Predição do Risco de Doenças em Adultos Utilizando Dados de Dispositivos Vestíveis, Audição e Saúde

Este estudo é um estudo de coorte prospetivo concebido para integrar dados de saúde multimodais para o desenvolvimento e validação de modelos de previsão de risco de doença personalizados em adultos residentes na comunidade em Taiwan. O estudo centra-se na combinação de dados de investigação recolhidos ativamente, dados contínuos de dispositivos vestíveis, resultados de avaliação auditiva e registos de saúde longitudinais para compreender melhor a transição de estados de saúde para estados subclínicos e doença crónica.

Serão recrutados participantes com 18 anos ou mais em contextos comunitários. Após a obtenção do consentimento informado, os procedimentos do estudo incluirão um questionário estruturado, audiometria tonal pura e 2 semanas de monitorização com smartwatch. O questionário recolherá características demográficas, antecedentes pessoais e familiares de doença e fatores de estilo de vida, como exercício, sono, tabagismo e consumo de álcool. A função auditiva será avaliada através de audiometria tonal pura. Os dados fisiológicos contínuos recolhidos pelo dispositivo vestível incluirão frequência cardíaca e atividade física, como contagem de passos. A equipa de investigação ajudará os participantes na configuração do dispositivo, instalação da aplicação e instruções de utilização para melhorar a completude e consistência dos dados.

Com autorização dos participantes, o estudo também obterá dados de registos de saúde pessoais e ligará os dados do estudo com bases de dados nacionais de seguro de saúde para apoiar o seguimento longitudinal e a verificação de resultados de doença. Estas fontes de dados ligadas podem incluir registos de consultas externas, internamentos, farmácia, inscrição no seguro, doença catastrófica, registo de óbitos, registo oncológico e exames de saúde preventivos para adultos. A integração destas fontes de dados heterogéneas visa fornecer uma imagem mais completa das trajetórias de saúde individual e da progressão da doença do que seria possível com uma única fonte de dados.

Os objetivos científicos do estudo são:

1. avaliar as associações entre o estado auditivo, fatores de estilo de vida e medidas fisiológicas contínuas obtidas por dispositivos vestíveis;
2. identificar combinações de preditores-chave associados à progressão de estados de saúde para estados subclínicos ou de doença crónica;
3. estabelecer uma estrutura analítica para integrar dados heterogéneos de questionários, testes auditivos, monitorização com dispositivos vestíveis e bases de dados médicas; e
4. desenvolver e validar modelos de previsão de risco de doença personalizados de alta precisão utilizando métodos estatísticos e de aprendizagem automática.

O processamento de dados incluirá limpeza de dados, tratamento de valores em falta, verificação de valores atípicos, normalização e integração de dados de várias fontes. As análises estatísticas incluirão abordagens de correlação e regressão para examinar as relações entre variáveis auditivas, de estilo de vida e de dispositivos vestíveis. Serão utilizados métodos de aprendizagem automática, incluindo seleção de características e algoritmos de aprendizagem supervisionada, como florestas aleatórias e métodos de gradient boosting, para identificar preditores importantes e construir modelos de previsão de risco. O desempenho do modelo será avaliado utilizando medidas como a área sob a curva característica de operação do recetor e a precisão. Serão utilizadas estratégias de validação interna e, quando disponíveis, externa para avaliar a robustez e generalização.

A hipótese central do estudo é que a integração de medidas auditivas, informações de estilo de vida, dados fisiológicos de dispositivos vestíveis e dados de registos médicos longitudinais melhorará a previsão do risco de doença em comparação com modelos baseados num único tipo de dados. O objetivo a longo prazo é apoiar a identificação precoce de indivíduos de alto risco, facilitar a gestão personalizada da saúde e fornecer evidências para estratégias de saúde preventiva em populações adultas.

Será dada uma forte ênfase à privacidade e confidencialidade dos dados. Todos os dados do estudo serão codificados utilizando identificadores únicos do estudo. O ficheiro de ligação que conecta os identificadores do estudo aos identificadores pessoais será armazenado separadamente com acesso restrito e encriptação. Após a recolha, limpeza e procedimentos de ligação de dados serem concluídos e verificados, o ficheiro de ligação será permanentemente destruído para que análises subsequentes sejam realizadas apenas com dados anonimizados. Quaisquer relatórios ou publicações resultantes do estudo apresentarão resultados agregados sem informações pessoalmente identificáveis.