Las fuentes de datos de salud y la ciencia detrás de Wellness Project

Estimación de calorías y macronutrientes (registro de alimentos)

Cuando registras comida (escribiendo una descripción, chateando con un coach de IA, escaneando una foto o guardando una receta), el modelo de IA de la app estima calorías, proteínas, carbohidratos, grasas, alcohol y micronutrientes de los alimentos y las porciones descritos. Son estimaciones del modelo, no mediciones, siempre se marcan como tales y puedes editar cada valor antes o después de guardar.

• Valores de nutrientes: Las comidas registradas, las recetas guardadas y los escaneos de fotos los estima el modelo de IA, no se consultan en una base de datos de composición de alimentos.
• Productos escaneados por código de barras: La información nutricional de un código de barras escaneado procede de la base de datos Open Food Facts, de los datos de productos de marca del USDA en USDA FoodData Central (https://fdc.nal.usda.gov) o del panel nutricional impreso en el producto, leído directamente y no estimado por el modelo.
• Importaciones de proveedores: Las comidas importadas de un proveedor conectado (Cronometer, Apple Health, Health Connect o Google Health) se registran exactamente como las informó ese proveedor, sin que la app las vuelva a estimar.
• Conversión de energía: Las calorías se relacionan con los macronutrientes mediante los factores generales de Atwater, con 4 kcal/g para la proteína, 4 kcal/g para los carbohidratos, 9 kcal/g para la grasa y 7 kcal/g para el alcohol. Referencia: Merrill AL & Watt BK, "Energy Value of Foods: Basis and Derivation," USDA Agriculture Handbook No. 74, 1973.
• Objetivos diarios y contexto: Los objetivos de calorías y macros que se muestran junto a tu registro siguen las Dietary Guidelines for Americans del USDA (https://www.dietaryguidelines.gov) y las Dietary Reference Intakes para macronutrientes del Institute of Medicine. Referencia: Institute of Medicine, "Dietary Reference Intakes for Energy, Carbohydrate, Fiber, Fat, Fatty Acids, Cholesterol, Protein, and Amino Acids," National Academies Press, 2005.
• Estimación de porciones a partir de fotos y descripciones: Los tamaños de porción estimados por la IA son aproximaciones. La precisión está limitada por lo que se ve o se describe; los valores llevan un indicador de confianza cuando corresponde y siempre se pueden editar.

TDEE (gasto energético diario total)

La app estima el gasto calórico diario con uno de tres métodos, que se eligen automáticamente según los datos disponibles:

• Ecuación de Mifflin-St Jeor (principal): El BMR se deriva del peso, la altura, la edad y el sexo, y se escala con un multiplicador de actividad basado en el recuento de pasos y la intensidad de los entrenamientos registrados. Referencia: Mifflin MD et al., "A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals," American Journal of Clinical Nutrition, 1990.
• Ecuación de Katch-McArdle (vía de masa magra): Se usa cuando hay datos recientes de composición corporal. El BMR se deriva de la masa magra y no del peso total. Referencia: McArdle WD, Katch FI, Katch VL, Exercise Physiology: Nutrition, Energy, and Human Performance.
• TDEE adaptativo (cálculo inverso): Cuando hay suficiente historial de registros, el TDEE se calcula de forma inversa a partir de la relación entre la ingesta calórica observada y la tendencia de peso suavizada, mediante una media móvil exponencialmente ponderada y un análisis de regresión. Base conceptual: Hall KD et al., "Quantification of the effect of energy imbalance on bodyweight," The Lancet, 2011; Thomas DM et al., "Time to correctly predict the amount of weight loss with dieting," Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics, 2014.

NSI (Índice de Fuerza Normalizado)

El NSI puntúa una serie de entrenamiento de fuerza en relación con los estándares poblacionales según el peso corporal, la edad y el sexo del usuario.

• Estimación del 1RM: Se obtiene a partir de ecuaciones predictivas validadas que usan el peso levantado y las repeticiones realizadas, con las repeticiones limitadas a 20 porque las series con más repeticiones reflejan la resistencia muscular y no la fuerza máxima. Una serie de una sola repetición se toma como medida y no como predicción, ya que la carga levantada es en sí misma el máximo de una repetición. Ecuación predeterminada: Epley. Referencia: Epley B, "Poundage Chart," Boyd Epley Workout, 1985. Entre las alternativas seleccionables están Lander y Brzycki. Referencias: Lander J, "Maximums based on reps," National Strength and Conditioning Association Journal, 1985; Brzycki M, "Strength testing: predicting a one-rep max from reps-to-fatigue," Journal of Physical Education, Recreation & Dance, 1993.
• Estándares poblacionales de fuerza: Referencias por ejercicio interpoladas según el peso corporal y ajustadas por un factor de edad, derivadas de datos normativos de fuerza publicados y de investigaciones sobre escalado alométrico. Referencias: Haff GG & Triplett NT (eds.), Essentials of Strength Training and Conditioning, 4th ed., NSCA; Jaric S, "Muscle strength testing: use of normalisation for body size," Sports Medicine, 2002.
• Ajuste por edad: Los estándares de fuerza se escalan según la edad para reflejar el descenso documentado de la producción máxima de fuerza a lo largo de la vida. Referencia: Pearson SJ et al., "Muscle function and ageing," Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 2002.

Fit Score (compuesto diario 0-100)

El Fit Score diario combina rendimiento de entrenamiento, sueño, nutrición, recuperación, actividad y bienestar subjetivo en un único índice de bienestar de 0 a 100. Los componentes se renormalizan cuando faltan datos de un día. Las metodologías de cada ámbito se documentan en las secciones de métricas individuales de esta página.

Puntuación de sueño (0-100)

Cuando un dispositivo conectado aporta datos de fases, la puntuación usa cuatro componentes. Cuando solo hay duración, el componente de duración escala al 100 %.

• Duración: Se puntúa frente a la duración nocturna de sueño recomendada para adultos. Referencia: Hirshkowitz M et al., "National Sleep Foundation's sleep time duration recommendations," Sleep Health, 2015.
• Sueño profundo: Se puntúa frente a los valores normativos publicados de sueño profundo en adultos. Referencia: Ohayon M et al., "Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals," Sleep, 2004.
• Sueño REM: Se puntúa frente a los valores normativos publicados de sueño REM en adultos. Referencia: Ohayon M et al., "Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals," Sleep, 2004; Carskadon MA & Dement WC en Principles and Practice of Sleep Medicine.
• Despertares: Se puntúan según las guías clínicas de continuidad del sueño. Referencia: American Academy of Sleep Medicine, International Classification of Sleep Disorders.

Puntaje de recuperación (0-100)

La puntuación de recuperación combina señales fisiológicas y subjetivas en un único índice de preparación.

• VFC: Los valores de RMSSD se comparan con la línea base móvil personal del usuario. Como la VFC es muy individual, la línea base personal pesa más que las normas poblacionales. Referencia: Plews DJ et al., "Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes," Sports Medicine, 2013; Shaffer F & Ginsberg JP, "An overview of heart rate variability metrics and norms," Frontiers in Public Health, 2017.
• Frecuencia cardíaca en reposo: se compara con la línea base personal del usuario y con las normas de salud de la población. Una frecuencia cardíaca en reposo más baja se correlaciona con una mejor forma cardiovascular y una mejor recuperación. Referencia: guías de la American Heart Association sobre la frecuencia cardíaca en reposo como marcador de riesgo cardiovascular.
• Sueño: horas registradas desde un dispositivo o de forma manual. Referencia: recomendación de 7-9 horas de la AASM para adultos.
• Bienestar: energía, estado de ánimo, dolor muscular y estrés autoinformados. El dolor muscular y el estrés se invierten (más dolor muscular o estrés = menos recuperación).

Variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC)

La app registra y muestra el RMSSD (raíz cuadrada media de las diferencias entre intervalos RR sucesivos) en milisegundos, la métrica de VFC a corto plazo más validada para el seguimiento deportivo.

• Medición: Procede de Apple Health, Fitbit, Oura o Google Health Connect. Cada proveedor usa su propio método de captura validado (promedio nocturno o lectura matutina).
• Interpretación: Se compara con la línea base móvil del propio usuario, no con promedios poblacionales, porque los valores absolutos de VFC varían enormemente entre individuos. Referencia: Plews DJ et al., "Comparison of heart-rate-variability recording with smartphone photoplethysmography, Polar H7 chest strap, and electrocardiography," International Journal of Sports Physiology and Performance, 2014.
• Señal de preparación: Una caída significativa por debajo de la línea base personal (sobre todo combinada con una RHR elevada) se usa como indicador de recuperación. Referencia: Buchheit M, "Monitoring training status with HR measures: do all roads lead to Rome?" Frontiers in Physiology, 2014.