Tu smartwatch puede acertar el pulso y fallar mucho con las calorías en fuerza
Un estudio comparó cuatro wearables con ECG y calorimetría indirecta durante entrenamiento de fuerza: algunas medidas de frecuencia cardiaca fueron razonables, pero el gasto energético mostró una concordancia muy pobre.
Resultados iniciales: un estudio, muestra pequeña o seguimiento corto.
La pantalla de un smartwatch puede mostrar pulsaciones y calorías con la misma precisión visual, pero eso no significa que ambas cifras tengan la misma precisión fisiológica. Un estudio publicado el 23 de septiembre de 2026 comparó cuatro dispositivos comerciales frente a referencias de laboratorio durante una sesión de entrenamiento de fuerza.
Qué compararon exactamente
Setenta hombres sanos de 20 a 39 años realizaron press de banca, remo en T, sentadilla y peso muerto con cargas individualizadas de 10 repeticiones máximas. Los investigadores compararon la frecuencia cardiaca de Apple Watch Series 8, Samsung Galaxy Watch 5, Fitbit Charge 5 y Garmin Vivosmart 5 con electrocardiografía, y el gasto energético de cada reloj con calorimetría indirecta.
El pulso medio y el pulso justo después de una serie no son lo mismo
El Apple Watch Series 8 mostró el menor error para la frecuencia cardiaca media de la sesión y para el conjunto de medidas dinámicas. Sin embargo, la concordancia empeoró justo después de las series, especialmente en Galaxy Watch 5 y Fitbit Charge 5. El estudio no permite separar cuánto corresponde al sensor, al procesamiento de señal o al retraso con el que cada dispositivo actualiza lo que enseña en pantalla.
Las calorías fueron el punto débil
El contraste más claro apareció en el gasto energético. Frente a la calorimetría indirecta, los cuatro dispositivos mostraron coeficientes de concordancia muy bajos para las calorías de la sesión. Apple, Samsung y Garmin tendieron a sobreestimar el gasto en este protocolo; Fitbit presentó un sesgo medio menor, pero también un error absoluto amplio. Un sesgo medio pequeño no convierte una estimación individual en precisa.
Qué significa para quien mira el reloj en el gimnasio
La lectura útil no es que los smartwatches sean inútiles ni que una marca sea universalmente mejor. Es que cada métrica necesita validarse por separado y en el contexto en que se utiliza. Una tendencia de frecuencia cardiaca puede resultar informativa mientras la cifra de calorías sigue siendo una estimación demasiado incierta para tratarla como contabilidad exacta de energía.
- No conviertas las calorías del reloj en una medida exacta de lo que has gastado.
- Compara tendencias del mismo dispositivo con prudencia antes que cifras aisladas entre marcas.
- Una validación en fuerza no demuestra el mismo rendimiento durante carrera, ciclismo, sueño o vida diaria.
- Los resultados corresponden a modelos y versiones concretos; no describen automáticamente generaciones posteriores.
La conclusión SDC
Este estudio refuerza una idea que ya aparece en nuestro mapa de evidencia de wearables: un reloj no tiene una única 'precisión'. En fuerza, algunas lecturas de frecuencia cardiaca se acercaron razonablemente a la referencia en determinados momentos, mientras que el gasto energético fue mucho menos fiable. La decisión inteligente no es creer o dejar de creer al dispositivo entero, sino saber qué dato estás mirando y para qué quieres usarlo.
Qué no demuestra
- No demuestra que todos los smartwatches actuales estimen igual de mal el gasto energético.
- No permite extrapolar los resultados a mujeres, mayores, personas con enfermedad ni otros tipos de entrenamiento.
- No establece que Apple Watch Series 8 sea el mejor smartwatch en general.
- No identifica si los errores inmediatos de frecuencia cardiaca proceden del sensor, del algoritmo, del movimiento o del refresco de pantalla.
- No convierte la calorimetría indirecta del protocolo en una estimación exacta del balance energético diario de una persona.
Fuentes
- Criterion Validity of Smartwatches for Measuring Heart Rate and Energy Expenditure During Resistance Exercise · Bioengineering · 2026-09-23 · Estudio observacional
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