MIÉRCOLES, 25 de junio de 2025 (HealthDay News) -- Los rastreadores de actividad física no evalúan con precisión la actividad física de las personas con obesidad, argumenta un estudio reciente.
Las diferencias en la marcha al caminar, la velocidad, el consumo de energía y otros factores significan que las personas con exceso de peso no obtienen una lectura precisa de sus dispositivos, escribieron los investigadores en la revista Scientific Reports.
"Las personas con obesidad podrían obtener información importante sobre la salud de los rastreadores de actividad, pero la mayoría de los dispositivos actuales no dan en el blanco", señaló en un comunicado de prensa el investigador sénior, Nabil Alshurafa, profesor asociado de medicina conductual de la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern, en Chicago.
El equipo de Alshurafa ha desarrollado un nuevo algoritmo que permite a los relojes inteligentes monitorizar con mayor precisión las calorías quemadas por las personas con obesidad, apuntaron los investigadores.
Las pruebas de laboratorio muestran que el nuevo algoritmo logra una precisión de más del 95% en situaciones del mundo real, según el estudio.
"Sin un algoritmo validado para los dispositivos de muñeca, todavía no sabemos exactamente cuánta actividad y energía obtienen las personas con obesidad cada día, lo que ralentiza nuestra capacidad de adaptar las intervenciones y mejorar los resultados de salud", dijo Alshurafa.
Alshurafa dijo que se motivó a crear el algoritmo después de ir a una clase de ejercicios con su suegra, que tiene obesidad.
"Trabajó más duro que nadie, pero cuando echamos un vistazo a la tabla de clasificación, sus números apenas se registraron", dijo Alshurafa. "Ese momento me golpeó: el fitness no debería sentirse como una trampa para las personas que más lo necesitan".
Los algoritmos actuales utilizados por los rastreadores de actividad física se construyeron para personas sin obesidad, explica Asurafa.
Los rastreadores de cadera con frecuencia malinterpretan el consumo de energía porque las personas con exceso de peso caminan con una forma de andar diferente y usan los dispositivos inclinados, apuntaron los investigadores. Los dispositivos de muñeca ofrecen una mejor precisión, pero no han sido rigurosamente probados y calibrados para personas con obesidad.
El equipo probó su nuevo algoritmo con otros 11 métodos de última generación para estimar el esfuerzo, utilizando rastreadores de actividad física de grado de investigación y cámaras portátiles para capturar cada momento en que los sensores de muñeca malinterpretan la quema de calorías.
En un grupo, 27 personas usaron un rastreador de actividad física y una máscara que calcula el consumo de energía en función de la cantidad de oxígeno inhalado y dióxido de carbono exhalado.
En otro grupo, 25 personas usaron un rastreador de actividad física y una cámara corporal durante sus actividades diarias, según el estudio.
Alshurafa también hizo que las personas realizaran ejercicios estándar modificados para tener en cuenta su peso, por ejemplo, flexiones de pared en lugar de flexiones de suelo.
"Muchos no podían tirarse al suelo, pero cada uno aplastaba las flexiones de brazos, sus brazos temblaban por el esfuerzo", dijo Alshurafa, "Celebramos los entrenamientos 'estándar' como la prueba definitiva, pero esos estándares dejan fuera a tanta gente. Estas experiencias me mostraron que debemos replantearnos cómo los gimnasios, los rastreadores y los programas de ejercicio miden el éxito, para que el trabajo duro de nadie pase desapercibido".
El siguiente paso es implementar una aplicación de monitoreo de actividad que utilice el nuevo algoritmo para los relojes inteligentes con Apple y Android, dijeron los investigadores.
El algoritmo es de código abierto, y se anima a otros investigadores a probarlo y basarse en él.
"Hasta la fecha, muchos trabajos han examinado la validez de los algoritmos propietarios de los monitores de actividad comercial", escribió el equipo de investigación en su artículo. "Sin embargo, hasta donde sabemos, ninguno de ellos ha publicado un algoritmo de código abierto que otros puedan replicar utilizando datos brutos obtenidos de dispositivos de detección de muñeca disponibles comercialmente".
Más información
La Facultad de Medicina de Harvard ofrece más información sobre la utilidad de los rastreadores de actividad física.
FUENTES: Northwestern University, comunicado de prensa, 19 de junio de 2025; Scientific Reports, 19 de junio de 2025
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