Classificazione tramite apprendimento automatico delle abitudini di consumo di integratori di creatina tra i frequentatori di palestra
Abstract
L'obiettivo è identificare modelli di utilizzo e fattori chiave che influenzano l'integrazione di creatina, fornendo una base per futuri interventi educativi e raccomandazioni per un uso sicuro ed efficace. Lo studio è stato applicato ai frequentatori di palestre di Bragança, dove è stato messo a disposizione un codice QR per un sondaggio. Hanno partecipato 158 persone, 65 non consumatori di integratori di creatina (37,34% uomini; 22,78% donne) e 95 consumatori (15,19% uomini; 24,68% donne). Sono stati implementati cinque algoritmi di apprendimento automatico per classificare il consumo di creatina tra i frequentatori di palestra: regressione logistica, classificatore Gradient Boost, classificatore Ada Boost, classificatore Xgboost. È stata implementata la convalida incrociata K-fold per convalidare le prestazioni dell'apprendimento automatico. La percentuale di donne che si consideravano insufficientemente informate sugli effetti/effetti collaterali della creatina era più alta (22,2%) rispetto agli uomini (8,47%), p=0,03. Il classificatore AdaBoost ha mostrato le migliori prestazioni complessive (86%) nel classificare l'uso eccessivo di creatina nei frequentatori di palestra in base alle loro abitudini di fumo (r = 0,33), ai grammi di creatina utilizzati al giorno (r = 0,50) e alla mancanza di informazioni sugli effetti collaterali dell'assunzione di creatina (r = -0,33). Il metodo K-folds ha convalidato i risultati con ottime prestazioni (86%). In conclusione, i cinque metodi di apprendimento automatico impiegati hanno caratterizzato bene l'abuso di creatina nei frequentatori di palestra in base alle abitudini di fumo, ai grammi di creatina al giorno e alla mancanza di informazioni sugli effetti collaterali dell'assunzione di creatina.
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