Leer la guía · Medición
Lo que la app no puede medir
Una app de salud que solo muestra lo que acierta es una app que engaña. Estimar calorías por foto tiene un error grande y sistemático; los relojes miden pasos y frecuencia cardíaca mejor de lo que miden calorías y sueño; y ningún modelo de carga de entrenamiento predice una lesión individual con precisión útil. Letz declara la confianza de cada lectura, usa rangos en vez de números exactos donde el error es grande y nunca presenta el riesgo de lesión como una probabilidad.
Reglas y estudios
- 01Límites de la estimación alimentaria por imagenLas fotos pueden facilitar el registro, pero la estimación de energía y porciones presenta un margen de error importante; la revisión del usuario sigue siendo necesaria.La foto genera un borrador con un rango estimado que la persona confirma o corrige; nada se guarda sin su revisión.
- 02Límites de relojes inteligentes y wearablesLos relojes inteligentes ayudan a observar tendencias, pero el gasto energético y otras métricas pueden presentar margen de error y variar según el dispositivo y la actividad.Las calorías de ejercicio de los wearables aparecen como contexto y nunca se suman a la meta; el TDEE adaptativo ya absorbe el gasto real.
- 03La carga no predice lesiones a nivel individualLa carga reciente puede contextualizar las decisiones de entrenamiento, pero las razones de carga simples no respaldan una predicción individual confiable de lesiones.Letz muestra la carga de 7 y 28 días como una tendencia y sugiere una progresión gradual; nunca muestra un riesgo de lesión.
- 04La respuesta al entrenamiento varía mucho entre personasCon el mismo programa, las ganancias de fuerza y masa varían desde casi nada hasta mucho; el promedio de un estudio no predice la respuesta de una persona.Es la razón por la cual Letz combina una regla general con la lectura individual: los parámetros comienzan dentro del rango de la literatura científica y se van ajustando según el historial registrado.