Clasificación mediante aprendizaje automático de los hábitos de consumo de suplementos de creatina entre los asistentes al gimnasio
Resumen
El objetivo es identificar patrones de uso y factores clave que influyen en la suplementación con creatina, proporcionando una base para futuras intervenciones educativas y recomendaciones para un uso seguro y efectivo. El estudio se aplicó a los usuarios de gimnasios de Bragança, donde se puso a disposición un código QR para realizar una encuesta. Participaron 158 personas, 65 no consumidores de suplementación con creatina (37,34% hombres; 22,78% mujeres) y 95 consumidores (15,19% hombres; 24,68% mujeres). Se implementaron cinco algoritmos de aprendizaje automático para clasificar el consumo de creatina en los asistentes al gimnasio: regresión logística, clasificador de gradiente Boost, clasificador de Ada Boost y clasificador Xgboost. Se implementó la validación cruzada de K-folds para validar el rendimiento del aprendizaje automático. Hubo una mayor proporción de mujeres que se consideraron insuficientemente informadas sobre los efectos/efectos secundarios de la creatina (22,2%) en comparación con los hombres (8,47%), p=0,03. El clasificador AdaBoost exhibió el mejor desempeño general (86%) al clasificar el uso excesivo de creatina en personas que asisten al gimnasio según sus hábitos de fumar (r = 0,33), gramos de creatina utilizados por día (r = 0,50) y falta de información sobre los efectos secundarios de la ingesta de creatina (r = -0,33). El método K-folds validó los resultados con muy buen desempeño (86%). En conclusión, los cinco métodos de aprendizaje automático empleados caracterizaron bien el uso excesivo de creatina en personas que asisten al gimnasio según los hábitos de fumar, los gramos de creatina por día y la falta de información sobre los efectos secundarios de la ingesta de creatina.
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