A multimodal database for the collection of interdisciplinary audiological research data in Spain

• Published in: Auditio Vol. 8; p. e109
• Main Authors: Callejón-Leblic, M. Amparo, Blanco-Trejo, Sergio, Villarreal-Garza, Brenda, Picazo-Reina, Ana María, Tena-García, Beatriz, Lara-Delgado, Ana, Lazo-Maestre, Manuel, López-Benítez, Francisco, Escobar-Reyero, Fernando, Álvarez-Cendrero, Marta, Calero-Ramos, María Luisa, López-Ladrón, Cayetana, Alonso-González, Cristina, Ropero-Romero, Francisco, Andrés-Ustarroz, Leyre, Talaminos-Barroso, Alejandro, Atienza-Ruiz, Mercedes, Cantero-Lorente, José Luis, Moreno-Conde, Alberto, Moreno-Conde, Jesús, Sánchez-Gómez, Serafín
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 27.09.2024
• ISSN: 1577-3108; 1577-3108
• DOI: 10.51445/sja.auditio.vol8.2024.109

Hearing loss constitutes a major disability that hinders communication and quality of life. Recent evidence has uncovered its impact on cognitive decline, thus highlighting its multifactorial dimension and the outstanding need for creating multimodal hearing datasets that further cover clinical data across different health domains. The aim of this study is to develop a multi-collaborative database to systematically collect and analyze interdisciplinary data for audiological research, including auditory thresholds, speech tests, auditory evoked potentials, cognitive and quality-of-life tests, and medical images, among others. The database has been implemented in the Otorhinolaryngology Service of the Virgen Macarena University Hospital in Seville, integrated in the Intranet of the Andalusian Health Service, connected to the electronic patients’ medical records. This database relies on open-source software and complies with national and international guidelines on data protection. A specific registry module has been designed to automatically import auditory thresholds and auditory evoked potentials from clinical devices into the platform. A mobile app has also been implemented to collect questionnaires from patients remotely. A demo web version of the platform is freely available to the audiology community. The multimodal platform developed paves the way towards a multi-collaborative and unified framework for audiology research in Spain. Nevertheless, support from clinicians and healthcare stakeholders remains critical to develop more evidence and high-quality multimodal open datasets in hearing research. La hipoacusia constituye una condición incapacitante que dificulta la comunicación y la calidad de vida. Hallazgos recientes han expuesto los efectos que ejerce en el deterioro cognitivo, destaca su dimensión multifactorial y la necesidad de crear conjuntos de datos audiológicos multimodales que cubran de forma más extensa datos clínicos de diferentes ámbitos sanitarios. El objetivo del estudio reside en crear una base de datos multicolaborativa para recabar y analizar sistemáticamente datos interdisciplinares para investigación audiológica, que comprenden umbrales auditivos, pruebas de habla, pruebas cognitivas y de calidad de vida e imágenes médicas, entre otras. La base de datos se ha implantado en la Unidad de Otorrinolaringología del Hospital Universitario Virgen Macarena de Sevilla, integrándose en la Intranet del Servicio Andaluz de Salud y permitiendo el acceso a las historias clínicas de los pacientes. Esta base de datos utiliza software libre y cumple las normativas nacionales e internacionales sobre protección de datos, integrando un módulo de registro específico para importar automáticamente a la plataforma umbrales auditivos y potenciales evocados auditivos de dispositivos clínicos. Adicionalmente se ha desarrollado también una aplicación móvil para recopilar cuestionarios médicos de los pacientes telemáticamente. Existe una versión web de demostración a libre disposición de la comunidad audiológica. La plataforma multimodal desarrollada abre el camino a un entorno multicolaborativo y unificado en la investigación audiológica en España. Sin embargo, el apoyo de profesionales clínicos y colaboradores sanitarios sigue siendo crucial para generar conjuntos de datos multimodales abiertos de alta calidad en la investigación audiológica.