Modelo preditivo da força de preensão manual em adolescentes
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v76.118298Palavras-chave:
Força de preensão manual, adolescentes, rastreio populacional, atividade física, saúde musculoesqueléticaResumo
Introdução: A força de preensão manual é uma medida fundamental da função do membro superior e da aptidão física geral em adolescentes, refletindo a saúde muscular e o risco potencial de futuros problemas de saúde.
Objectivo: O objectivo deste estudo foi desenvolver um modelo preditivo da força de preensão manual em adolescentes, utilizando variáveis antropométricas, para identificar aqueles com risco de desenvolver futuros problemas de saúde.
Métodos: Os dados sociodemográficos, o índice de massa corporal (IMC) e a percentagem de gordura corporal foram recolhidos durante as aulas de educação física. A força de preensão manual foi medida duas vezes, utilizando o braço dominante, e o melhor resultado foi registado. Foram ainda recolhidos dados adicionais através do teste Course Navette, da Escala de Motivação para a Atividade Física e Lazer (PALMS), do Questionário Internacional de Atividade Física (IPAQ) e do Questionário de Saúde e Bem-Estar (QHWB). Foi utilizado um processo de validação cruzada aninhada, incorporando a seleção de variáveis por Boruta e a regressão ElasticNet. A avaliação do modelo incluiu o erro médio, a raiz do erro quadrático médio, o R² e os intervalos de confiança obtidos por bootstrap. A amostra foi constituída por 867 estudantes do ensino secundário (idade média = 14,03 ± 1,19 anos; 53,9% do sexo masculino).
Resultados: O modelo apresentou um bom desempenho preditivo: MAE = 3,76 (0,29), RMSE = 4,73 (0,36), R² = 0,48 (0,08) e MAE normalizado médio = 9,90%. Os preditores selecionados incluíram a idade (b = 1,86), o sexo (b = -1,03), o IMC (b = 4,16), a percentagem de gordura corporal (b = -3,94) e os estádios de Navette (b = 1,06).
Conclusões: Este estudo fornece evidências preliminares para um modelo preditivo que estima a força de preensão manual em adolescentes utilizando preditores indiretamente mensuráveis, empregando uma abordagem rigorosa de aprendizagem automática, que retém apenas preditores robustos para o rastreio populacional.
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