RESUMEN
Introdução: A avaliação do consumo alimentar permite gerar conhecimento sobre a alimentação de indivíduos e populações, além de identificar os determinantes e tendências no consumo. Com ela é possível planejar ações, orientar serviços e implementar políticas públicas de saúde adequadas as necessidades da população. Com o apoio da tecnologia é possível automatizar algumas etapas do processo de análise de dados, com redução do tempo e recursos necessários, especialmente em grandes grupos. Entretanto, em países como o Brasil, ainda são escassas as aplicações de algoritmos de machine learning na avaliação da dieta. Objetivo: Aplicar algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar de servidores públicos em um grande estudo brasileiro. Métodos: Este estudo analisou transversalmente os dados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). A partir destes dados, para explorar e classificar padrões alimentares, foi utilizado o algoritmo de cluster - K-Means. Na sequência, quatro algoritmos preditivos - Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT), Naïve Bayes (NB), K-Nearest Neighbours (Knn) - foram aplicados incluindo variáveis demográficas, socioeconômicas e clínicas para predizer padrões alimentares. Adicionalmente, Sistemas de Recomendações foram construídos com algoritmos de Filtragem Colaborativa Baseada em Usuário e Itens (UBCF / IBCF) para o aconselhamento personalizado de dieta. As análises foram realizadas com a utilização do ambiente R. Resultados: Dois padrões alimentares foram derivados na amostra. O primeiro padrão, rotulado como "Padrão Ocidental", no qual os participantes apresentaram ingestões médias superiores para cereais refinados, feijões, carnes vermelhas e processadas, leite e produtos lácteos com alto teor de gorduras e bebidas adoçadas, quando comparados aqueles incluídos no outro padrão. O segundo padrão, rotulado como "Padrão Prudente", os participantes apresentaram consumo superior de frutas, vegetais, cereais integrais, aves, peixes, leite e produtos lácteos com redução de gorduras. Para a construção dos Sistemas de Recomendações foi fixado o limite de cinco itens, por participante, para evitar recomendações extensas e inespecíficas sobre a dieta (precisão entre 90% [IBCF] e 91% [UBCF]). Conclusão: Através da aplicação de algoritmos de machine learning foi possível realizar a análise de dados sobre o consumo, predizer padrões e personalizar recomendações sobre a dieta. Com o apoio das técnicas utilizadas, é possível subsidiar profissionais na gestão e no planejamento de ações de educação alimentar e nutricional personalizadas.
Introduction: The evaluation of food consumption allows generating knowledge about the diet of individuals and populations, in addition to identifying the determinants and trends in consumption. With it is possible to plan actions, guide services and implement public health policies appropriate to the needs of the population. With the support of technology, it is possible to automate some stages of the data analysis process, reducing the time and resources needed, especially in large groups. However, in countries like Brazil, the applications of machine learning algorithms in diet assessment are still scarce. Objective: Apply machine learning algorithms in the evaluation of food consumption by public servants in a large Brazilian study. Methods: This study cross-sectionally analyzed the baseline data from the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). From these data, to explore and classify dietary patterns, the cluster algorithm K-Means was used. Next, four predictive algorithms - Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT), Naïve Bayes (NB), K-Nearest Neighbors (Knn) - were applied including demographic, socioeconomic and clinical variables to predict dietary patterns. Additionally, Recommendation Systems were built with User- and Items-Based Collaborative Filtering algorithms (UBCF / IBCF) for personalized diet advice. The analyzes were performed using the environment R. Results: Two dietary patterns were derived in the sample. The first pattern, labeled as "Western Pattern", in which the participants had higher average intakes for refined cereals, beans, red and processed meats, milk and dairy products with a high fat content and sweetened drinks, when compared to those included in the other pattern. The second pattern, labeled "Prudent Pattern", participants showed a higher consumption of fruits, vegetables, whole grains, poultry, fish, milk and dairy products with reduced fats. For the construction of the Recommender Systems, a limit of five items was set, per participant, to avoid extensive and unspecific recommendations on the diet (accuracy between 90% [IBCF] and 91% [UBCF]). Conclusion: Through the application of machine learning algorithms, it was possible to perform data analysis on consumption, predict patterns and personalize diet recommendations. With the support of the techniques used, it is possible to subsidize professionals in the management and planning of personalized food and nutrition education actions.
Asunto(s)
Dieta , Epidemiología Nutricional , Conducta Alimentaria , Aprendizaje Automático , Análisis de Datos , Análisis por ConglomeradosRESUMEN
OBJECTIVE: This study aimed to analyze the physical and pulmonary capacities of hospitalized patients with severe coronavirus disease and its correlation with the time of hospitalization and complications involved. METHODS: A total of 54 patients, aged ≥18 years of both sexes, were evaluated 2-4 months after hospital discharge in São Paulo, Brazil. The physical characteristics analyzed were muscle strength, balance, flexibility, and pulmonary function. The K-means cluster algorithm was used to identify patients with similar physical and pulmonary capacities, related to the time of hospitalization. RESULTS: Two clusters were derived using the K-means algorithm. Patients allocated in cluster 1 had fewer days of hospitalization, intensive care, and intubation than those in cluster 2, which reflected a better physical performance, strength, balance, and pulmonary condition, even 2-4 months after discharge. Days of hospitalization were inversely related to muscle strength, physical performance, and lung function: hand grip D (r=−0.28, p=0.04), Short Physical Performance Battery score (r=−0.28, p=0.03), and forced vital capacity (r=−0.29, p=0.03). CONCLUSION: Patients with a longer hospitalization time and complications progressed with greater loss of physical and pulmonary capacities.
Asunto(s)
Humanos , Masculino , Femenino , Adolescente , Adulto , Alta del Paciente , Coronavirus , Brasil , Análisis por Conglomerados , Estudios Transversales , Fuerza de la Mano , Hospitalización , Hospitales , PulmónRESUMEN
A sociedade brasileira tem passado nas últimas décadas por um intenso processo de envelhecimento. Entretanto, o número de estudos sobre a influência da aposentadoria na alimentação e outros possíveis fatores de risco ainda é baixo. Esta dissertação foi dividida em duas partes. Na primeira, foi analisado o papel da aposentadoria na alimentação, e na segunda, a sua associação com o tabagismo, a prática de atividade física e o consumo excessivo de álcool. A amostra foi composta por 6.529 servidores públicos de 50 a 69 anos de idade, sendo 2.854 homens e 3.675 mulheres, provenientes do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil), um estudo de coorte realizado em seis centros de ensino superior no Brasil. O Índice de Qualidade da Dieta-Revisado (IQD-R) foi utilizado para a avaliação do consumo a partir do Questionário de Frequência Alimentar aplicado na primeira onda de avaliações, que ocorreu entre agosto de 2008 e dezembro de 2010. Nas duas análises, foram utilizados modelos de regressão logística com efeitos fixos por centro de investigação e ajuste por variáveis sociodemográficas e de saúde. Os resultados mostraram que a aposentadoria esteve associada com uma dieta de melhor qualidade apenas entre os homens (OR 1,70; IC95 por cento : 1,04-2,76). Foi encontrada também uma associação positiva para homens com cônjuge também aposentado (OR 2,24; IC95 por cento : 1,01-4,95). Quanto aos demais fatores analisados, entre os homens foi encontrada uma associação da aposentadoria com maior prática de atividade física (OR 1,73; IC95 por cento : 1,08-2,78) e neutra com tabagismo e consumo de álcool. Entre as mulheres, foi encontrada associação da aposentadoria com maior prática de atividade física apenas quando o cônjuge não estava aposentado (OR 2,35; IC95 por cento : 1,20-4,64). Este estudo apresenta análises e resultados novos sobre a relação entre aposentadoria e fatores de risco como alimentação e atividade física, essenciais para a preservação da saúde e da qualidade de vida durante o processo de envelhecimento
Brazil has undergone an intense aging process in recent decades. However, the number of studies on the influence of retirement on individual diet and other possible risk factors is still low. This dissertation was divided in two parts. In the first, we analyzed the role of retirement in diet, and in the second, its association with smoking, physical activity and excessive alcohol consumption. The sample consisted of 6,529 public servants from 50 to 69 years old, of which 2,854 were men and 3,675 women. Data was obtained from the Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brazil), a cohort study with civil servants from six Brazilian higher education centers. The Diet-Revised Quality Index (IQD-R) was used to evaluate the intake from the Food Frequency Questionnaire applied in the first wave, which occurred between 2008 and 2010. We used logistic regression with fixed effects per research center, adjusted for sociodemographic and health variables. Retirement was associated with a better quality diet only among men (OR 1,70; CI95 per cent : 1,04-2,76). There was also a positive association for men with a retired spouse (OR 2,24; CI95 per cent : 1,01-4,95). Regarding the other factors analyzed, for men we found an association of retirement with greater physical activity practice (OR 1,73; CI95 per cent : 1,08-2,78) and neutral with smoking and alcohol consumption. Among women, we found an association of retirement with greater physical activity when spouse was not retired (OR 2,35; CI95 per cent : 1,20-4,64). The study presents new results on the relationship between retirement and risk factors such as diet and physical activity, which are essential for the preservation of health and quality of life during the aging process