
Garmin y Strava: qué métricas sirven para entrenar y cuáles conviene leer con lupa
Tu reloj te da decenas de números cada mañana. Algunos se han medido contra el laboratorio; otros no publican cómo se calculan.
Por Jhon Núñez · Fundador · Responsable editorial
Publicado el 11 min de lectura
En esta pieza
Qué tan exactos son el GPS, la frecuencia cardíaca de muñeca, el VO2max estimado, las calorías y las fases de sueño según estudios de validación, y cómo leer puntuaciones como Training Readiness de Garmin o Relative Effort de Strava. Una clasificación honesta en tres niveles, con ejemplo trabajado.
Siete de la mañana. Antes de levantarte, el reloj ya opinó: dormiste «regular», tu preparación para entrenar está en 41 sobre 100, tu VO2max estimado bajó un punto y la app te sugiere un día de recuperación. Una hora después, en Strava, un amigo publicó una salida con un «esfuerzo relativo» enorme y doscientos kudos. Tú tenías series programadas.
¿A quién le haces caso? La pregunta no es si los números son buenos o malos. Es cuáles se han medido contra algo, cuánto se equivocan y cuáles son cajas negras con una interfaz bonita.
Nivel 1 · Confiable, con condiciones conocidas
Distancia y ritmo por GPS
Un estudio de 2020 comparó ocho relojes de Apple, Coros, Garmin, Polar y Suunto en zonas urbanas, bosque y pista, caminando, corriendo y pedaleando. El error absoluto medio de distancia osciló entre un 3,2 y un 6,1 %, con tendencia a subestimar hasta en un 9 %. Los autores recomendaron todos los relojes estudiados, sobre todo en zonas abiertas.
CalibraciónSÓLIDA El GPS es bueno en campo abierto y empeora entre edificios altos o bajo árboles. Un 5 % en un 10K son 500 metros.
Frecuencia cardíaca con banda de pecho
En 2017, al comparar pulsómetros contra un electrocardiograma en 50 adultos, la banda de pecho fue la que mejor coincidió con el electrocardiograma. CalibraciónSÓLIDA
Nivel 2 · Útil con contexto
Frecuencia cardíaca de muñeca
En el mismo estudio, los sensores ópticos de muñeca funcionaron mejor en la cinta que en otras actividades, y su exactitud fue variable. Para rodajes estables suele bastar; en series cortas, con cambios bruscos de pulso, conviene una banda. CalibraciónMIXTA
Puntuaciones de carga y preparación
Garmin documenta en el manual de sus relojes que Training Readiness combina seis factores: la puntuación de sueño de la noche anterior, el tiempo de recuperación, el estado de la variabilidad de la frecuencia cardíaca, la carga aguda y el historial de sueño y de estrés de los últimos días. Lo que no publica es cuánto pesa cada factor.
Strava, por su parte, explicó en su blog de ingeniería que Relative Effort pondera el tiempo que pasas en cada zona de frecuencia cardíaca, dando más peso a las zonas altas, y que ajustó esos pesos con carreras de 10K de su base de datos. Requiere la suscripción de pago y un sensor de pulso.
CalibraciónMIXTA Son resúmenes razonables de datos reales, pero sin una validación pública de la puntuación compuesta contra un resultado (lesión, rendimiento) no se sabe qué tan bien predicen nada. Úsalos como un recordatorio de mirar los datos que contienen, no como una orden.
Nivel 3 · Leer con lupa
VO2max estimado
En 2022, un metaanálisis de 14 estudios de validación concluyó que los relojes que estiman el VO2max a partir de datos de ejercicio tienen poco sesgo promedio, mucho menor que los que usan datos en reposo. Pero el error individual es grande: sirven razonablemente para describir a un grupo, no para saber con exactitud cuánto tienes tú. El trabajo fue financiado en parte por un fabricante de relojes, algo que sus autores declaran.
CalibraciónMIXTA Útil como tendencia a lo largo de meses, poco fiable como cifra exacta de un día a otro. Que baje un punto una mañana no significa nada por sí solo.
Calorías
Un estudio de 2017 con siete dispositivos de muñeca encontró que ninguno estimaba el gasto energético con un error menor al 20 %. CalibraciónSÓLIDA para «las calorías del reloj son aproximadas».
Fases de sueño
En 2021, un estudio comparó siete dispositivos de consumo con polisomnografía (la prueba de laboratorio del sueño) en 34 adultos jóvenes sanos. Detectaban muy bien cuándo dormías (sensibilidad de al menos 0,93), pero no tanto cuándo estabas despierto (especificidad entre 0,18 y 0,54); los dos Garmin estudiados rindieron peor que la actigrafía en esto, y la estimación de fases fue inconsistente.
CalibraciónSÓLIDA para «el tiempo total de sueño es una aproximación útil»; MIXTA tirando a débil para las fases.
Ejemplo trabajado
Decidir si haces las series
Volvamos a la mañana del principio. Natalia tiene programadas 6 × 800 m. Su reloj dice: sueño «regular», Training Readiness 41, VO2max −1. Así ordena la información.
Paso 1: Separar lo medido de lo inferido
Lo más cercano a una medición es el tiempo de sueño (aproximado) y su pulso en reposo. La preparación es una puntuación compuesta y el VO2max, una estimación con error individual grande.
Paso 2: Descartar el ruido
Un punto menos de VO2max en un día cae dentro del error de la estimación. Lo ignora.
Paso 3: Mirar los datos detrás de la puntuación
Abre el detalle: durmió 5 h 40 min (dos horas menos de lo habitual) y la carga de la semana es normal. La puntuación baja se explica sobre todo por el sueño.
Paso 4: Preguntarse a sí misma
¿Cómo se siente al calentar? Piernas normales, algo de sueño. Ninguna molestia.
Paso 5: Decidir con una regla clara
Hace el calentamiento y las dos primeras repeticiones. Si salen al ritmo previsto con el esfuerzo habitual, completa la sesión; si cuestan claramente más, la convierte en 4 × 800 m o en un rodaje suave.
Paso 6: Registrar
Anota cómo le fue. Con varias semanas de registros, sabrá si a ella esa puntuación le dice algo útil o no.
Antes de seguir
Ponte a prueba
Tu reloj dice que quemaste 800 kilocalorías en una tirada. Con el estudio de 2017 en la mano, ¿qué rango sería más honesto decir?
Piénsalo y luego mira la respuestaRespuesta
como ningún dispositivo bajó del 20 % de error, un rango prudente sería al menos entre 640 y 960 kcal, y podría ser más amplio. Si respondiste «800, porque es lo que dice el reloj», la lección es que una cifra precisa en pantalla no es una cifra exacta.
Lo que dice la evidencia
Qué dice la evidencia
- SÓLIDA distancia por GPS con error medio de 3,2–6,1 % y tendencia a subestimar (8 relojes, 2020).
- SÓLIDA la banda de pecho coincide mejor con el electrocardiograma que la muñeca (2017).
- MIXTA VO2max estimado con ejercicio: poco sesgo promedio, error individual grande (14 estudios, 2022).
- SÓLIDA ningún dispositivo de muñeca estimó las calorías con menos de un 20 % de error (2017).
- MIXTA tirando a débil fases de sueño de dispositivos de consumo (2021).
- MIXTA puntuaciones compuestas sin ponderación pública.
- Sólida
- Mixta
- Preliminar
- Sin respaldo
Lo que esta pieza no puede decirte
Límites honestos
- Los estudios evalúan modelos concretos; los relojes cambian cada año y su exactitud puede mejorar o no.
- Este artículo no evalúa funciones médicas de ningún reloj.
- Ninguna puntuación de preparación sustituye la pregunta más simple: ¿cómo te sientes al calentar?
Nota de producto · Dizkos es nuestra app
Dónde encaja Dizkos
Dizkos registra tus carreras con el GPS del teléfono. La conexión con Garmin está en construcción y no hay conexión con Strava. Cuando Aurora te explica una sesión, distingue entre lo que se midió, lo que se estimó y lo que le contaste, y te dice cuándo le falta un dato en vez de inventarlo.
Referencias
- Gilgen-Ammann, R., Schweizer, T., & Wyss, T. (2020). Accuracy of distance recordings in eight positioning-enabled sport watches: instrument validation study. JMIR mHealth and uHealth, 8(6), e17118. doi.org/10.2196/17118
- Gillinov, S., et al. (2017). Variable accuracy of wearable heart rate monitors during aerobic exercise. Medicine & Science in Sports & Exercise, 49(8), 1697–1703. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28709155
- Molina-Garcia, P., et al. (2022). Validity of estimating the maximal oxygen consumption by consumer wearables: a systematic review with meta-analysis and expert statement of the INTERLIVE network. Sports Medicine, 52, 1577–1597. doi.org/10.1007/s40279-021-01639-y
- Shcherbina, A., et al. (2017). Accuracy in wrist-worn, sensor-based measurements of heart rate and energy expenditure in a diverse cohort. Journal of Personalized Medicine, 7(2), 3. ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5491979
- Chinoy, E. D., et al. (2021). Performance of seven consumer sleep-tracking devices compared with polysomnography. Sleep, 44(5), zsaa291. doi.org/10.1093/sleep/zsaa291
- Garmin. Training Readiness (manual del usuario). garmin.com
- Strava Engineering. Quantifying effort through heart rate data. medium.com/strava-engineering
Artículo educativo. Las funciones descritas pueden cambiar; consulta la documentación oficial de cada marca.
Jhon Núñez
Fundador · Responsable editorial
Fundador de Dizkos y responsable editorial del blog. Cada fuente de este artículo enlaza a su registro primario.
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