PROPOSTA DE SISTEMA DE DETERMINAÇÃO DE GASTO ENERGÉTICO PARA

Com base nos resultados obtidos, apresenta-se nesse tópico uma proposta de sistema de determinação de gasto energético para situações ocupacionais. O sistema é um conjunto de elementos, sejam eles tangíveis ou não, que interagem de forma integrada para alcançar o fim a que se propõe. Sendo assim, essa proposta é constituída de instrumentos de coleta e tratamento dos dados necessários para a determinação do gasto energético humano em situações ocupacionais.

O sistema proposto pode ser representado de acordo com o esquema da Figura 42:

Figura 42: Sistema de determinação de gasto energético por actigrafia em contexto ocupacional

Requisitos do sistema

Assim como todo sistema em fase de elaboração, foram estabelecidos alguns requisitos que este sistema deveria atender. Esses requisitos estão mais relacionados às incoveniências que os métodos indicados em norma apresentam.

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Além do uso de actigrafia como requisito básico, ter menor custo do que os métodos gold standard recomendados por norma, apresentar resultados próximos a estes métodos, apresentar praticidade e aplicabilidade para situações ocupacionais, considerando menor invasividade e menor desconforto físico pelo uso de equipamentos.

Composição do sistema

Para esse sistema é necessário um conjunto de ferramentas de coleta de dados composto pelos actígrafos, um monitor de frequência cardíaca, um sistema de análise de composição corporal e questionários. Para o processamento dos dados, é necessário um microcomputador com acesso a alguma plataforma capaz de executar o modelo de cálculo desenvolvido pela floresta aleatória, conforme apresentado no Capítulo 9. Essa composição é comentada a seguir.

O sistema de estimativa de gasto energético proposto para situações ocupacionais está baseado na busca e experimentação laboratorial de variáveis e métodos, bem como na base teórica construída nas revisões de literatura.

Em relação aos instrumentos de coleta de dados, os actígrafos são requisito básico da proposta. Além deles propõe-se o uso de um monitor de frequência cardíaca, um sistema de análise de composição corporal e questionários. Quanto à alocação dos actígrafos a literatura não é consensual, como apresentado nos Capítulos 2 e 3. Mas como os modelos apontaram relavância para as três posições experimentadas, optou-se por adotar esse número e distribuição: 1 no pulso, 1 na cintura e 1 no tornozelo, todos no lado dominante.

Em relação às variáveis, elas são relacionadas a características da pessoa analisada e características do movimento executado, conforme indicado na literatura pela análise das equações no capítulo 3 a das redes neurais no Capítulo 4.

As variáveis relacionadas aos movimentos, à frequência cardíaca e as variáveis antropométricas de composição corporal foram confirmadas que para as condições desse estudo são aquelas com maior influência sobre a estimativa do gasto energético. A frequência cardíaca, apesar de ser uma das variáveis de correlação forte com o gasto energético, tem variações que não são facilmente controladas.

Além disso, o modelo linear proposto pela norma ISO 8996:2004 apresentou resultados com erros e dispersão. Portanto, isoladamente, a frequência cardíaca pode trazer resultados viesados. Entretanto, nos modelos desenvolvidos a variável mostrou relevância primordial na estimativa combinada com os dados relativos aos movimentos, como apresentado na literatura (Spierer et al., 2011; Villars et al., 2012).

Foram inseridas no sistema aquelas que apresentaram influência no resultado do gasto energético de acordo com os métodos desenvolvidos. Vale salientar que outros métodos também demosntraram a relevância de algumas variáveis. Entretanto, por apresentarem melhores resultados em relação ao ajuste com os dados obtidos por calorimetria, foram utilizados os resultados para cada variável dos dois modelos desenvolvidos nesse trabalho para justificar a inserção das variáveis no sistema.

A Tabela 22 apresenta as variáveis e os respetivos modelos cujo resultado justifica a inserção da variável:

Tabela 22: Variáveis inseridas no sistema e respetivos modelos que justificam sua inserção

Variável Fonte da justificativa de inclusão

Contagens dos acelerômetros do pulso Modelo hierárquico e modelo por floresta Contagens dos acelerômetros da cintura Modelo por floresta e modelo por floresta Contagens dos acelerômetros do tornozelo Modelo hierárquico e modelo por floresta

Gasto estimado semanal Modelo por floresta

Grau de atividade física Modelo por floresta

Frequência Cardíaca Modelo por floresta, modelo hierárquico

Peso e cargas Modelo hierárquico e modelo por floresta

Massa de gordura (FM) Modelo por floresta

Massa livre de gordura (FFM) Modelo por floresta

Sexo Modelo hierárquico

Altura Modelo por floresta

Índice de tempo e qualidade do sono PSQI Modelo por floresta

Índice de estado emocional AED Modelo por floresta

Etnia Modelo por floresta

Idade Modelo por floresta

É necessário fazer algumas considerações sobre as variáveis. As variáveis de gasto estimado semanal, índice PSQI de tempo e qualidade de sono, índice de AED de estado emocional, e etnia; apesar de apresentarem relação muito baixa em relação ao resultado dos modelos, decidiu-se não desprezá-las e mantê-las no sistema uma vez que são de fácil coleta e serão alvo de trabalhos futuros para estudo da relação entre elas e o gasto energético. As variáveis denominadas gasto estimado semanal e grau de atividade física são correlacionadas, pois o grau de atividade é uma categorização do gasto estimado semanal. Entretanto, é necessário estudar qual delas traduz suficientemente a relação com o gasto energético. Além disso, a variável peso foi considerada como o peso da pessoa analisada somada às cargas transportadas nas atividades em que isso ocorre. Esse fato está incluso nos modelos desenvolvidos. Por isso as variáveis peso, e o somatório da massa de gordura com a massa livre de gordura não são redundantes.

Em relação à variável sexo, além das diferenças naturais de metabolismo que devem ser consideradas, assim como foram em algumas equações analisadas, o modelo misto apontou possibilidades da influência do sexo na estimativa do gasto energético estar relacionada às diferenças na execução das atividades entre homens e mulheres. O modelo também apontou para uma possível relação não linear do peso com o gasto energético. O modelo misto poderia ser uma alternativa ao modelo de regressão por floresta aleatória, pois seus resultados também foram aceitáveis por terem correlação forte e concordância forte com os dados medidos. Mas o desvio padrão dos erros nesse modelo foram maiores que o do modelo por floresta. Por isso a opção pelo modelo de floresta.

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De acordo com a performance do modelo de regressão por floresta aleatória, é possível fazer predições de gasto energético com erro comparável ao de métodos da norma. Sendo assim, propõe-se o sistema com a incorporação desse modelo. Vale salientar que apesar do modelo desenvolvido por floresta apresentar os melhores resultados, não permite analisar os percursos do processamento, pois ele se dá de forma aleatória e oculta gerido pelo próprio algoritmo. Assim, apesar das melhorias dos métodos de estimativa terem aumentado com o auxílio das tecnologias atuais, ainda são necessários estudos para explorar as relações de nexo causal das variáveis do gasto energético em contexto ocupacional considerando que tais situações são mais complexas que a simples execução de movimentos e que há aspectos intrinsecos do ser humano e sua interação com o trabalho que não transparecem ao ponto de serem mensuradas facilmente.