Développement et validation d’un outil numérique d’autoévaluation des fonctions cognitives : preuve de concept en soins primaires et spécificités des patients douloureux chroniques
Langue Français
Accéder au document

Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 17/12/2026.
  • Thèse avec 2 versions : seule la version intégrale est proposée ; sur authentification (communication intranet).
 
Auteur : Lejczak, Sarah
Date de soutenance : 17-12-2025

Directeur(s) de thèse : Poisbeau, Pierrick - Nizard, Julien

Président : Després, Olivier
Rapporteur(s) : Bertin, Philippe - Hadjiat, Yacine
Membre(s) du jury : Fabian, Xavier - Chabrier-Trinkler, Iris

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire de neurosciences cognitives et adaptatives (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Neurosciences
Classification : Médecine et santé

Mots-clés libres : Douleur chronique, Auto-évaluation cognitive, Outil numérique, MoCA, ADSES, Soins primaires
Mots-clés :
  • Douleur chronique - Thérapeutique
  • Cognition -- Tests
  • Auto-évaluation
Résumé : La douleur chronique (DC) touche 1/4 de la population adulte d’un pays et peut altérer les fonctions cognitives qui sont évaluées lors de troubles apparents. Notre laboratoire a ainsi contribué au développement d’EasyCOG par Traboule Labs. C’est un outil numérique pratique et fiable qui permet une auto-évaluation rapide des fonctions cognitives sans l'aide d'un expérimentateur, grâce à la reconnaissance vocale soutenue par une intelligence artificielle dans un réseau neuronal entrainé. Nous avons établi des valeurs normatives pour 7 fonctions cognitives sur une cohorte de sujets sains grâce à l’étude DIGI-COG. Pour évaluer sa spécificité, nous avons effectué des comparaisons avec des sujets présentant des Troubles Cognitifs Légers (TCL) et des patients atteints de DC sélectionnés pour évaluer l’impact de leurs traitements médicamenteux. Nous avons testé la fidélité d'EasyCOG en répétant les sessions à différents intervalles. EasyCOG contient une autoévaluation des capacités de conduite automobile développée pour les patients cérébraux-lésés appelée ADSES (Adelaide Driving Self Efficacy Scale) qui montre une bonne corrélation entre l’atteinte des capacités cognitives et la conduite automobile.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAJ132
Type de ressource : Thèse