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(Australia)

Recepción: 20/10/2026 - Aceptación: 21/10/2026

Documento accesible. Ley N° 26.653. WCAG 2.0

Cita sugerida: Grant, B. (2026). Lo que revelan los wearables sobre entrenamiento y recuperación en 2026. Lecturas: Educación Física y Deportes, 31(341), 294-298.

https://www.efdeportes.com/efdeportes/index.php/EFDeportes/article/view/9205

 

Resumen

    Los wearables aportan múltiples datos de entrenamiento, pero conviene diferenciar entre mediciones directas y estimaciones algorítmicas. El pulso, ritmo, potencia y volumen son las métricas más útiles para ajustar sesiones, mostrando mayor precisión en actividades estables. En cambio, indicadores como la variabilidad de frecuencia cardiaca (HRV), el VO2 estimado, las fases del sueño o las puntuaciones de recuperación dependen de modelos teóricos. Su valor radica en evaluar tendencias a largo plazo, no en sustituir pruebas de laboratorio ni en determinar decisiones inmediatas.

    Palabras clave: Wearables. Entrenamiento. Frecuencia cardíaca.

 

Abstract

    Wearables provide extensive training data, but it is essential to distinguish between direct measurements and algorithmic estimates. Heart rate, pace, power, and volume are the most useful metrics for adjusting sessions, showing higher accuracy during steady-state activities. Conversely, indicators such as heart rate variability (HRV), estimated VO2, sleep stages, and recovery scores rely on mathematical models. Their value lies in tracking long-term trends rather than replacing laboratory tests or driving immediate workout decisions.

    Keywords: Wearables. Training. Heart rate.

 

Resumo

    Os wearables fornecem múltiplos dados de treino, mas é fundamental diferenciar medições diretas de estimativas algorítmicas. Frequência cardíaca, ritmo, potência e volume são as métricas mais úteis para ajustar as sessões, apresentando maior precisão em atividades estáveis. Por outro lado, indicadores como a HRV, o VO2 estimado, as fases do sono e as pontuações de recuperação dependem de modelos teóricos. O seu valor reside em avaliar tendências a longo prazo, e não em substituir testes de laboratório ou determinar decisões imediatas.

    Unitermos: Wearables. Treino. Frequência cardíaca.

 

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 31, Núm. 341, Oct. (2026)

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    Un reloj puede mostrar 72 pulsaciones, un VO2máx de 51 o un 41 % de recuperación, pero no todos esos números sirven igual para decidir una sesión. La diferencia está en qué mide el sensor y qué calcula después un algoritmo.

 

    Hoy es habitual consultar datos desde varias aplicaciones: una registra el entrenamiento, otra resume el sueño y otras permiten seguir estadísticas o mercados mediante la 1xBet apk desde el móvil. El problema empieza cuando todos esos números se leen como si fueran mediciones equivalentes. En entrenamiento, pulso, ritmo, potencia y carga acumulada resultan más útiles cuando se siguen con el mismo método durante varias semanas.

 

Fuente: Gemini AI Flash

 

El pulso funciona mejor con movimiento estable 

 

    Los sensores ópticos de muñeca funcionan mejor durante actividades estables. Con cambios rápidos de intensidad y movimientos del brazo, la precisión baja.

 

    Un estudio de 2025 mostró errores medios del 3,8 % caminando, 6,9 % en ciclismo, 8,5 % corriendo y 13,4 % remando.

 

    Para carrera continua o bicicleta, el reloj puede controlar zonas. En intervalos cortos, HIIT o remo, una banda pectoral suele ser más estable.

 

HRV sirve más como tendencia 

 

    Un estudio con 13 adultos y 536 noches comparó cinco wearables con ECG. El error medio en variabilidad de frecuencia cardiaca (HRV) fue del 5,96 % para Oura Gen 4, 7,15 % para Oura Gen 3, 8,17 % para WHOOP, 10,52 % para Garmin Fenix y 16,32 % para Polar Grit X Pro.

 

    Lo útil es seguir tendencias durante varias noches. Además, cada fabricante combina HRV, sueño y carga de forma distinta: un 41 % de recuperación no equivale necesariamente al mismo porcentaje en otra plataforma.

 

La carga semanal ayuda, pero no predice una lesión 

 

    La Ratio de Carga Aguda frente a Carga Crónica (ACWR) compara aproximadamente una semana de trabajo con varias anteriores. Un metaanálisis de agosto de 2026 revisó 41 estudios e incluyó 16 con 797 deportistas. Una ACWR elevada mostró una asociación pequeña o moderada con lesiones, con g = 0,35. La heterogeneidad fue del 95,8 %, demasiado alta para usar un único corte como alarma. Conviene mantener la misma métrica —minutos, distancia, RPE, distancia a alta velocidad o potencia— durante el seguimiento.

 

El VO2máx del reloj sirve para seguir tendencias 

 

    Un estudio de 2026 con 35 deportistas de resistencia encontró que un Garmin Forerunner 245 subestimaba el VO2máx en 4,05–4,73 ml/kg/min, con errores del 7,2–7,9 %.

 

    Otro análisis, publicado el 2 de octubre de 2026, encontró una correlación de 0,79 con el laboratorio y un error medio de 6,6 ml/kg/min usando una estimación basada en carrera. Con frecuencia cardíaca en reposo, quedaba unos 9,1 ml/kg/min por debajo.

 

    Sirve para seguir tendencias, no para sustituir una prueba de laboratorio.

 

Cuando el dato también es una estimación 

 

    Una cuota de 1,80 o 2,10 no mide directamente el rendimiento: resume una probabilidad calculada con forma reciente, resultados, bajas y otros datos. En prematch puede cambiar tras una alineación confirmada o una ausencia de última hora.

 

    En directo, un gol, una sustitución, el tiempo restante o un cambio de ritmo pueden modificar probabilidades y cuotas. Por eso, una cifra previa al partido puede dejar de representar la situación minutos después.

 

    Con los wearables ocurre algo parecido. El pulso es una medición; un score de recuperación o un VO2máx estimado dependen de un modelo. En ambos casos, conocer el origen del número ayuda a distinguir una medición de una estimación variable.

 

El sueño total pesa más que acertar cada fase 

 

    Dormir cinco horas en lugar de ocho puede justificar un ajuste de la sesión. Saber cuánto fue sueño ligero, profundo o REM es menos seguro.

 

    Una revisión de 2026 encontró una precisión del 87 % para distinguir sueño y vigilia. En las fases bajó a 0,65 para sueño ligero, 0,81 para profundo y 0,74 para REM.

 

    Para entrenar conviene priorizar duración, regularidad y tendencias.

 

Qué datos merecen cambiar el entrenamiento 

 

    Para ajustar una sesión, los datos más útiles son:

• pulso durante esfuerzos estables;

• ritmo o potencia;

• volumen y carga semanal;

• tendencias de HRV y sueño;

• percepción de esfuerzo.

    El HRV, el VO2máx estimado y el sueño añaden contexto, pero no sustituyen el rendimiento real ni las sensaciones del deportista.

 

    El mejor dato es el que se mide de forma consistente y ayuda a ajustar una sesión con una razón clara.

 

Referencias 

 

Brownlee, A. (2026). How Accurate is Your Wearable VO2max? Terra Api. https://tryterra.co/research/how-accurate-is-wearable-vo2max

 

Dial, M.B., Hollander, M.E., Vatne, E.A., Emerson, A.M., Edwards, N.A., y Hagen, J.A. (2025). Validation of nocturnal resting heart rate and heart rate variability in consumer wearables. Physiological Reports, 13, e70527. https://doi.org/10.14814/phy2.70527

 

Ding, L., Weldon, A., Xu, J., Malone, S., Sampaio, J., Zhang, Z., Zhou, Z., Liu, X., Han, S., Xu, K., Wang, Y., y Yuan, P. (2026) Acute:chronic workload ratio and load management for team sports: a multilevel meta-analysis. Front. Public Health, 14, 1896651. https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1896651

 

Engel, F.A., Masur, L., Sperlich, B., y Düking, P. (2026). Validity of V̇O2max estimates from the forerunner 245 smartwatch in highly vs. moderately trained endurance athletes. Eur J Appl Physiol, 126(1), 591-603. https://doi.org/10.1007/s00421-025-05923-x

 

Jin, Y., Xu, J., Yue, H., Huang, Y., Ma, W., Fan, X., Wang, H., Xu, L., y Wang, J. (2026). Performance evaluation of finger-worn devices for sleep stage classification and sleep apnea detection: a systematic review and meta-analysis. J Transl Med, 24, 873 https://doi.org/10.1186/s12967-026-08214-x

 

Vermunicht, P., Buyck, C., Naessens, S., Hens, W., Verberckt, C., Van Craenenbroeck, E., Laukens, K., Desteghe, L., y Heidbuchel, H. (2005). Optimization and pre-use suitability selection for wrist photoplethysmography-based heart rate monitoring in patients with cardiac disease. Eur Heart J Digit Health, 6(5), 1024-1035. https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztaf084

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