Associação entre estilo de vida e tempo de exposição à TV: uma abordagem baseada em machine learning e modelos de regressão

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14571/brajets.v18.n4.1338-1348

Palavras-chave:

comportamento sedentárioio, tempo de tela, hábitos alimentares, modelagem estatística

Resumo

O tempo excessivo em frente à televisão tem sido associado ao comportamento sedentário e a riscos metabólicos, sendo influenciado por fatores como nível de atividade física, hábitos alimentares e características socioeconômicas. Este estudo empregou técnicas de aprendizado de máquina e modelagem estatística para identificar os principais preditores do tempo semanal de exposição a TV entre escolares do ensino médio. Foram analisadas variáveis categóricas, incluindo sexo, nível de atividade física, consumo alimentar e fatores socioeconômicos, utilizando o software R. A seleção de variáveis foi realizada por meio dos métodos Random Forest e Recursive Feature Elimination, seguida de análises estatísticas com regressão de Poisson e Quasi-Poisson. Os resultados indicaram que o tempo de exposição a computador, videogame ou outros dispositivos aos finais de semana e o sexo masculino apresentaram maior relevância preditiva para o tempo semanal de exposição a TV. O consumo de refrigerantes mostrou associação estatisticamente significativa no modelo Quasi-Poisson, porém com baixa importância preditiva no modelo Random Forest. Conclui-se que fatores comportamentais e sociodemográficos estão associados ao tempo de exposição a TV em escolares, e que o consumo de refrigerantes deve ser interpretado com cautela como potencial fator associado, reforçando a necessidade de investigações adicionais.

Biografias do Autor

  • Rodrigo Mercês Reis Fonseca, Universidade Federal da Bahia

    Doutorando em Difusão do Conhecimento pela UFBA, bolsista de doutorado CNPq (Processo nº 140507/2025-5, modalidade GD), e mestre em Educação Física pela UESB. Atua como pesquisador e docente, com ênfase em saúde coletiva, comportamentos de risco, juventude e desigualdades sociais. Possui publicações em periódicos e livros, experiência com orientação acadêmica e formação complementar em análise quantitativa e machine learning aplicados à pesquisa.

  • Bruna Maria Palatino Ferreira, Southwest Bahia State University

    Atualmente Residente em Saúde Coletiva, pela Fundação Municipal de Saúde,Ponta Grossa. Mestrado acadêmico em Educação Física, linha de epidemiologia e saúde (programas de saúde para idosos) Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB 2022-2024) Graduado pela Universidade Estadual de Ponta Grossa, Bacharel em Educação Física (UEPG - 2011-2015). Universidade de Coimbra, Portugal, período sanduiche, bolsista Santander Ibero-Américas (UC-2014-2015). Especialista em patologia da coluna, geriatria e gerontologia (Unibf- 2021).

  • Cristiane dos Santos Silva, Southwest Bahia State University

    Mestra do Programa de Pós-Graduação em Educação Física (PPGEF) pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB) e pela Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC). Pós-graduação Latu Sensu em Formação Docente e Práticas Pedagógicas pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA) 2021.1. Bacharelada em Educação Física pelo Centro Universitário Leonardo Da Vinci (UNIASSELVI) 2020.1. Licenciada em Educação Física pela Universidade Norte do Paraná (UNOPAR) 2019.1. Auxilia no conjunto de condições para a melhoria do condicionamento físico de jovens, adultos e idosos. Pesquisadora vinculada ao Núcleo Interdisciplinar de Estudos e Pesquisa sobre Envelhecimento Humano - NIEPEH/UESB. Atua na área administrativa e financeira. Graduado em Economia pela Faculdade Integrada Euclides Fernandes (FIEF) 2016.2.

  • Rafaelle Dayanne Barros, Instituto Federal do Amapá

    Professora do quadro efetivo do Instituto Federal do Amapá - IFAP (Campus Santana); Especialista em Educação Física Escolar (Faculdade de Macapá - FAMA); Especialista em Fisiologia do Exercício (Faculdade de Macapá - FAMA); Especialista em Fisiologia Clínica do Exercício (Universidade Federal de São Carlos - UFSCAR); Mestre em Ciências da Educação (Universidade Cristã Absoluta - ACU); Mestre em Educação Física (Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia - UESB); Membro do Núcleo de Estudos em Epidemiologia do Envelhecimento (NEPE - UESB). Na experiência docente, já ministrei aulas para o ensino fundamental II, PROEJA, ensino médio, ensino técnico e ensino superior. Tenho interesse por temas relacionados com a educação física no ensino médio e superior, bem como, por assuntos diretamente relacionados com a saúde, em especial, na população idosa.

  • Hector Luiz Rodrigues Munaro, Southwest Bahia State University

    Possui graduação em Educação Física pela Universidade Federal do Espírito Santo (1997) , Mestrado em Educação Física pela Universidade Federal de Santa Catarina (2007) e Doutorado em Educação Física pela Universidade Federal de Santa Catarina (2016). É professor Adjunto B da Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, ministrando as disciplinas de Cinesiologia e Biomecânica, para os Cursos de Educação Física e Fisioterapia. Líder de pesquisa do Núcleo de Estudos em Atividade Física e Saúde (NEAFIS) e do Núcleo de Estudos da Saúde das Populações (NESP). Sócio-Fundador da Sociedade Brasileira de Atividade Física e Saúde. Pesquisador permanente no Programa de Pós-graduação em Ensino da UESB, bem como, do Programa de Pós-graduação Associado em Educação Física (UESB/UESC). Tem experiência na área de Educação Física, com ênfase em estudos relacionados à Atividade Física e sua relação à Saúde.

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Publicado

2025-12-28

Edição

Vol. 18 N.º 4 (2025)

Secção

Article

Licença

Direitos de Autor (c) 2025 Rodrigo Mercês Reis Fonseca, Bruna Maria Palatino Ferreira, Cristiane dos Santos Silva, Rafaelle Dayanne Barros, Hector Luiz Rodrigues Munaro

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Como Citar

Mercês Reis Fonseca, R., Palatino Ferreira, B. M., dos Santos Silva, C., Barros, R. D., & Rodrigues Munaro, H. L. (2025). Associação entre estilo de vida e tempo de exposição à TV: uma abordagem baseada em machine learning e modelos de regressão. Cadernos De Educação Tecnologia E Sociedade, 18(4), 1338-1348. https://doi.org/10.14571/brajets.v18.n4.1338-1348