Vigilância acústica digital para detecção precoce de surtos de doenças respiratórias

Este é um estudo observacional prospectivo de centro único que pretende avaliar a precisão de um aplicativo móvel de vigilância acústica para detectar episódios individuais de tosse em uma população monitorada, bem como as barreiras e facilitadores que podem afetar a adoção de plataformas semelhantes em nível populacional .

O aplicativo em questão, rastreador de tosse Hyfe, é executado em segundo plano em smartphones e registra trechos curtos (<0,5 segundos) de sons de tosse explosivos e putativos. Estes são então classificados como tosse ou não tosse, usando um modelo de rede neural convolucional (CNN), e combinados com GPS e dados de tempo coletados pelo smartphone.

A tosse noturna dos participantes será monitorada por um período de 30 dias, e seus registros clínicos serão revisados ​​regularmente, procurando especificamente diagnósticos de doenças produtoras de tosse, com ênfase especial no COVID-19.

Os dados da tosse serão usados ​​para criar um mapa de calor da densidade da tosse e distribuição geográfica. Registros agregados de tosse serão usados ​​para calcular as tosses por pessoa/hora registradas na coorte. Esses dados serão usados ​​para realizar uma análise ARIMA em três séries temporais paralelas no nível da comunidade: A incidência de doenças respiratórias na coorte monitorada, em toda a área de estudo (incluindo a Universidad de Navarra e a vizinha Cendea de Cizur) , e a frequência de tosse por horas monitoradas.

As mudanças na frequência da tosse também serão comparadas com outras variáveis ​​ambientais, como temperatura e nível de poluição registrados na área de estudo.