Uma avaliação do efeito da prescrição de exercícios baseada em aplicativo usando RL na satisfação e na intensidade do exercício (PERFORM-RL)

Visão geral do estudo O estudo PERFORM-RL foi um ensaio cruzado randomizado de 12 semanas conduzido para avaliar o impacto da prescrição de exercícios personalizada baseada em aplicativo na satisfação do usuário e na intensidade do exercício, usando aprendizagem por reforço (RL) como mecanismo chave para personalização. Este estudo procurou determinar se as sessões de exercícios geradas por RL poderiam melhorar a satisfação do usuário e aumentar a intensidade do exercício em comparação com sessões genéricas não personalizadas. Espera-se que as descobertas contribuam para o campo crescente das intervenções digitais de saúde, particularmente na área de programas de exercícios escaláveis, baseados em aplicações, concebidos para aumentar o envolvimento dos utilizadores e a adesão a longo prazo.

Objetivos do estudo O objetivo principal do estudo foi comparar a satisfação do usuário entre sessões de exercícios geradas por RL e sessões genéricas. A hipótese era que a personalização baseada na RL resultaria em maior satisfação do usuário, medida pela Escala de Prazer em Atividade Física (PACES-8). O objetivo secundário foi avaliar o efeito da CF na intensidade do exercício, medida pela escala Borg Rating of Perceived Exertion (RPE). Foi levantada a hipótese de que os participantes se exercitariam com maior intensidade na condição RL devido à natureza personalizada das sessões, alinhadas com suas preferências e níveis de condicionamento físico.

Desenho do Estudo

Este foi um ensaio cruzado randomizado e cego para avaliadores. Cada participante completou duas condições diferentes durante o estudo de 12 semanas:

Condição de intervenção: As sessões de exercícios foram personalizadas usando um modelo de aprendizagem por reforço que adaptou a dificuldade e o conteúdo da sessão com base nas preferências dos participantes, desempenho anterior e feedback.

Condição de controle: os participantes completaram sessões de exercícios genéricos e não personalizados. Essas sessões foram pré-projetadas e não se adaptaram com base no feedback ou nas preferências do usuário.

Os participantes alternaram semanalmente entre as condições de intervenção e de controle, o que significa que a cada semana eles experimentaram uma abordagem diferente para a prescrição de exercícios. Esse desenho garantiu que cada participante agisse como seu próprio controle, reduzindo a variabilidade e aumentando a robustez dos resultados. Todas as sessões de exercícios foram ministradas por meio do aplicativo i80 BPM, desenvolvido pela Samsung, o que também facilitou a coleta de dados.

Participantes Os participantes foram recrutados em Dublin, na Irlanda, e nas áreas circundantes através do boca-a-boca e das redes sociais. Um total de 62 participantes (27 homens, 42 mulheres; idade média de 42 anos) completaram pelo menos uma sessão de exercícios, com 559 sessões completadas no total durante o período experimental de 12 semanas. Os participantes eram adultos saudáveis ​​e recreativamente ativos, com idades entre 18 e 65 anos. Eles foram avaliados quanto à elegibilidade usando o "Questionário de triagem de saúde pré-participação de exercícios para profissionais de exercícios". Os critérios de exclusão incluíram deficiência física, comprometimento cognitivo grave ou incapacidade de ler e escrever em inglês.

Intervenções Intervenção de Aprendizagem por Reforço (RL)

O modelo RL empregado pelo aplicativo i80 BPM personalizou sessões de exercícios com base nas preferências do usuário, esforço percebido e feedback de sessões anteriores. A estrutura RL utilizou um agente de tomada de decisão, que selecionou exercícios de um banco de dados pré-existente com base no nível de condicionamento físico, objetivos e feedback em tempo real do usuário. A função de recompensa do modelo visava maximizar a satisfação do usuário e a eficácia da sessão, adaptando a dificuldade e o conteúdo do exercício em resposta à evolução das necessidades do usuário.

Por exemplo, se um participante relatou alta satisfação e intensidade moderada numa sessão anterior, o modelo RL sugeriria exercícios semelhantes ou um pouco mais desafiadores para a próxima sessão. O sistema RL aprendeu continuamente com as interações do usuário, ajustando a prescrição do exercício para manter o envolvimento e a eficácia ideais.

Condição de controle

Na condição de controle, os participantes receberam sessões genéricas de exercícios que não foram personalizadas ou adaptadas com base no feedback do usuário. Estas sessões incluíram uma seleção fixa de exercícios e não evoluíram ao longo do tempo, fornecendo uma linha de base com a qual a intervenção personalizada de RL poderia ser comparada.

Resultado Mede Resultado Primário: Satisfação do Usuário

A satisfação do usuário foi avaliada após cada sessão usando uma versão abreviada de 8 itens da Escala de Prazer em Atividade Física (PACES-8). Esta escala validada mede até que ponto os participantes gostaram das suas sessões de exercício. As pontuações variam de 1 (baixa satisfação) a 5 (alta satisfação), com pontuações mais altas indicando maior prazer e satisfação geral com a experiência do exercício.

Resultado secundário: intensidade do exercício

A intensidade do exercício foi mensurada por meio da escala Borg Rating of Perceived Exertion (RPE), que varia de 1 (muito fácil) a 10 (esforço máximo). Os participantes foram solicitados a avaliar seu esforço percebido após cada sessão por meio do aplicativo, garantindo a captura de sua experiência em tempo real. Os dados de frequência cardíaca, coletados por meio de um smartwatch Samsung Galaxy Fit 2, serviram como medida adicional de intensidade, validando as pontuações subjetivas de PSE.

Resultado Adicional: Frequência Cardíaca

A frequência cardíaca foi monitorada continuamente durante cada sessão usando o smartwatch Samsung Galaxy Fit 2. Os dados de frequência cardíaca foram retransmitidos automaticamente para o aplicativo i80 BPM e usados ​​para monitorar as respostas fisiológicas às sessões de exercício.

Coleta e gerenciamento de dados Os dados foram coletados por meio do aplicativo i80 BPM, que registrou a satisfação do usuário, a intensidade do exercício, a frequência cardíaca e a duração de cada sessão de exercício. Para garantir a confidencialidade dos participantes, todos os dados foram anonimizados antes da análise. Os participantes receberam um código de identificação exclusivo e todos os documentos confidenciais foram armazenados de forma segura, com acesso apenas ao pessoal autorizado.

Tamanho da amostra e cálculos de poder Com base em um estudo de viabilidade anterior, o tamanho da amostra foi estimado em no mínimo 40 participantes para detectar uma diferença média de 8 pontos na escala PACES-8 com poder de 80%. Um total de 69 participantes foram recrutados para contabilizar possíveis desistências, e 62 participantes completaram pelo menos uma sessão de exercícios. O tamanho final da amostra forneceu poder suficiente para detectar diferenças entre as condições RL e controle.

Análise Estatística Equações de Estimativas Generalizadas (GEE) foram utilizadas para analisar os desfechos primários e secundários. Modelos GEE foram aplicados para explicar a correlação de medidas repetidas dentro dos sujeitos. As variáveis ​​dependentes nos modelos foram satisfação do usuário (pontuações PACES-8) e percepção de esforço (pontuações na escala de Borg), enquanto as variáveis ​​independentes foram condição (RL vs controle) e semana de teste. As covariáveis ​​incluíram idade, sexo e níveis basais de atividade física, com o ID do participante incluído como efeito do sujeito.