ePO 29 – Validation d’un algorithme personnalisé pour la pratique autonome d’activité physique : protocole d’étude e-Delphi modifié
Maria Pereira Gomes1, Andreia Sofia Pinheiro de Sousa2, Anabela Correia Martiins3
1 CIR (E2S – P.PORTO); ESTESC, 2 CIR (E2S – P.PORTO), 3 ESTESC
Introdução: Segundo a Organização Mundial da Saúde e a American College of Sports Medicine, a prática regular de atividade física (AF) moderada a vigorosa é essencial para manter e melhorar a saúde. Contudo, as recomendações são genéricas e difíceis de interpretar, dificultando a prática autónoma e segura de AF nos níveis recomendados. As aplicações móveis têm o potencial de preencher esta lacuna através de prescrições personalizadas baseadas em dados biológicos e facilmente acessíveis. O objetivo é criar um algoritmo digital de estratificação de risco e prescrição individualizada para a prática segura e autónoma de AF, validado por consenso de peritos.
Métodos: O algoritmo que será proposto foi desenvolvido com base em guidelines de referência e num estudo misto com potenciais utilizadores (n=142), identificando necessidades, barreiras e facilitadores à adoção de um estilo de vida ativo. A validação será feita através de um estudo Delphi modificado online de duas rondas. O painel de peritos, com pelo menos 9 participantes, será recrutado através da rede Health-Enhancing Physical Activity Europe Network. A primeira ronda consistirá num questionário online anónimo. Após análise e feedback controlado com indicadores descritivos, será realizada uma segunda ronda de reavaliação. A relevância será avaliada numa escala Likert de 9 pontos, sendo o consenso definido por um nível de concordância ≥80%. Em caso de falta de consenso, será realizada uma entrevista em grupo focal.
Discussão: A metodologia Delphi é adequada para temas multidimensionais, permitindo a recolha anónima de opiniões especializadas e reduzindo o risco de viés. Face à heterogeneidade existente na prescrição de AF e exercício, a validação deste algoritmo por consenso de peritos é fundamental para obter um modelo estruturado e rigoroso.
Conclusão: Este estudo contribuirá para o desenvolvimento de uma ferramenta digital baseada no consenso científico que apoie a prática autónoma, segura e personalizada de AF.
