Étude de la corrélation entre la sévérité du trouble de l'usage de substances et l'intensité de la dépendance à l'intelligence artificielle générative
Promoteur : Centre Hospitalier Universitaire de NiceTous ses essais recensés
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- Âge annoncé
- À partir de 18 ans
- Public admis
- Tous
- Phase
- Sans phase
- Type d’étude
- Interventionnelle
Présentation
Résumé de l’étude
Cette étude observationnelle, transversale, bicentrique, menée en France, évalue la relation entre la sévérité du trouble de l'usage de substances (TUS) et la dépendance à l'intelligence artificielle générative chez des patients ambulatoires pris en charge dans des centres de soins d'accompagnement et de prévention en addictologie (CSAPA). Si les outils d'intelligence artificielle générative conversationnelle ont connu une adoption rapide et généralisée, leur usage potentiellement problématique et la dépendance cognitive qu'ils peuvent induire restent peu documentés en addictologie clinique. Les patients ambulatoires suivis pour des troubles de l'usage de substances présentent des vulnérabilités cognitives, comportementales et liées au traitement de la récompense qui leur sont communes et qui pourraient accroître leur susceptibilité à ces nouvelles formes de dépendance numérique. Les patients adultes éligibles réalisent une évaluation unique de 15 minutes comprenant l'échelle de dépendance à l'intelligence artificielle générative (GAIDS ; 11 items cotés sur une échelle de Likert en 5 points, de 1 à 5, score total compris entre 11 et 55) ainsi que la liste des critères diagnostiques du DSM-5 pour leur substance principale d'abus, en plus des caractéristiques sociodémographiques. Les données cliniques, y compris les comorbidités psychiatriques documentées, sont extraites en parallèle des dossiers médicaux informatisés. À l'issue du questionnaire, les participants bénéficient d'un débriefing dédié et d'un entretien de restitution clinique avec un investigateur. L'objectif principal est d'évaluer la corrélation linéaire entre la sévérité du TUS (nombre de critères DSM-5 validés, de 0 à 11) et l'intensité de la dépendance à l'intelligence artificielle générative (score brut total à la GAIDS). Les objectifs secondaires visent à décrire les niveaux de dépendance à l'intelligence artificielle générative selon les classes de substance principale (alcool, tabac, cannabis, cocaïne, opioïdes, etc.), les troubles psychiatriques comorbides documentés (par exemple, troubles de l'humeur, TDAH, anxiété, troubles de la personnalité) et les sous-groupes sociodémographiques (tranches d'âge, sexe, niveau d'études et statut professionnel).
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 20 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Source de l’article en anglais(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (clinicaltrials.gov)
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