne santé. Sélectionnez un diagnostic final sous l’onglet Résultat, en fonction de l’algorithme et de l’expertise du clinicien. Un exemple de page d’évaluation des risques pour le diagnostic recommandé et la probabilité estimée de précision de zéro à un est présenté ici.

À partir du diagnostic recommandé et des réponses au questionnaire, des réponses saines et divergentes ont été générées. L’algorithme estimant la probabilité de différents types de troubles de l’alimentation pour l’individu est démontré ici. La précision du modèle a été déterminée à 97,1 pour le diagnostic de dysfonction érectile et de 82,8 pour le diagnostic de dysfonction érectile.

Un autre avantage du système est qu’il fournit les réponses responsables du diagnostic suggéré, ce qui permet au système d’apprendre aux cliniciens à mieux diagnostiquer les patients et à consulter d’autres professionnels de la santé dans les cas difficiles.

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Comportement numéro 183 diagnostic assisté par ordinateur informatique médicale système web psychologie clinique trouble de l’alimentation anorexie mentale boulimie nerveuse trouble de l’hyperphagie boulimique

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