Classificação por machine learning dos hábitos de consumo de suplementos de creatina em frequentadores de ginásios
Resumo
O objetivo é identificar os padrões de utilização e os principais fatores que influenciam a suplementação de creatina, fornecendo uma base para futuras intervenções educacionais e recomendações para uma utilização segura e eficaz. O estudo foi aplicado a frequentadores de ginásios em Bragança, onde foi disponibilizado um código QR para uma pesquisa. Participaram 158 pessoas, 65 não consumidores de suplementação de creatina (37,34% homens; 22,78% mulheres) e 95 consumidores (15,19% homens; 24,68% mulheres). Foram implementados cinco algoritmos de aprendizagem automática para classificar o consumo de creatina em frequentadores de ginásios: Regressão Logística, Classificador de Impulso Gradiente, Classificador de Impulso Ada, Classificador Xgboost. A validação cruzada de K-folds foi implementada para validar o desempenho da aprendizagem automática. Verificou-se uma maior proporção de mulheres que se consideravam insuficientemente informadas sobre os efeitos/efeitos secundários da creatina (22,2%) em comparação com os homens (8,47%), p=0,03. O classificador AdaBoost expôs o melhor desempenho global (86%) na classificação do uso excessivo de creatina em frequentadores de ginásios com base nos seus hábitos tabágicos (r = 0,33), gramas de creatina utilizadas por dia (r = 0,50) e falta de informação sobre os efeitos secundários da ingestão de creatina (r = -0,33). O método K-folds validou os resultados com um desempenho muito bom (86%). Em conclusão, os cinco métodos de aprendizagem automática empregados caracterizaram bem o uso excessivo de creatina em frequentadores de ginásios com base nos hábitos de fumo, gramas de creatina por dia e falta de informação sobre os efeitos secundários da ingestão de creatina.
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