Browsing by Author "Vezo, Mayra Cindy da Cruz"
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- Identificação dos níveis de qualidade do sono usando o algoritmo K-means clustering: Benefícios de um estilo de vida fisicamente ativo durante o envelhecimentoPublication . Vezo, Mayra Cindy da Cruz; Monteiro, A.M.; Forte, PedroCategorizar (clusterizar) um grupo de pessoas idosas considerando os níveis de qualidade do sono e de aptidão funcional. Métodos: Foi feita uma análise observacional em corte transversal e, foram analisadas medidas relativas a QS, aptidão funcional, pressão arterial, frequência cardíaca e medidas antropométricas, numa população de idosos, praticantes e não praticantes de exercício físico regular. Os participantes do estudo foram recrutados do projeto “+Idade +Saúde” da Escola Superior de Educação do Instituto Politécnico de Bragança (IPB) e da Santa Casa da Misericórdia de Bragança. A amostra do estudo incluiu um total de 49 idosos, com uma média de idade de 77,94 ± 8,44 anos. O modelo K-means clustering foi utilizado para identificar o número ótimo de clusters que englobassem as principais características relacionadas com os níveis de QS. Resultados: O modelo K-means clustering conseguiu identificar dois clusters com diferentes caraterísticas e, os resultados mostraram que o cluster 2 teve um menor risco de desenvolver distúrbios do sono, com uma pontuação no PSQI de 9 pontos. O cluster 2 ainda apresentou uma menor pontuação na velocidade de marcha (2,35 pontos), uma maior força de preensão manual (FPM) (26,7 pontos), uma maior aptidão aeróbia, representada pela maior pontuação no teste de passos de 2 minutos (211,8 pontos) e, ainda, uma maior pontuação na bateria de teste Physical Performance Battery (SPPB) (11,8 pontos). Além disso, foram encontradas correlações entre a QS e a velocidade de marcha de 4 metros (r = 0,52), a FPM (r = -0,35), o teste de passos em 2 minutos (r = -0,45) e o SPPB (r = -0,46). Conclusão: O presente estudo observou que o risco diminuído de distúrbios do sono em idosos está relacionado a uma maior aptidão funcional, sendo que, o cluster 2 era composto por participantes fisicamente ativos (FA) e, estes apresentavam uma maior velocidade de marcha, um maior equilíbrio, uma maior força dos membros superiores e inferiores e uma maior resistência aeróbia. Adicionalmente, o modelo K-means clustering identificou dois clusters como sendo o número ideal de clusters e, além disso, este modelo teve um bom resultado de validação.