Sales a correr y el reloj te dice que tu cadencia media ha pasado de 166 a 171 pasos por minuto. Cinco pasos más. Si además llevas unas semanas intentando aumentar ligeramente la frecuencia de zancada, la interpretación resulta casi automática: algo ha cambiado en tu técnica.
Puede que sí.
Pero también puede que no podamos asegurarlo únicamente mirando ese número.
Un estudio publicado el 14 de octubre en Sports Engineering ofrece un ejemplo especialmente bueno de una cuestión que solemos olvidar cuando analizamos los datos de nuestros entrenamientos. Los investigadores evaluaron la fiabilidad de un sensor colocado sobre la tibia para medir cadencia y aceleraciones durante la carrera y encontraron que, aunque el dispositivo mostró una fiabilidad entre moderada y buena, el cambio mínimo necesario para distinguir con suficiente confianza una modificación real de la cadencia del propio error de medición alcanzó 23,86 pasos por minuto.
El dato resulta llamativo porque muchas intervenciones destinadas a modificar la técnica intentan aumentar la cadencia mucho menos que eso. Y abre una cuestión que va bastante más allá de este sensor concreto: un dispositivo puede ofrecernos un número muy preciso en la pantalla sin tener necesariamente capacidad para distinguir cambios igualmente pequeños entre dos mediciones.
43 corredores, la misma velocidad y una semana entre mediciones
Los investigadores estudiaron a 43 corredores populares sanos, 33 mujeres y 10 hombres, con una edad media de 22,4 años. Todos eran corredores con apoyo habitual de retropié y ninguno había sufrido una lesión relacionada con la carrera durante los seis meses anteriores.
La prueba se realizó en cinta. Después de un calentamiento breve, todos corrieron a 10 km/h, una velocidad elegida para evitar que las diferencias de ritmo entre participantes alterasen las variables biomecánicas. El sensor utilizado fue el TgForce, un pequeño acelerómetro triaxial de diez gramos colocado en la zona anteromedial de la tibia derecha.
Durante cada evaluación se realizaron tres registros consecutivos de un minuto, cuya media se utilizó para el análisis. Los investigadores compararon tanto lo que sucedía cuando dos examinadores diferentes colocaban y utilizaban el dispositivo como lo que ocurría cuando un mismo examinador repetía la evaluación siete días después.
corredores populares.
velocidad estandarizada en cinta.
entre las mediciones repetidas.
La fiabilidad fue razonablemente buena
Si nos quedásemos únicamente con el coeficiente de correlación intraclase, podríamos concluir que el sensor funcionó bastante bien. La fiabilidad entre examinadores para la cadencia fue considerada buena, con un ICC de 0,88. Cuando el mismo examinador repitió la prueba una semana después, la fiabilidad fue moderada, con un ICC de 0,73.
Eso significa que el dispositivo es capaz de ordenar y reproducir razonablemente bien las diferencias entre corredores. Una persona que normalmente presenta una cadencia mayor que otra tenderá a seguir apareciendo más arriba en la segunda medición.
Pero aquí aparece uno de los errores habituales al hablar de sensores: una buena fiabilidad relativa no significa automáticamente que podamos interpretar cualquier diferencia pequeña entre dos valores como un cambio real.
El número importante no es solo el ICC: es cuánto error hay alrededor de la medida
Los investigadores calcularon también el error estándar de medida —SEM— y el cambio mínimo detectable —SDC—. Son conceptos bastante menos populares que la cadencia, el VO2max o la potencia, pero probablemente deberíamos prestarles mucha más atención cuando utilizamos wearables para seguir pequeños cambios.
Para la cadencia, el error estándar de medida fue de 8,60 pasos por minuto. A partir de esa variabilidad, el cambio mínimo detectable calculado por los autores fue de 23,86 pasos por minuto.
¿Qué quiere decir 23,86 pasos/min? No significa que el sensor sea incapaz de registrar una diferencia de cinco, diez o veinte pasos. Puede mostrarla perfectamente. Significa que, bajo las condiciones de este estudio y comparando dos mediciones de un individuo, un cambio menor puede seguir siendo compatible con la variabilidad esperable del propio proceso de medición.
Es una distinción fundamental. El sensor puede enseñarnos 165, 170 o incluso 169,7 si su software utiliza decimales. Eso describe la resolución con la que se presenta el dato. Otra cuestión diferente es cuánta incertidumbre tiene esa medida y qué magnitud de cambio necesitamos antes de poder considerarlo claramente superior al error observado entre pruebas.
El problema: muchas intervenciones buscan cambios menores que el propio SDC
Aquí está probablemente la parte más interesante del trabajo. Los propios autores recuerdan que una cadencia típica en corredores recreativos a velocidades relativamente bajas suele moverse aproximadamente entre 160 y 170 pasos por minuto, mientras que numerosos programas de reentrenamiento de la carrera intentan aumentarla alrededor de un 5-10 %.
Para alguien que corre a 165 pasos por minuto, eso equivaldría aproximadamente a añadir entre ocho y diecisiete pasos.
El SDC encontrado por el TgForce fue de 23,86.
Es decir, la magnitud del cambio que muchas intervenciones intentan provocar puede ser inferior a la magnitud necesaria para separar con suficiente confianza ese cambio del error de medida de este dispositivo concreto. Los autores lo señalan expresamente y recomiendan prudencia al interpretar pequeñas modificaciones de cadencia entre sesiones.
Imagina que pasas de 166 a 171
Volvamos al ejemplo inicial. Una primera evaluación da 166 pasos por minuto y siete días después obtenemos 171. Hemos mejorado cinco pasos y quizá incluso coincide exactamente con lo que estábamos intentando modificar.
Sería tentador afirmar que la intervención funciona.
Con este sensor y siguiendo el protocolo de este trabajo, sin embargo, esos cinco pasos quedan muy por debajo tanto del SDC de 23,86 como del error estándar de medida de 8,60 pasos/min. A partir únicamente de esas dos mediciones no podríamos tener mucha confianza en que estemos viendo una modificación biomecánica real y no simplemente variabilidad de medición.
Eso tampoco demuestra que la cadencia del corredor no haya cambiado. Puede haber cambiado perfectamente. Lo que significa es que el instrumento y el protocolo evaluados no permiten distinguir con suficiente seguridad un cambio de ese tamaño del ruido de la medida.
Resolución, precisión, validez y fiabilidad no son lo mismo
La tecnología deportiva nos ha acostumbrado a recibir cifras extraordinariamente concretas. El reloj nos ofrece frecuencia cardiaca, longitud de zancada, oscilación vertical, tiempo de contacto con el suelo, HRV, potencia, sueño o puntuaciones de recuperación. Algunas aparecen incluso con decimales.
Eso genera una sensación de exactitud que no siempre está justificada.
| Concepto | Qué nos dice realmente |
|---|---|
| Resolución | El incremento más pequeño que el dispositivo puede mostrar. Que aparezca 170,1 no significa que conozcamos nuestra cadencia con una certeza de 0,1. |
| Validez / exactitud | Hasta qué punto el valor obtenido se aproxima a una referencia considerada correcta. |
| Fiabilidad | Hasta qué punto obtenemos resultados consistentes cuando repetimos la medición en condiciones semejantes. |
| Error de medida | Cuánta variación puede aparecer aunque aquello que estamos intentando medir no haya cambiado realmente. |
| Cambio mínimo detectable | La magnitud de cambio que debe superarse para tener más confianza en que estamos ante una diferencia real y no ante el error esperado de la medición. |
Por eso una pantalla llena de decimales puede ser visualmente impresionante y, al mismo tiempo, ofrecernos una certeza mucho menor de la que intuitivamente atribuimos al dato.
Pero este estudio NO demuestra que Garmin, COROS o Apple midan mal la cadencia
Este es probablemente el matiz más importante de todo el artículo.
Los investigadores estudiaron un TgForce colocado sobre la tibia. No analizaron un Garmin en la muñeca, un COROS, un Apple Watch, un podómetro de Stryd ni ningún otro dispositivo que utilicemos habitualmente en nuestros entrenamientos. Tampoco compararon tecnologías ni calcularon qué cambio mínimo detectable tiene cada una.
Por tanto, sería incorrecto coger los 23,86 pasos/min del estudio y decir que nuestro reloj necesita una diferencia de 24 pasos para detectar una modificación real.
El paper no demuestra que “los relojes midan mal la cadencia”. Demuestra que, incluso en un sensor diseñado específicamente para analizar biomecánica y con una fiabilidad razonable, el error de medida puede ser lo suficientemente grande como para complicar la interpretación de pequeñas diferencias entre sesiones.
La consecuencia interesante es metodológica: antes de celebrar que una métrica ha cambiado un 2 %, un 3 % o unas pocas unidades, deberíamos preguntarnos si conocemos realmente la capacidad de nuestro dispositivo para distinguir ese cambio del ruido.
La aceleración tibial cuenta una historia parecida
El trabajo no estudiaba únicamente la cadencia. El TgForce también registró aceleración tibial vertical, sagital y resultante, variables utilizadas como aproximación a determinadas cargas que recibe la pierna al correr.
La fiabilidad volvió a oscilar entre moderada y buena dependiendo de la variable y de si se comparaban examinadores o sesiones. Los cambios mínimos detectables fueron de aproximadamente 2,58 g para la aceleración vertical, 3,18 g para la sagital y 3,01 g para la resultante.
Los autores encontraron además sesgos en algunas de estas mediciones. En determinados parámetros, el desacuerdo aumentaba conforme lo hacía la magnitud de la aceleración, y en otros apareció un sesgo sistemático entre sesiones. Una explicación posible es algo aparentemente trivial: colocar el sensor unos milímetros diferente o modificar ligeramente su orientación sobre la tibia puede cambiar la señal registrada.
Eso resulta especialmente relevante cuando hablamos de biomecánica, porque precisamente intentamos interpretar cambios pequeños en variables muy sensibles a la posición del sensor, la superficie, el calzado, el ritmo o la fatiga.
El estudio se realizó en condiciones mucho más controladas que nuestras carreras
Y aquí aparece otra razón para no extrapolar demasiado. Los 43 participantes corrieron siempre a 10 km/h sobre una cinta motorizada, sin fatiga, siguiendo el mismo protocolo y con examinadores previamente entrenados para colocar el sensor.
En el mundo real hacemos justo lo contrario. Cambiamos de ritmo, corremos cuesta arriba y cuesta abajo, alternamos superficies, utilizamos zapatillas diferentes, acumulamos fatiga y movemos el dispositivo cada vez que nos lo ponemos.
Los propios investigadores reconocen esta falta de validez ecológica. La respuesta biomecánica sobre una cinta no reproduce necesariamente lo que sucede en el exterior, donde terreno, inclinación, estrategia de ritmo, fatiga y demandas perceptivas pueden modificar la aceleración tibial y otras variables. También utilizaron únicamente corredores jóvenes, sanos y con apoyo de retropié, y evaluaron una sola unidad física del dispositivo.
Entonces, ¿deberíamos dejar de mirar la cadencia?
No. Esa sería exactamente la interpretación contraria de la que propone el estudio.
La cadencia puede ser una variable útil, especialmente cuando existe un objetivo concreto detrás. En determinados corredores y contextos clínicos, aumentar ligeramente la frecuencia de paso puede modificar las cargas articulares y formar parte de un programa de reentrenamiento. El propio trabajo cita intervenciones en las que aumentos aproximados del 7,5-10 % han mejorado dolor y función en corredores con dolor patelofemoral.
La cuestión no es dejar de medirla. Es dejar de atribuir significado automático a cada pequeño movimiento del número.
Si un corredor pasa de forma consistente de 165 a 173 pasos por minuto, lo hace a la misma velocidad, la modificación se repite durante diferentes sesiones y además observamos cambios coherentes mediante vídeo o análisis biomecánico, tenemos bastante más información que si simplemente comparamos dos medias aisladas del reloj.
La repetición y el contexto importan.
Un número aislado no debería convertirse en una decisión de entrenamiento
Esto tiene una aplicación mucho más amplia que la cadencia. Cada día tomamos decisiones observando pequeñas variaciones de métricas procedentes de wearables. Un punto de HRV, dos centímetros de oscilación, unos milisegundos de contacto con el suelo, cinco puntos de recuperación o una diferencia pequeña de longitud de zancada pueden parecernos cambios importantes simplemente porque el dispositivo los muestra.
Pero para interpretar correctamente cualquiera de esas variaciones necesitamos saber tres cosas: qué está midiendo realmente el sensor, cuál es su error habitual y si la diferencia observada es suficientemente grande en comparación con ese error.
Hace pocos días, al analizar cómo las superzapatillas pueden modificar la cadencia y la distribución de cargas, ya aparecía un problema parecido. Que un estudio detecte estadísticamente una pequeña diferencia de cadencia entre condiciones no significa automáticamente que cualquier corredor pueda mirar su reloj y considerar significativa una modificación de la misma magnitud.
Qué haríamos como entrenadores
Si queremos modificar deliberadamente la cadencia de un atleta, no utilizaríamos una variación mínima de una única sesión como prueba de éxito. Intentaríamos reproducir condiciones similares —especialmente velocidad, terreno y calzado—, observaríamos varias sesiones y buscaríamos que el cambio apareciera de forma consistente.
También combinaríamos datos. El vídeo puede ayudarnos a comprobar si realmente existe una modificación del patrón de carrera; la percepción del deportista nos indica si el cambio es natural o forzado, y variables como ritmo, frecuencia cardiaca o economía permiten valorar si la intervención está teniendo consecuencias más allá del número de pasos.
Y, sobre todo, no perseguiríamos una cadencia concreta simplemente porque exista. 180 pasos por minuto no son una cifra mágica que todos los corredores deban alcanzar. La frecuencia de paso depende de velocidad, altura, longitud de pierna, experiencia, terreno y características individuales.
Aplicación práctica: utilizar las métricas como tendencias y contexto, no como verdades absolutas. Cuanto menor sea el cambio que estamos intentando interpretar, más importante resulta conocer el error del dispositivo y repetir la medición en condiciones comparables.
Solidez y limitaciones: ¿qué nos permite decir realmente este paper?
El diseño es adecuado para la pregunta que intenta resolver. Participaron 43 corredores, un tamaño superior al mínimo que los autores calcularon para el análisis de fiabilidad; el protocolo estuvo estandarizado, hubo dos examinadores y se repitió la medición una semana después. Además de calcular ICC, los investigadores utilizaron SEM, SDC y análisis de Bland-Altman, lo que permite estudiar no solo si los participantes mantienen posiciones relativas sino también cuánto desacuerdo existe entre mediciones.
Las limitaciones también son importantes. Todos eran corredores jóvenes, sanos y con apoyo de retropié. Corrieron exclusivamente en cinta a 10 km/h y sin fatiga. Utilizaron sus propias zapatillas, que no fueron estandarizadas, y solo se probó una unidad TgForce. Por tanto, no sabemos si diferentes unidades del mismo modelo presentarían exactamente el mismo comportamiento ni cómo cambiaría la fiabilidad al correr en exterior.
Y, de nuevo, no se estudiaron relojes deportivos convencionales. Ésta es una evidencia sobre un dispositivo concreto que nos sirve para ilustrar un problema general de medición, no para asignar el mismo margen de error a todos los wearables del mercado.
Más datos no significan necesariamente más información
Estamos probablemente en la época de la historia en la que un corredor popular tiene acceso a más información biomecánica y fisiológica. Algo que hace veinte años habría requerido un laboratorio aparece ahora automáticamente al terminar una sesión de cuarenta minutos.
Eso es extraordinariamente útil.
Pero también ha creado una nueva tentación: pensar que si podemos medir algo, cualquier cambio que aparezca en la pantalla debe significar algo.
Este estudio ofrece un buen recordatorio. Un sensor puede presentar una buena fiabilidad y seguir teniendo un margen de error suficientemente grande como para que pequeñas diferencias entre dos días no puedan interpretarse con seguridad. Puede mostrar 166 y después 171. Los cinco pasos existen en la pantalla.
Lo que todavía tenemos que demostrar es que existieron realmente en el corredor.
