{"id":11068,"date":"2026-09-13T17:52:57","date_gmt":"2026-09-13T23:52:57","guid":{"rendered":"https:\/\/stacatarina.mx\/consejos\/probablemente-tu-reloj-inteligente-te-este-mintiendo-sobre-el-numero-de-calorias-quemadas-el-test-que-realizan-las-marcas-mas-populares\/"},"modified":"2026-09-13T17:53:03","modified_gmt":"2026-09-13T23:53:03","slug":"probablemente-tu-reloj-inteligente-te-este-mintiendo-sobre-el-numero-de-calorias-quemadas-el-test-que-realizan-las-marcas-mas-populares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stacatarina.mx\/consejos\/probablemente-tu-reloj-inteligente-te-este-mintiendo-sobre-el-numero-de-calorias-quemadas-el-test-que-realizan-las-marcas-mas-populares\/","title":{"rendered":"Probablemente tu reloj inteligente te est\u00e9 mintiendo sobre el n\u00famero de calor\u00edas quemadas, el test que realizan las marcas m\u00e1s populares"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Terminas tu entrenamiento, miras tu pulso y encuentras una cifra muy tranquilizadora por su precisi\u00f3n: 427 calor\u00edas quemadas. Cuatrocientos veintisiete, no \u201cm\u00e1s o menos un poquito\u201d. El problema es que esa figura puede tener mucha m\u00e1s imaginaci\u00f3n de la que deja ver. Un nuevo estudio publicado en M\u00c1S uno<\/em> compar\u00f3 cuatro relojes inteligentes populares con una medici\u00f3n de laboratorio y encontr\u00f3 errores consistentes al estimar el gasto de energ\u00eda. Con una complicaci\u00f3n adicional: el error aument\u00f3 a medida que aumentaba el porcentaje de grasa corporal.<\/p>\n

Los autores de la Universidad Internacional de Florida probaron el Apple Watch Series 8, Garmin Forerunner 955, Samsung Galaxy Watch 5 y Fitbit Sense 2. Apple mostr\u00f3 la desviaci\u00f3n promedio m\u00e1s peque\u00f1a; Garmin y Samsung sobreestimaron sistem\u00e1ticamente las calor\u00edas. Fitbit arroj\u00f3 resultados mucho m\u00e1s err\u00e1ticos, incluidos algunos valores tan extremos que tuvieron que ser tratados por separado en el an\u00e1lisis. En resumen, el peque\u00f1o n\u00famero que aparece en la pantalla sigue siendo \u00fatil como indicaci\u00f3n. En cuanto a representar el centavo de nuestro metabolismo, decididamente menos.<\/p>\n

Cuatro relojes inteligentes contra una m\u00e1quina que mide la respiraci\u00f3n<\/h2>\n

En la prueba participaron 58 adultos hispanos de entre 18 y 50 a\u00f1os, con una edad promedio de 23 a\u00f1os: 31 mujeres y 27 hombres. Veinticinco participantes ten\u00edan un \u00edndice de masa corporal de 30 o m\u00e1s. Todos hicieron una breve sesi\u00f3n en bicicleta reclinada: cinco minutos de descanso, diez minutos de ejercicio alternando intervalos moderados y vigorosos, luego otros cinco minutos de recuperaci\u00f3n.<\/p>\n

Los diferentes dispositivos estaban en las mu\u00f1ecas al mismo tiempo. El consumo de energ\u00eda de referencia se midi\u00f3 mediante un COSMED K5, un analizador metab\u00f3lico que detecta el ox\u00edgeno consumido y el di\u00f3xido de carbono producido a trav\u00e9s de la respiraci\u00f3n. Se trata de calorimetr\u00eda indirecta: decididamente menos pr\u00e1ctica para llevar al supermercado, mucho m\u00e1s adecuada para comprender cu\u00e1nta energ\u00eda utiliza realmente el cuerpo.<\/p>\n

Los relojes inteligentes deben lograr el mismo resultado realizando un recorrido mucho m\u00e1s largo. El sensor \u00f3ptico debajo de la carcasa utiliza fotopletismograf\u00eda para estimar la frecuencia card\u00edaca; aceler\u00f3metros y otros sensores registran el movimiento; Luego, el software combina estas se\u00f1ales con informaci\u00f3n personal como edad, sexo, altura y peso. El resultado final pasa por algoritmos patentados que los investigadores, por supuesto, no pueden abrir para ver qu\u00e9 sucede en el interior.<\/p>\n

Y algunos engranajes, al menos durante esta prueba, chirriaron.<\/p>\n

Apple comete menos errores, Garmin y Samsung tienden a sumar calor\u00edas<\/h2>\n

Despu\u00e9s de los controles de calidad, se pudieron utilizar 52 mediciones para Apple, 51 para Garmin, 50 para Samsung y 44 para Fitbit. La desviaci\u00f3n promedio de la calorimetr\u00eda fue de aproximadamente 21,6 calor\u00edas en exceso para Apple, 68,6 para Garmin y 56,8 para Samsung. En los tres casos la sobreestimaci\u00f3n media fue estad\u00edsticamente significativa, seg\u00fan los resultados publicados por los investigadores.<\/p>\n

En un protocolo tan corto, casi 69 calor\u00edas donadas por la mu\u00f1eca no son exactamente calderilla metab\u00f3lica.<\/p>\n

Fitbit merece su propio par\u00e9ntesis. Al eliminar los resultados considerados inveros\u00edmiles, la diferencia promedio se redujo a s\u00f3lo 3,1 calor\u00edas y no fue estad\u00edsticamente significativa. L\u00e1stima que siete mediciones, alrededor del 13% de las pruebas de Fitbit, hayan superado en un 450% el valor detectado por el sistema del laboratorio. Una sesi\u00f3n no produjo estimaciones. Dejando de lado los valores at\u00edpicos, el sesgo promedio aument\u00f3 a 128,6 calor\u00edas. Una media aparentemente excelente ocultaba, por tanto, una dispersi\u00f3n nada tranquilizadora.<\/p>\n

Si se analiza el error porcentual absoluto, es decir, cu\u00e1nto se alej\u00f3 la estimaci\u00f3n del valor de referencia independientemente de la direcci\u00f3n de la desviaci\u00f3n, las medianas de los cuatro dispositivos se situaron aproximadamente entre el 15 y el 25 %. Ninguno de los cuatro, durante esta prueba, transform\u00f3 la mu\u00f1eca en un laboratorio metab\u00f3lico.<\/p>\n

Cuanto mayor es la grasa corporal, peores son las estimaciones<\/h2>\n

Sin embargo, el resultado m\u00e1s interesante es qui\u00e9n llevaba el reloj. En los modelos estad\u00edsticos, un mayor porcentaje de grasa corporal se asoci\u00f3 con mayores errores en las cuatro marcas, aunque el aumento vari\u00f3 de un dispositivo a otro.<\/p>\n

Los autores se\u00f1alan varias explicaciones posibles, sin poder establecer cu\u00e1l es la responsable del resultado. El tejido graso y el movimiento del tejido alrededor de la mu\u00f1eca pueden afectar la calidad de la se\u00f1al \u00f3ptica; Es posible que los algoritmos tambi\u00e9n se hayan desarrollado en muestras que representan peor ciertos tipos de cuerpo. Sin embargo, su estructura es propietaria, por lo que atribuir el error a una causa concreta ser\u00eda ir m\u00e1s all\u00e1 de los datos disponibles.<\/p>\n

El estudio tambi\u00e9n busc\u00f3 un posible efecto del color de la piel. , pero aqu\u00ed hay que tener cautela con el resultado: todos los participantes pertenec\u00edan a los fototipos III, IV o V de Fitzpatrick y s\u00f3lo cuatro fueron clasificados como tipo V. Los propios investigadores advierten de que la muestra no permite cerrar la cuesti\u00f3n.<\/p>\n

No significa que el reloj inteligente sea in\u00fatil<\/h2>\n

El estudio mide una situaci\u00f3n muy precisa: una \u00fanica sesi\u00f3n, en bicicleta est\u00e1tica reclinada, en el laboratorio y en una muestra joven y espec\u00edfica. No sabemos si los mismos errores aparecen al correr, caminar, levantar pesas o a lo largo del d\u00eda. Adem\u00e1s, el modo de entrenamiento de los relojes se mantuvo activo incluso durante los cinco minutos iniciales de descanso y los cinco minutos finales de recuperaci\u00f3n, elemento se\u00f1alado entre los l\u00edmites por los propios autores. Por lo tanto, los resultados no se pueden transferir autom\u00e1ticamente a cada reloj inteligente, actividad o persona.<\/p>\n

Sin embargo, existe un precedente bastante engorroso. Ya en 2017 se public\u00f3 un estudio sobre Revista de Medicina Personalizada<\/em> y coordinados por investigadores de la Universidad de Stanford, probaron siete dispositivos de mu\u00f1eca en 60 personas: en general, la frecuencia card\u00edaca se detect\u00f3 bastante bien, mientras que la estimaci\u00f3n del gasto de energ\u00eda fue mucho m\u00e1s d\u00e9bil. Incluso Stanford, al presentar los resultados, subray\u00f3 que incluso el mejor dispositivo mostraba un error medio del 27%. Los modelos y algoritmos han cambiado bastante desde entonces. El problema de las calor\u00edas, evidentemente, no desapareci\u00f3 con las generaciones anteriores de relojes inteligentes.<\/p>\n

Jason Kostrna, autor principal del nuevo trabajo, resumi\u00f3 la consecuencia pr\u00e1ctica de manera bastante simple: ese n\u00famero no debe tratarse como una medida exacta. La Universidad Internacional de Florida tambi\u00e9n llama la atenci\u00f3n sobre todo sobre el riesgo de utilizarlo para decidir cu\u00e1nto comer o para construir un d\u00e9ficit de calor\u00edas con precisi\u00f3n matem\u00e1tica.<\/p>\n

El reloj inteligente puede seguir contando si nos hemos movido m\u00e1s o menos, seguir el progreso del entrenamiento y devolver tendencias personales \u00fatiles. Los propios autores reconocen que un error en el valor absoluto no excluye la posibilidad de seguir cambios relativos en el tiempo. Esas 427 calor\u00edas, sin embargo, merecen unos decimales menos en nuestra confianza. La visualizaci\u00f3n es precisa. El metabolismo, lamentablemente para los amantes de las cuentas redondas, sigue siendo mucho menos cooperativo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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