El efecto de una aplicación móvil basada en aprendizaje automático sobre la actividad física en mujeres con sobrepeso y obesidad

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la inactividad física es uno de los problemas de salud pública más importantes de nuestro tiempo. Los problemas de salud asociados a este tema provocan una sobrecarga de los servicios sanitarios. Según el informe publicado por la OMS en 2022, la prevalencia del sobrepeso y la obesidad en el mundo constituye el 60% de la población total y provoca 1,2 millones de muertes en la región europea. En Turquía, la prevalencia de obesidad es de 66,8 en todos los géneros y de 69,3 en las mujeres. La creciente epidemia de sobrepeso y obesidad, que deriva en enfermedades crónicas a largo plazo, supone una importante amenaza para la salud pública tanto a nivel mundial como en nuestro país.

La actividad física es una medida de estilo de vida esencial para mantener un peso saludable y prevenir la obesidad. En las mujeres, los niveles de actividad física disminuyen durante el embarazo y la inactividad continúa después del parto. Por lo tanto, también es importante determinar los niveles de actividad física de las mujeres con riesgo de obesidad y planificar iniciativas de salud pública para aumentar sus niveles de actividad física.

La teoría cognitivo-conductual (TCC) es una teoría que sugiere que los pensamientos, sentimientos y comportamientos están interconectados y se influyen entre sí. La TCC se utiliza en muchas intervenciones para mejorar la salud, como mejorar los niveles de actividad física. Por otro lado, la teoría cognitiva social (SCT) es una teoría importante en la planificación de intervenciones de cambio de comportamiento relacionadas con los comportamientos de salud cambiantes y sostenibles de los individuos. SCT proporciona una perspectiva sólida para comprender los comportamientos de salud relacionados con la actividad física al identificar la interacción entre los individuos, el medio ambiente y el comportamiento. Asociar los componentes de la CBT y la SCT con el nivel de actividad física proporcionará un enfoque integral al abordar simultáneamente los factores cognitivos, conductuales, ambientales y sociales que afectan los niveles de actividad física de las mujeres de mediana edad.

Incrementar la actividad física es una intervención eficaz para reducir la prevalencia de la obesidad y el sobrepeso, importantes problemas de salud pública a nivel mundial y en nuestro país. Existe una necesidad urgente de intervenciones de cambio de comportamiento para determinar y aumentar los niveles de actividad física en toda la sociedad y especialmente en los grupos de riesgo para promover estilos de vida saludables. Esta investigación está diseñada para evaluar el impacto de una aplicación móvil basada en aprendizaje automático que proporciona recomendaciones personalizadas para aumentar la actividad física, que es un comportamiento de salud esencial para prevenir la obesidad y muchas otras enfermedades no transmisibles en mujeres con sobrepeso y obesidad.

Después de obtener aprobaciones institucionales y éticas, los datos se recopilarán mediante entrevistas cara a cara con mujeres de entre 35 y 60 años que soliciten ingreso a los centros de salud familiar en Estambul. Se medirá la altura y el peso de las mujeres y se calculará su índice de masa corporal (IMC). Se incluirán en el estudio mujeres con un valor de IMC de 25 o superior y sin condición médica o problema de salud que impida su estado de actividad física.

Los datos para el estudio se recopilarán utilizando las siguientes herramientas y medidas: Formulario de características de identificación, Escala visual analógica (EVA), Medidas antropométricas, Cuestionario internacional de actividad física (formulario abreviado), Escala de autoeficacia en la actividad física de las mujeres, Escala de barreras de actividad física , Escala de actividad física cognitivo-conductual, Escala de autoeficacia en el ejercicio y pulsera inteligente.

Después de la recopilación de datos, los datos se transferirán al paquete de software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 25.0 para su análisis. El análisis de datos incluirá porcentajes, valores medios, desviaciones estándar y prueba de chi-cuadrado, prueba t para muestras independientes, prueba ANOVA de medidas repetidas y la prueba de Bonferroni corregida para análisis avanzados.