O uso de Machine Learning na identificação de perfis comportamentais, prescrição de treinamento e aderência ao exercício físico (2024)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, RODRIGO SILVEIRA DA - EEFE
- Unidade: EEFE
- DOI: 10.11606/T.39.2024.tde-03122024-164353
- Subjects: EXERCÍCIO FÍSICO; ATIVIDADE FÍSICA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Aderência ao tratamento; Exercise; Machine learning; Treatment adherence
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O Brasil enfrenta uma alta prevalência de sedentarismo e, em que acredita-se ser oriunda a características biopsicossociais desconhecidas pelos profissionais de Educação Física, e que resultam em aversão do praticante pelo exercício. Assim, os objetivos do presente estudo foram avaliar os efeitos de prescrições de treinamento físico baseadas em características biopsicossociais de sujeitos com perfis comportamentais aversivos ou com afinidade pelo exercício sobre a aderência pelo exercício físico. O desenho experimental consistiu em duas etapas, sendo uma transversal, que consistiu em levantar um banco de dados, e compreender os padrões comportamentais relacionados à prática de exercícios no Brasil; E uma etapa longitudinal que consistiu em utilizar as informações da etapa transversal para identificar e agrupar o perfil comportamental aversivo pelo exercício, acompanhá-los por 6 meses em um programa de treinamento individualizado, adaptar os exercícios para suas respectivas características e observar os efeitos da intervenção na aderência e no próprio perfil comportamental pelo exercício comparando com um grupo controle. Como resultado, as características de sujeitos aversivos foram identificadas e ranqueadas pelo algoritmo Multilayer Perceptron (AUC = 0.7) na etapa transversal. Na etapa longitudinal, o grupo intervenção apresentou 9.4 vezes mais chances de aderência do que o grupo controle (RR = 9.4, IC = 1.2 - 74.0, p < 0.05). Conclui-se que existem dois padrões de perfis comportamentais relacionados ao exercício, sendo um com características aversivas e menor aderência ao exercício físico, e o outro com características opostas. (Continua)(Continuação) As prescrições de treinamento físico baseadas nessas características biopsicossociais previamente identificadas e moduladas, foi capaz de promover a aderência por um programa de exercícios por 6 meses
- Imprenta:
- Data da defesa: 20.09.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
SILVA, Rodrigo Silveira da. O uso de Machine Learning na identificação de perfis comportamentais, prescrição de treinamento e aderência ao exercício físico. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/39/39136/tde-03122024-164353/. Acesso em: 04 ago. 2025. -
APA
Silva, R. S. da. (2024). O uso de Machine Learning na identificação de perfis comportamentais, prescrição de treinamento e aderência ao exercício físico (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/39/39136/tde-03122024-164353/ -
NLM
Silva RS da. O uso de Machine Learning na identificação de perfis comportamentais, prescrição de treinamento e aderência ao exercício físico [Internet]. 2024 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/39/39136/tde-03122024-164353/ -
Vancouver
Silva RS da. O uso de Machine Learning na identificação de perfis comportamentais, prescrição de treinamento e aderência ao exercício físico [Internet]. 2024 ;[citado 2025 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/39/39136/tde-03122024-164353/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.39.2024.tde-03122024-164353 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
