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- Uso de suplementos de creatina por praticantes de exercício físico em ginásios da cidade de BragançaPublication . Magalhães, Patrícia; Encarnação, Samuel; Monteiro, A.M.; Pereira, Ana Maria Geraldes RodriguesCom o número crescente de pessoas a frequentar ginásios, aumentam também os mitos e a desinformação acerca da suplementação alimentar, nomeadamente o uso de suplementos de creatina, o que pode implicar sérios problemas de saúde. OBJETIVOS: Avaliar hábitos de consumo de suplementos de creatina em pessoas que frequentam ginásios. METODOLOGIA: Estudo transversal e observacional de carácter quantitativo. Foi aplicado um questionário a 158 frequentadores de ginásios da cidade de Bragança. A análise estatística foi conduzida para descrição amostral e análise comparativa entre os grupos por sexo. Foi aplicado o teste de qui-quadrado de duas proporções simples (X2). Todas as análises estatísticas foram realizadas em linguagem de programação PythonTM. RESULTADOS: Constatou-se que 37,34% dos homens e 22,78% das mulheres consomem creatina, principalmente os que apresentam idades compreendidas entre os 18 a 25 anos. Todos os participantes consomem a creatina sob a forma de pó, maioritariamente numa quantidade diária entre 3 a 5 gramas (57,62% dos homens e 58,33% das mulheres) verificando-se ainda que 25,42% dos homens e 13,89% das mulheres consomem uma quantidade superior ao recomendado no rótulo. 45,76% dos homens, consomem creatina depois do treino enquanto que 58,33% das mulheres consomem antes do treino. A maioria dos participantes começou a tomar suplementação de creatina por iniciativa própria (67,80% homens e 66,67% mulheres). Relativamente às razões do seu uso destaca-se o aumento da força (72,88% dos homens e 72,22% das mulheres) 55,93% dos homens e 69,44% das mulheres para o aumento de energia e 54,24% dos homens e 61,11% das mulheres para o aumento da massa muscular. CONCLUSÕES: Considera-se pertinente aumentar a literacia dos frequentadores de ginásios sobre a suplementação de creatina para que possam usar o suplemento de forma mais consciente e segura, com o aconselhamento e monitorização por um profissional de saúde.
- + Idade + Saúde: Um programa de exercício físico regular para idosos, promotor de saúde e bem-estar, capacitação profissional e evidência científicaPublication . Monteiro, A.M.; Encarnação, SamuelAtualmente, um grande número de idosos participa em programas de atividade física. Um programa de exercício regular para a terceira idade é fundamental para promover a saúde física, mental e social dos idosos. O treino multicomponente e o treino de potência têm evidências que suportam os benefícios para a saúde física, cognitiva e o bem-estar de pessoas idosas. Objetivos: O objetivo deste estudo foi apresentar as últimas evidências científicas sobre o treino de força/potência muscular e o treino multicomponente administrados a pessoas idosas e, a seguir, descrever o projeto +idade +saúde em Bragança, Portugal, e ainda analisar perspetivas para desenvolver projetos semelhantes noutras regiões do país. Desenvolvimento: O treino multicomponente, que combina exercícios aeróbicos, de resistência, equilíbrio e flexibilidade, melhora as capacidades cognitivas e físicas de idosos com diferentes níveis de funcionalidade, tais como idosos fisicamente independentes ou idosos residentes em lares. As evidências mostram que o treino multicomponente causa melhorias na mobilidade, força muscular e redução do risco de quedas. O treino de potência, por sua vez, age de forma mais específica, e é focado na capacidade de gerar força rápida (potência muscular) sendo eficiente para melhorar a funcionalidade global, e também para prevenção contra fragilidade e risco de quedas. O projeto +idade +saúde, a ser implementado em Bragança desde 2006, promove o exercício físico regular para idosos, apresentando resultados positivos na saúde física e mental desta população. Ao nível psicológico, tem mostrado, nomeadamente, constituir-se como fator protetor de solidão nos idosos que nele participam. Este projeto pode servir de modelo para outras instituições académicas e governamentais desenvolverem iniciativas semelhantes. Perspetivas: Outras universidades, juntas de freguesias e câmaras municipais de Portugal podem replicar o organograma do projeto +idade +saúde, promovendo novas parceria entre as instituições. Projetos similares ao +idade +saúde poderão proporcionar benefícios para a saúde pública em geral, promover maior envolvimento e formação académica dos alunos universitários e a construção de uma nova cultura de exercício físico para a terceira idade a nível nacional. Conclusão: A implementação de programas semelhante ao +idade +saúde noutras regiões de Portugal poderá trazer benefícios significativos para a saúde e bem-estar da população idosa. Promovendo a atividade física, estes programas melhoram a qualidade de vida, reduzem custos de saúde e contribuem para um envelhecimento mais ativo e saudável.
- The Effects of an 8-Month Multicomponent Training Program in Body Composition, Functional Fitness, and Sleep Quality in Aged People: A Randomized Controlled TrialPublication . Forte, Pedro; Encarnação, Samuel; Branquinho, Luís; M. Barbosa, Tiago; Monteiro, A.M.; Pecos-Martín, DanielThis study examined the effects of an intervention on anthropometrics, body composition, physical fitness, and sleep quality in aged individuals, comparing a control group (N = 11) and an experimental group (N = 13) across two measurement points. Methods: A multicomponent training program of 8 months was adopted as the intervention group. A bioimpedance balance, functional fitness test, and Pittsburgh Sleep Quality Index measured body composition, functional fitness, and sleep quality. Results: Both groups showed minimal changes in body mass and hand grip strength. However, the experimental group experienced significant improvements in physical fitness, including a 26% increase in arm curl repetitions, an 18% reduction in 5 times sit-to-stand (5TSTS) completion time, and a 29% rise in 2-min step test (2MST) steps, indicating enhanced muscle endurance and cardiovascular fitness. Flexibility decreased significantly in the experimental group, while body fat percentage was reduced by 10%. Sleep quality improved by 47% in the experimental group but declined by 14% in the control group. Correlational analysis revealed that better sleep quality was linked to improved fitness performance and reduced body fat in the experimental group, with post-intervention results further confirming the connection between sleep and fat reduction. In the control group, improved sleep quality was associated with higher metabolic rates after 8 months. Conclusions: These findings suggest that the intervention positively impacted physical fitness and sleep quality, with potential benefits for overall health.
- Classification of recovery states in U15, U17, and U19 sub-elite football players: a machine learning approachPublication . Teixeira, José Eduardo; Encarnação, Samuel; Branquinho, Luís; Ferraz, Ricardo; Portella, Daniel Leite; Monteiro, Diogo; Morgans, Ryland; Barbosa, Tiago M.; Monteiro, A.M.; Forte, PedroA promising approach to optimizing recovery in youth football has been the use of machine learning (ML) models to predict recovery states and prevent mental fatigue. This research investigates the application of ML models in classifying male young football players aged under (U)15, U17, and U19 according to their recovery state. Weekly training load data were systematically monitored across three age groups throughout the initial month of the 2019–2020 competitive season, covering 18 training sessions and 120 observation instances. Outfield players were tracked using portable 18-Hz global positioning system (GPS) devices, while heart rate (HR) was measured using 1 Hz telemetry HR bands. The rating of perceived exertion (RPE 6–20) and total quality recovery (TQR 6–20) scores were employed to evaluate perceived exertion, internal training load, and recovery state, respectively. Data preprocessing involved handling missing values, normalization, and feature selection using correlation coefficients and a random forest (RF) classifier. Five ML algorithms [K-nearest neighbors (KNN), extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), RF, and decision tree (DT)] were assessed for classification performance. The K-fold method was employed to cross-validate the ML outputs. Results: A high accuracy for this ML classification model (73–100%) was verified. The feature selection highlighted critical variables, and we implemented the ML algorithms considering a panel of 9 variables (U15, U19, body mass, accelerations, decelerations, training weeks, sprint distance, and RPE). These features were included according to their percentage of importance (3–18%). The results were cross-validated with good accuracy across 5-fold (79%). Conclusion: The five ML models, in combination with weekly data, demonstrated the efficacy of wearable device-collected features as an efficient combination in predicting football players’ recovery states.
- Machine learning classification of consumption habits of creatine supplements in GYM goersPublication . Magalhães, Patrícia C.; Encarnação, Samuel; Schneider, Andre; Miguel Forte, Pedro; de Araújo Teixeria, José Eduardo; Monteiro, A. M.; Barbosa, Tiago M.; Pereira, Ana M.; ENCARNACAO, SAMUEL GONCALVES ALMEIDAThe aim is to identify usage patterns and the main factors that influence creatine supplementation, providing a basis for future educational interventions and recommendations for safe and effective use. The study was applied to gym goers in Bragança, where a QR code for a survey was released. 158 people participated, 65 non-consumers of creatine supplementation (37.34% men; 22.78% women) and 95 consumers (15.19% men; 24.68% women). Five machine learning algorithms were implemented to classify creatine consumption in gym goers: Logistic Regression, Gradient Boosting Classifier, Ada Boost Classifier, Xgboost Classifier. K-folds cross-validation was implemented to validate the machine learning performance. There was an increased proportion of females with considered themselves not sufficiently informed about the creatine effects/side effects (22.2%) in comparison to males (8.47%), p=0.03. The AdaBoost classifier exposed the best overall performance (86%) in classifying overuse of creatine in gym goers based on their Smoke habits (r = 0.33), grams of creatine used per day (r = 0.50) and lack information about the side effects of creatine intake (r = -0.33). The K-folds method validates the results with very good performance (86%). In conclusion, the five machine learning methods employed well characterized the overuse of creatine in gym goers based on smoke habits, grams of creatine per day, and lack information about the side effects of creatine intake.