Développement et validation d’un outil numérique d’autoévaluation des fonctions cognitives : preuve de concept en soins primaires et spécificités des patients douloureux chroniques
Development and validation of a digital tool for self-assessment of cognitive functions : proof of concept in primary care and specific characteristics of chronic pain patients
Douleur chronique
Auto-évaluation cognitive
Outil numérique
MoCA
ADSES
Soins primaires
Chronic pain
Cognitive self-assessment
Digital tools
MoCA
ADSES
Primary care
612.8
Douleur chronique
Thérapeutique
Cognition -- Tests
Auto-évaluation
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.
Chronic pain (CP) affects a quarter of a country’s adult population and can impair cognitive functions, which are assessed when symptoms are strong. Our laboratory has therefore contributed to the development of EasyCOG by Traboule Labs. It is a practical and reliable digital tool that enables rapid self-assessment of cognitive functions without the assistance of a researcher, thanks to voice recognition supported by artificial intelligence in a trained neural network.We established normative values for seven cognitive functions in a cohort of healthy subjects using the DIGI-COG study. To assess its specificity, we carried out comparisons with subjects with Mild Cognitive Impairment (MCI) and patients with CP selected to evaluate the impact of their drug treatments. We tested the reliability of EasyCOG by repeating the sessions at different times.EasyCOG includes a self-assessment tool for driving ability developed for patients with brain injuries, known as the ADSES (Adelaide Driving Self-Efficacy Scale), which demonstrates a strong correlation between impaired cognitive function and driving ability.
Electronic Thesis or Dissertation
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15023842
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Lejczak
Sarah
1987-03-30
FR
223797421
1298014356V
22123850
4200047
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2025STRAJ132
https://doi.org/10.70675/0b1d63cfz436cz4217zb5ebzfe0c773eea3e
2025-12-17
Neurosciences
Strasbourg
131056549
Doctorat
Docteur es
non
oui
Poisbeau
Pierrick
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069369674
Nizard
Julien
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Després
Olivier
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Fabian
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Chabrier-Trinkler
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Philippe
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Hadjiat
Yacine
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École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
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Laboratoire de neurosciences cognitives et adaptatives (Strasbourg)
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École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
Laboratoire de neurosciences cognitives et adaptatives (Strasbourg)
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