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Contexte : La demande de vaccinations sous sédation chez les enfants avec phobie des aiguilles ou troubles du développement a augmenté en Australie. Objectif : Évaluer un service de vaccination sous sédation pour améliorer les pratiques. Méthode : Audit rétrospectif de 518 patients (2017-2022) à l'hôpital Royal Children's. Résultats : 91 % des vaccinations ont réussi, avec des taux de réussite plus faibles chez les enfants autistes (18 % d'échecs). Intérêt clinique : Recommandations pour adapter les techniques de sédation (ex. : oxyde nitreux + midazolam pour l'autisme). Limites : Étude rétrospective, limitée à un centre australien.

91 % de réussite des vaccinations sous sédation, avec des variations selon les troubles (ex. : 18 % d'échecs chez les enfants autistes). Utilisation prédominante de l'oxyde nitreux pour les phobies, et combinaison avec le midazolam pour l'autisme. Nécessité de protocoles adaptés pour améliorer l'expérience des familles et réduire les échecs.

Adapter les techniques de sédation selon le diagnostic (ex. : midazolam pour l'autisme). Former le personnel à gérer les cas complexes (phobie, TSA, troubles comportementaux). Intégrer ces données dans les politiques de vaccination nationales.

Étude rétrospective limitée à un centre, sans données à long terme. Absence d'analyse des coûts ou de l'impact sur la santé mentale des enfants. Peu de données sur les alternatives non pharmacologiques.

Modéré

Cette revue synthétise les voies de transport des micro- et nanoplastiques (MNP) vers le système nerveux central (SNC), incluant la traversée de la barrière hémato-encéphalique, les voies nasales et le système glymphatique. Les MNP s'accumulent dans le cerveau du fait de leur faible élimination. Ils induisent des lésions synaptiques et neuronales, une neuroinflammation, un dérèglement neuroendocrinien et une modulation de l'axe intestin-cerveau. L'exposition prénatale pourrait favoriser des phénotypes apparentés aux troubles du spectre autistique. Les MNP interagissent avec des facteurs environnementaux et génétiques pour contribuer à la maladie d'Alzheimer, de Parkinson, aux troubles dépressifs et anxieux, ainsi qu'aux maladies cérébrovasculaires aiguës. Des interventions physiques, pharmacologiques et de substitution des plastiques sont discutées pour réduire la neurotoxicité.

Les micro- et nanoplastiques traversent la barrière hémato-encéphalique, la voie nasale et le système glymphatique pour atteindre le SNC. Les petites particules s'accumulent dans le cerveau car elles sont difficilement éliminées. La neurotoxicité inclut lésions synaptiques, neuroinflammation, dysrégulation neuroendocrinienne et altération de l'axe intestin-cerveau. L'exposition prénatale aux MNP peut induire des phénotypes autistiques chez la descendance. Les MNP synergisent avec des facteurs génétiques et environnementaux dans les maladies neurodégénératives et neuropsychiatriques. Les interventions pour réduire la neurotoxicité incluent des approches physiques, pharmacologiques et la substitution des plastiques.

Les cliniciens devraient considérer l'exposition environnementale aux microplastiques comme un facteur de risque potentiel dans l'étiologie des troubles du spectre autistique. Les stratégies de prévention pourraient inclure la réduction de l'exposition aux plastiques, en particulier pendant la grossesse. Les recherches futures devraient explorer le dépistage des MNP dans les tissus cérébraux pour évaluer le risque neurologique.

Revue non systématique, pouvant présenter un biais de sélection des études. La plupart des preuves proviennent d'études animales ou in vitro, limitant la transposition directe à l'humain. Les mécanismes précis de transport et de toxicité chez l'humain restent à élucider.

Revue

Cette étude cas-témoins menée à l'Institut national des neurosciences et de l'hôpital de Dacca a inclus 130 enfants avec TSA et 130 témoins appariés selon l'âge. Les résultats montrent que 80 % des enfants avec TSA ont été exposés aux écrans au cours de leur première année, contre 46,2 % des témoins. La durée quotidienne moyenne d'exposition était de 6,26 heures pour les cas contre 1,72 heure pour les témoins. L'âge d'exposition précoce et la durée totale étaient corrélés à la sévérité des symptômes évaluée par l'ADOS. Les auteurs recommandent de retarder l'introduction des écrans et de favoriser le jeu interactif.

80 % des enfants avec TSA ont été exposés aux écrans au cours de leur première année, contre 46,2 % des témoins. La durée quotidienne moyenne d'exposition aux écrans était significativement plus élevée dans le groupe TSA (6,26 h vs 1,72 h). L'exposition précoce et prolongée aux écrans était associée à une sévérité accrue des symptômes de TSA mesurée par l'ADOS. L'âge de première exposition était corrélé négativement avec les scores de sévérité (r = -0,31).

Il est recommandé de retarder l'introduction des écrans au-delà de la première année de vie. Les cliniciens devraient systématiquement évaluer les habitudes d'exposition aux écrans lors des consultations pour suspicion de TSA. La promotion d'activités interactives et de jeux non numériques pourrait réduire le risque de sévérité du TSA. Les programmes de prévention en santé publique devraient cibler les familles pour limiter l'exposition précoce aux écrans.

Le devis cas-témoins ne permet pas d'établir un lien de causalité entre exposition aux écrans et TSA. Les données d'exposition reposent sur les déclarations rétrospectives des parents, sujettes à des biais de mémoire. L'échantillon provient d'un seul centre hospitalier au Bangladesh, limitant la généralisabilité. Aucun ajustement n'a été effectué pour les facteurs de confusion génétiques ou environnementaux.

Modéré

Cette étude cas-témoins menée au Bangladesh (25 enfants TSA, 25 contrôles) montre que les enfants diagnostiqués TSA proviennent plus souvent de familles urbaines, aisées et avec des parents plus instruits, suggérant des inégalités d'accès au diagnostic plutôt que des facteurs de risque causaux.

Les enfants avec TSA étaient significativement plus susceptibles d'avoir des parents avec un niveau d'éducation supérieur (pères : 80% vs 16% mères : 76% vs 12%). Un revenu familial mensuel plus élevé était associé au diagnostic de TSA (92% vs 44%). Une naissance en milieu urbain était plus fréquente dans le groupe TSA (80% vs 32%). La résidence à proximité d'une route à fort trafic était fortement associée au diagnostic (92% vs 44%). Les disparités observées reflètent probablement un accès inégal aux services spécialisés plutôt que des facteurs de risque étiologiques.

Nécessité de décentraliser les capacités diagnostiques du TSA pour réduire les inégalités géographiques. Importance d'accroître la sensibilisation des parents dans les zones rurales et à faible revenu. Les cliniciens doivent interpréter avec prudence les associations environnementales (trafic) en raison du biais de sélection.

Petite taille d'échantillon (25 cas, 25 témoins) limitant la généralisabilité. Recrutement dans un seul centre tertiaire, introduisant un biais de sélection. Absence d'ajustement pour les facteurs de confusion potentiels (antécédents familiaux, comorbidités). Étude basée sur des diagnostics déjà établis, ne capturant pas les enfants non diagnostiqués.

Faible

Cette revue narrative synthétise les connaissances actuelles sur le lien entre la dysbiose du microbiote oral et les troubles du spectre autistique (TSA). Bien que les altérations du microbiote intestinal soient bien documentées, le microbiote oral a reçu moins d'attention malgré son rôle dans l'inflammation systémique et la fonction neurologique. L'article caractérise les modifications du microbiote oral chez les personnes avec TSA, explore les mécanismes reliant la dysbiose orale aux symptômes centraux et comorbides, et évalue les stratégies thérapeutiques ciblant le microbiote oral comme interventions potentielles.

Le microbiote oral est altéré chez les personnes avec TSA par rapport aux témoins neurotypiques. La dysbiose orale pourrait contribuer aux symptômes du TSA via l'inflammation systémique et la modulation immunitaire. Des mécanismes potentiels incluent la translocation bactérienne et l'axe microbiote-intestin-cerveau. Les interventions ciblant le microbiote oral (probiotiques, hygiène buccale) pourraient améliorer les symptômes du TSA. Le microbiote oral représente une source prometteuse de biomarqueurs précoces pour le TSA.

Les cliniciens devraient considérer l'évaluation de la santé buccale et du microbiote oral dans le bilan des patients avec TSA. Des interventions probiotiques orales spécifiques pourraient être développées pour atténuer certains symptômes du TSA. La dysbiose orale pourrait servir de biomarqueur non invasif pour le diagnostic précoce du TSA. Une collaboration entre dentistes et spécialistes du neurodéveloppement est recommandée pour la prise en charge globale.

Il s'agit d'une revue narrative, non systématique, avec un risque de biais de sélection des études. Les études incluses sont principalement observationnelles, ne permettant pas d'établir de causalité. La diversité des méthodologies d'analyse du microbiote oral limite la comparabilité des résultats. Les mécanismes sous-jacents restent hypothétiques et nécessitent des validations expérimentales. Les interventions thérapeutiques proposées n'ont pas encore fait l'objet d'essais cliniques robustes.

Revue

Cette étude propose un cadre d'apprentissage automatique en ensemble empilé pour améliorer la classification du trouble du spectre autistique (TSA) à partir de l'EEG, en intégrant des caractéristiques spatiales (puissance spectrale, connectivité fonctionnelle, complexité) et temporelles (transitions de micro-états, dynamique HMM). L'ensemble, utilisant des forêts aléatoires, atteint une précision de 96,3% en validation croisée GroupKFold, surpassant les modèles unimodaux. Le système vise à fournir un outil diagnostique objectif basé sur la neurobiologie, avec des applications potentielles pour la détection précoce et la différenciation des sous-types.

Un ensemble empilé intégrant des caractéristiques EEG spatiales et temporelles améliore significativement la classification du TSA. La précision de 96,3% dépasse celle des modèles utilisant uniquement des caractéristiques spatiales (88,15%) ou temporelles (73,6%). La validation croisée GroupKFold et les intervalles de confiance bootstrap attestent de la robustesse du modèle. Le cadre combine mesures spectrales, connectivité, complexité, micro-états et dynamiques HMM pour capturer la complémentarité des données EEG au repos.

Offre une méthode potentiellement objective et neurobiologique pour le diagnostic du TSA, réduisant la dépendance aux évaluations comportementales subjectives. Pourrait permettre une détection précoce et une différenciation des sous-types de TSA, orientant des interventions personnalisées. Favorise le développement de neurotechnologies translationnelles pour la pratique clinique en neuropsychologie.

La généralisabilité à des populations cliniques diverses et en conditions réelles reste à démontrer. L'utilisation de l'EEG nécessite un équipement spécialisé et une expertise technique. L'étude ne mentionne pas explicitement la taille de l'échantillon ni la représentativité des groupes.

Élevé

Nous proposons un cadre modulaire pour l'évaluation du trouble du spectre autistique (TSA) utilisant un module de triage par autoencodeur variationnel conditionnel (CVAE) basé sur le questionnaire Q-CHAT, suivi de cinq classificateurs spécialisés (IRM, expressions faciales, endoscopie gastro-intestinale, oculométrie/fNIRS, activités quotidiennes). Chaque module est entraîné indépendamment sur des cohortes spécifiques, avec des performances comprises entre 93% et 99%, mais la fusion finale reste conceptuelle en raison de l'absence de données multimodales chez les mêmes sujets.

Un module CVAE estime le risque de TSA à partir de réponses Q-CHAT incomplètes et identifie les cas à haut risque. Cinq classificateurs modaux sont développés pour l'IRM (structurelle et fonctionnelle), les expressions faciales, l'endoscopie gastro-intestinale, l'oculométrie/fNIRS, et les signaux de mouvements quotidiens. Les branches IRM utilisent un CNN 3D, un GCN pour la connectivité fonctionnelle, et un CNN temporel pour la dynamique rs-fMRI. La branche faciale utilise MediaPipe et un CNN avec attention. La branche ADL utilise un BiLSTM avec attention sur des caractéristiques temporelles. Les performances des classificateurs individuels vont de 93% à 99%. La fusion tardive finale n'est qu'une stratégie conceptuelle faute de données multimodales appariées.

Ce cadre modulaire pourrait permettre un dépistage plus rapide et plus précis du TSA en combinant différentes modalités. L'utilisation d'un module de triage réduit le nombre de cas nécessitant une évaluation complète. Les performances élevées suggèrent une applicabilité clinique future, mais une validation multimodale intégrée est nécessaire. L'approche pourrait être adaptée à d'autres troubles neurodéveloppementaux.

Les jeux de données publics ne fournissent pas toutes les modalités pour les mêmes sujets, donc l'étape de fusion finale n'est pas validée au niveau sujet. Les évaluations indépendantes sur des cohortes différentes limitent la généralisabilité. La stratégie de fusion tardive reste conceptuelle et non testée cliniquement. Possibles biais de sélection des données et absence de validation externe.

Modéré

Cette étude rétrospective a utilisé un cadre d'apprentissage profond multitâche pour identifier les profils oncogéniques à haut risque dans une cohorte de 5 120 enfants avec TSA issus de pays à revenu faible ou intermédiaire. En intégrant des données génomiques, métaboliques maternelles et d'exposition environnementale, le modèle a atteint une AUC-ROC de 0,92, identifiant 12,4 % des profils comme à haut risque. Les mutations PTEN et les expositions chimiques précoces étaient fortement associées au risque élevé. L'IA explicable a fourni des voies cliniques interprétables pour 97,8 % des cas. Les résultats suggèrent que cet outil pourrait combler le fossé entre la surveillance neurodéveloppementale et le dépistage oncologique, notamment dans les populations défavorisées.

Le modèle IA a identifié des signatures oncogéniques à haut risque chez 12,4 % des enfants avec TSA, avec une AUC-ROC de 0,92. Les mutations PTEN étaient associées à un risque élevé chez 88,4 % des porteurs, contre 15,2 % pour les TSA non syndromiques. L'exposition environnementale précoce aux produits chimiques était liée à un risque plus élevé (64,5 % vs 28,3 %). L'IA explicable a fourni des voies cliniques interprétables pour 97,8 % des cas, même dans des environnements pauvres en données. L'étude souligne le besoin d'un dépistage oncologique proactif plutôt que réactif chez les enfants avec TSA.

Cet outil pourrait être intégré dans les soins primaires pédiatriques pour un dépistage précoce du cancer chez les enfants avec TSA, particulièrement dans les pays à ressources limitées. L'identification de biomarqueurs partagés entre TSA et cancer ouvre la voie à des stratégies de prévention personnalisées. L'utilisation de l'IA explicable renforce la confiance des cliniciens en fournissant des justifications transparentes pour les alertes à haut risque.

L'étude est rétrospective et basée sur des données de pays à revenu faible ou intermédiaire, ce qui limite la généralisation aux contextes à revenu élevé. La cohorte de 1 120 profils analysés est relativement petite, bien que l'échantillon total soit de 5 120. Les facteurs de confusion potentiels (par exemple, les comorbidités non documentées) n'ont pas été entièrement contrôlés.

Modéré