Previsione del Rischio di Malattie negli Adulti Utilizzando Dati da Dispositivi Indossabili, Udito e Salute

Questo studio è uno studio di coorte prospettico progettato per integrare dati sanitari multimodali per lo sviluppo e la validazione di modelli personalizzati di previsione del rischio di malattia in adulti residenti in comunità a Taiwan. Lo studio si concentra sulla combinazione di dati di ricerca attivamente raccolti, dati continui da dispositivi indossabili, risultati di valutazioni dell'udito e registri sanitari longitudinali per comprendere meglio la transizione dallo stato di salute a stati subclinici e malattie croniche.

Partecipanti di età pari o superiore a 18 anni saranno reclutati in contesti comunitari. Dopo aver ottenuto il consenso informato, le procedure dello studio includeranno un questionario strutturato, un'audiometria tonale e 2 settimane di monitoraggio con smartwatch. Il questionario raccoglierà caratteristiche demografiche, storia personale e familiare di malattie e fattori legati allo stile di vita come esercizio fisico, sonno, fumo e consumo di alcol. La funzione uditiva sarà valutata utilizzando l'audiometria tonale. I dati fisiologici continui raccolti dal dispositivo indossabile includeranno frequenza cardiaca e attività fisica, come il conteggio dei passi. Il personale di ricerca aiuterà i partecipanti con la configurazione del dispositivo, l'installazione dell'applicazione e le istruzioni per l'uso per migliorare la completezza e la coerenza dei dati.

Con l'autorizzazione del partecipante, lo studio otterrà anche i dati dei registri sanitari personali e collegherà i dati dello studio con i database dell'assicurazione sanitaria nazionale per supportare il follow-up longitudinale e l'accertamento degli esiti di malattia. Queste fonti di dati collegate possono includere registri ambulatoriali, ospedalieri, farmaceutici, iscrizione assicurativa, malattie gravi, registro delle morti, registro dei tumori e registri degli esami sanitari preventivi per adulti. L'integrazione di queste fonti di dati eterogenee è intesa a fornire un quadro più completo delle traiettorie di salute individuali e della progressione della malattia rispetto a quanto possa essere ottenuto con una singola fonte di dati.

Gli obiettivi scientifici dello studio sono:

1. valutare le associazioni tra stato uditivo, fattori legati allo stile di vita e misure fisiologiche continue derivate da dispositivi indossabili;
2. identificare combinazioni di predittori chiave associati alla progressione dalla salute a stati di malattia subclinici o cronici;
3. stabilire un quadro analitico per integrare dati eterogenei da questionari, test dell'udito, monitoraggio indossabile e database medici; e
4. sviluppare e validare modelli personalizzati di previsione del rischio di malattia ad alta accuratezza utilizzando metodi statistici e di apprendimento automatico.

L'elaborazione dei dati includerà pulizia dei dati, gestione dei valori mancanti, controllo degli outlier, standardizzazione e integrazione dei dati tra fonti. Le analisi statistiche includeranno approcci di correlazione e regressione per esaminare le relazioni tra udito, stile di vita e variabili da dispositivi indossabili. Metodi di apprendimento automatico, inclusa la selezione delle caratteristiche e algoritmi di apprendimento supervisionato come foreste casuali e metodi di gradient boosting, saranno utilizzati per identificare predittori importanti e costruire modelli di previsione del rischio. Le prestazioni del modello saranno valutate utilizzando misure come l'area sotto la curva ROC e l'accuratezza. Strategie di validazione interna e, ove disponibile, esterna saranno utilizzate per valutare robustezza e generalizzabilità.

L'ipotesi centrale dello studio è che l'integrazione di misure uditive, informazioni sullo stile di vita, dati fisiologici da dispositivi indossabili e dati di registri medici longitudinali migliorerà la previsione del rischio di malattia rispetto a modelli basati su un singolo tipo di dati. L'obiettivo a lungo termine è supportare l'identificazione precoce di individui ad alto rischio, facilitare la gestione personalizzata della salute e fornire evidenze per strategie di salute preventiva nelle popolazioni adulte.

Verrà posta una forte enfasi sulla privacy e riservatezza dei dati. Tutti i dati dello studio saranno codificati utilizzando identificatori univoci dello studio. Il file di collegamento che collega gli identificatori dello studio agli identificatori personali sarà archiviato separatamente con accesso limitato e crittografia. Dopo che le procedure di raccolta, pulizia e collegamento dei dati saranno completate e verificate, il file di collegamento sarà permanentemente distrutto in modo che le analisi successive siano condotte solo su dati de-identificati. Eventuali rapporti o pubblicazioni derivanti dallo studio presenteranno risultati aggregati senza informazioni personali identificabili.