O efeito de um aplicativo móvel baseado em aprendizado de máquina na atividade física em mulheres com sobrepeso e obesas

Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), a inatividade física é um dos problemas significativos de saúde pública do nosso tempo. Os problemas de saúde associados a esta questão levam à sobrecarga dos serviços de saúde. Segundo o relatório publicado pela OMS em 2022, a prevalência do excesso de peso e da obesidade no mundo constitui 60% da população total e causa 1,2 milhões de mortes na região europeia. Na Turquia, a prevalência da obesidade é de 66,8 em todos os sexos e de 69,3 nas mulheres. A crescente epidemia de peso excessivo e obesidade, que conduz a doenças crónicas a longo prazo, representa uma ameaça significativa à saúde pública, tanto a nível mundial como no nosso país.

A atividade física é uma medida de estilo de vida essencial para manter um peso saudável e prevenir a obesidade. Nas mulheres, os níveis de atividade física diminuem durante a gravidez e a inatividade continua após o parto. Portanto, determinar os níveis de actividade física das mulheres em risco de obesidade e planear iniciativas de saúde pública para aumentar os seus níveis de actividade física também são importantes.

A Teoria Cognitiva Comportamental (TCC) é uma teoria que sugere que pensamentos, sentimentos e comportamentos estão interconectados e influenciam uns aos outros. A TCC é usada em muitas intervenções de melhoria da saúde, como a melhoria dos níveis de atividade física. Por outro lado, a Teoria Social Cognitiva (SCT) é uma teoria importante no planejamento de intervenções de mudança de comportamento relacionadas à mudança e manutenção de comportamentos de saúde dos indivíduos. A SCT fornece uma forte perspectiva na compreensão dos comportamentos de saúde relacionados à atividade física, identificando a interação entre os indivíduos, o ambiente e o comportamento. A associação dos componentes da TCC e da TCS ao nível de atividade física proporcionará uma abordagem abrangente, abordando simultaneamente os fatores cognitivos, comportamentais, ambientais e sociais que afetam os níveis de atividade física das mulheres de meia-idade.

O aumento da atividade física é uma intervenção eficaz na redução da prevalência da obesidade e do excesso de peso, que são problemas significativos de saúde pública em todo o mundo e no nosso país. Há uma necessidade urgente de intervenções de mudança de comportamento para determinar e aumentar os níveis de actividade física em toda a sociedade e especialmente em grupos de risco para promover estilos de vida saudáveis. Esta pesquisa foi projetada para avaliar o impacto de um aplicativo móvel baseado em aprendizado de máquina que fornece recomendações personalizadas para aumentar a atividade física, que é um comportamento de saúde essencial na prevenção da obesidade e de muitas outras doenças não transmissíveis em mulheres com sobrepeso e obesas.

Após a obtenção das aprovações institucionais e éticas, os dados serão coletados por meio de entrevistas presenciais com mulheres de 35 a 60 anos que se inscrevem nos Centros de Saúde da Família em Istambul. Serão medidos a altura e o peso das mulheres e calculado o Índice de Massa Corporal (IMC). Mulheres com valor de IMC igual ou superior a 25 e nenhuma condição médica ou problema de saúde que possa impedir seu estado de atividade física serão incluídas no estudo.

Os dados para o estudo serão coletados por meio das seguintes ferramentas e medidas: Formulário de Características de Identificação, Escala Visual Analógica (VAS), Medidas Antropométricas, Questionário Internacional de Atividade Física (Formulário Abreviado), Escala de Autoeficácia de Atividade Física Feminina, Escala de Barreiras de Atividade Física , Escala de Atividade Física Cognitivo-Comportamental, Escala de Autoeficácia no Exercício e pulseira inteligente.

Após a coleta de dados, os dados serão transferidos para o pacote de software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 25.0 para análise. A análise dos dados incluirá porcentagens, valores médios, desvios padrão e teste qui-quadrado, teste t de amostra independente, teste ANOVA de medidas repetidas e teste de Bonferroni corrigido para análises avançadas.