O uso de Machine Learning na identificação de perfis comportamentais, prescrição de treinamento e aderência ao exercício físico - Silva, Rodrigo Silveira da (2024)
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. Quando o profissional de Educação Física conhece o perfil comportamental do praticante e prescreve os exercícios respeitando essas características, ele é capaz de promover a aderência