Nota: Este artículo fue el artículo de portada de MASS Research Review de enero de 2024 y es parte de su serie de artículos “From the Mailbag”.. Si quieres más contenido como este, suscríbete a MASA.

Este artículo no trata exactamente sobre la pregunta mencionada anteriormente. En realidad, se trata de todo un género de preguntas que implican intentar alcanzar un porcentaje específico de grasa corporal dentro de un período de tiempo específico (y a menudo muy corto). He respondido esta pregunta innumerables veces a lo largo de mi carrera de fitness, y la persona que hace la pregunta prácticamente nunca queda satisfecha con mi respuesta. La verdad es que, en general, soy crítico con esta pregunta porque soy crítico con el proceso de establecimiento de objetivos que refleja. Nunca establezco un porcentaje específico de grasa corporal como objetivo de una dieta o programa, y ​​prefiero utilizar plazos flexibles en lugar de una fecha límite específica para alcanzar el objetivo (siempre que sea posible). En este artículo, explicaré por qué los objetivos de grasa corporal con plazos fijos no son aconsejables y ofreceré una mejor alternativa.

A nadie le importa cuál es su porcentaje de grasa corporal

Mi primer problema al establecer un porcentaje específico de grasa corporal como objetivo está relacionado con el razonamiento lógico más que con datos científicos empíricos. En pocas palabras, a nadie le importa cuál es su porcentaje de grasa corporal (incluido usted, muy probablemente). En mi experiencia, los objetivos de grasa corporal son (en el mejor de los casos) sustitutos que se cree que son más o menos compatibles con el verdadero objetivo. Por ejemplo, alguien podría querer reducir al 20% de grasa corporal porque sus análisis de sangre más recientes revelaron colesterol alto y control glucémico alterado. Podrían suponer que pueden controlar esos biomarcadores sanguíneos si logran reducir el 20% de grasa corporal, lo que de hecho puede ser cierto. Sin embargo, su objetivo no es en realidad el porcentaje de grasa corporal; si hubieran alcanzado el 20% de grasa corporal y aún tuvieran el colesterol alto y un control glucémico deficiente, no habrían alcanzado los objetivos reales que realmente esperaban.

A veces las personas se fijan objetivos de grasa corporal porque creen que mejorarán su rendimiento deportivo. Por ejemplo, un levantador de pesas podría creer que sería más competitivo en una categoría de menor peso, o un atleta podría creer que sería más explosivo si tuviera una relación fuerza-masa o potencia-masa más favorable. Estas personas podrían suponer que sus objetivos atléticos se cumplirían si alcanzaran el nivel de grasa corporal previsto, pero el porcentaje de grasa corporal vuelve a ser un mal indicador en este escenario. Si un levantador de pesas alcanzara su objetivo de porcentaje de grasa corporal, compitiera en una categoría de menor peso, pero terminara con un desempeño deficiente y con una peor clasificación, dudo que estuviera satisfecho con ese conjunto de resultados.

A veces las personas se fijan objetivos de grasa corporal porque creen que les ayudará a lograr una apariencia estética particular. Por ejemplo, alguien podría ver un modelo de fitness o un competidor de culturismo con un físico deseable, estimar el porcentaje de grasa corporal de ese individuo y luego proponerse alcanzar ese mismo porcentaje de grasa corporal. Los enfoques más comunes para estimar visualmente el porcentaje de grasa corporal de una persona son adivinar o utilizar un cuadrícula de tres por tres de imágenes con rangos estimados de grasa corporal. Aquí está el problema: la distribución de la grasa corporal varía de persona a persona, y el impacto visual de la definición muscular depende de los efectos combinados del almacenamiento de grasa subcutánea y el desarrollo muscular subyacente. Entonces, imagina que estimas el porcentaje de grasa corporal de un modelo de fitness y lo utilizas como tu objetivo. ¿Estaría satisfecho si alcanzara ese porcentaje de grasa corporal pero tuviera un aspecto totalmente diferente debido a una musculatura insuficiente? Alternativamente, ¿estaría satisfecho si alcanzara ese porcentaje de grasa corporal pero terminara con las extremidades absolutamente destrozadas y al mismo tiempo conservara una cantidad considerable de grasa en la sección abdominal? La satisfacción que se obtiene al lograr objetivos es muy subjetiva, pero en la mayoría de los casos, estos escenarios hipotéticos generarán más decepción que satisfacción. Incluso en el culturismo competitivo, donde la fijación por los valores de porcentaje de grasa corporal es rampante entre los competidores, el énfasis en valores específicos de grasa corporal está fuera de lugar. El culturista más delgado no siempre gana y los jueces nunca preguntarán, medirán ni conocerán su porcentaje de grasa corporal. El objetivo de un culturista competitivo es lograr una determinada apariencia que equilibre la musculatura, la simetría y la delgadez; es difícil ganar un concurso con un alto nivel de grasa corporal, pero a los competidores les conviene centrarse en su físico y presentación general en lugar de centrarse exclusivamente en un objetivo arbitrario de porcentaje de grasa corporal.

Entonces, si su objetivo es mejorar una métrica relacionada con la salud, establezca una meta para esa métrica relacionada con la salud. Si su objetivo es mejorar el rendimiento, establezca una meta de rendimiento. Si su objetivo es verse de cierta manera, establezca una meta orientada a la apariencia. En los tres escenarios, el porcentaje de grasa corporal es simplemente un indicador del verdadero objetivo subyacente, y además un indicador pobre.

Nadie sabe cuál es su porcentaje de grasa corporal

Supongamos que leyó la última sección, rechazó la premisa por completo y se propuso alcanzar un porcentaje de grasa corporal específico. ¿Cómo sabrías realmente si alcanzaste tu objetivo?

La respuesta más obvia es que medirías tu porcentaje de grasa corporal. En realidad, ésta es una respuesta sorprendentemente inadecuada. Grasa corporal medición está categóricamente descartado; La única forma de medir verdaderamente la grasa corporal es la disección de cadáveres, y esa me parece una opción bastante extrema. En cambio, existen muchos métodos comunes para estimando porcentaje de grasa corporal. Los métodos de estimación clásicos son el pesaje bajo el agua y la medición de los pliegues cutáneos mediante calibradores. Los métodos de estimación más modernos incluyen el análisis de impedancia bioeléctrica, la pletismografía por desplazamiento de aire (BodPod), los escáneres ópticos tridimensionales, las imágenes por ultrasonido y la absorciometría de rayos X de energía dual (DXA). Intuitivamente, la mayoría de las personas parecen bastante cómodas asumiendo que el pesaje bajo el agua y las mediciones de los pliegues cutáneos son métodos imperfectos sujetos a errores de estimación significativos. La gente tiende naturalmente a asumir que los métodos más antiguos son menos precisos (si no lo fueran, ¿por qué nos molestaríamos en crear métodos más nuevos?), y parece bastante descabellado suponer que identificar el grosor de los pliegues cutáneos en algunos sitios específicos o identificar el peso corporal en una piscina arrojará un valor de grasa corporal extremadamente preciso. Por otro lado, la gente tiende naturalmente a asumir que los métodos más nuevos son muy precisos, especialmente si implican equipos costosos y tecnológicamente impresionantes. Entonces, ¿los métodos de estimación más nuevos como BodPod, DXA y el análisis de impedancia bioeléctrica nos brindan estimaciones precisas?

Lamentablemente no es así. Por ejemplo, un estudio transversal publicado en 2004 estimó el porcentaje de grasa corporal de 27 culturistas masculinos (1). Utilizaron una variedad de métodos de estimación que incluyen pesaje bajo el agua, dilución de deuterio, absorciometría de rayos X de energía dual, ecuaciones de predicción basadas en el índice de masa corporal, medición de pliegues cutáneos, impedancia bioeléctrica, un modelo de tres compartimentos que incorpora el agua corporal total y un modelo de tres compartimentos que incorpora el contenido mineral óseo. Estos métodos se compararon con un modelo de cuatro compartimentos, que sirvió como “estándar de oro” a efectos de comparación. Los resultados de estos métodos de estimación se presentan en la Figura 1.

Al observar las amplias barras de error en la Figura 1, se puede ver que no es particularmente raro que las estimaciones comunes de grasa corporal sobreestimen o subestimen la grasa corporal en varios puntos. Por ejemplo, las barras de error para DXA varían aproximadamente de +6 a -5. Imagine que su objetivo fuera reducir del 15% de grasa corporal al 10% de grasa corporal, una fluctuación bastante típica para alguien que hace la transición del final de un volumen de invierno a un corte manejable para los meses de verano. No es totalmente inverosímil imaginar un escenario en el que la DXA subestime su grasa corporal en 5 puntos al comienzo del corte y la sobreestime en 5 puntos al final del corte. Podría alcanzar plenamente el objetivo, mientras que sus estimaciones de grasa corporal no reflejarían ningún cambio en el porcentaje de grasa corporal (a pesar de una caída sustancial en la masa corporal). En otras palabras, hizo exactamente lo que se propuso hacer, pero la DXA sugeriría que estaba perdiendo masa magra a un ritmo alarmante. Por supuesto, también podría ocurrir lo contrario: si la DXA sobreestimara su grasa corporal en 5 puntos al inicio del corte y la subestimara en 5 puntos al final del corte, estaría convencido de que su corte fue dramáticamente más exitoso de lo que realmente fue. Para ser justos, la Figura 1 no son todas malas noticias para la estimación de la composición corporal. Si nos fijamos en el valor medio de cada método de estimación, obtuvieron un rendimiento bastante bueno a nivel de grupo. Sobreestimaron a algunas personas, subestimaron a otras, pero en general proporcionaron una estimación bastante buena del promedio a nivel de grupo. Esta figura demuestra por qué estas técnicas de estimación de la composición corporal son fantásticas para evaluar promedios a nivel de grupo en la investigación, pero inadecuadas para estimaciones precisas a nivel individual.

Los datos presentados en la Figura 1 pueden ser convincentes para algunos, pero estoy seguro de que hay personas que se preguntan acerca de dos detalles específicos: ¿cómo se verían estos datos para los no culturistas y cómo son realmente los puntos de datos individuales? Para abordar ambas consideraciones, la Figura 2 muestra algunos datos que presenté en 2017 (2). Estimamos los valores del porcentaje de grasa corporal en 34 adultos con sobrepeso u obesidad utilizando BodPod, DXA y ultrasonido, y comparamos estos valores con una estimación estándar de cuatro compartimentos. La Figura 2 muestra tres gráficos de Bland-Altman diferentes, cada uno de los cuales visualiza el nivel de concordancia entre dos de los dispositivos de medición. Por ejemplo, el primer gráfico de la Figura 2 está etiquetado como «DXA». Los valores del eje x son la estimación «promedio» de grasa corporal obtenida de DXA y la medida con la que se compara (el modelo de cuatro compartimentos «estándar de oro»). En otras palabras, se estima la grasa corporal mediante DXA, se estima la grasa corporal mediante el modelo de cuatro compartimentos y se toma el promedio de los dos para obtener el valor x. El valor de y es la diferencia entre los dos métodos de estimación. Cuanto mayor es la diferencia, menor es el nivel de acuerdo entre las dos técnicas de medición. La línea fina en negrita de cada figura representa la diferencia promedio y las líneas discontinuas representan los límites de acuerdo del 95%. Los límites de concordancia del 95% son aproximadamente dos desviaciones estándar por encima y por debajo de la diferencia de medias y, en general, deberían contener alrededor del 95% de los valores de diferencia para el 95 por ciento de los pares de mediciones futuros.

Si observamos la Figura 2, vemos que las estimaciones promedio a nivel de grupo fueron bastante buenas, pero las estimaciones a nivel individual revelaron un error considerable. Si bien BodPod funcionó sorprendentemente bien, algunos valores de DXA subestimaron la grasa corporal hasta en 5 puntos porcentuales o la sobreestimaron hasta en 10 puntos porcentuales. Para alguien que se empeña en determinar si tiene un 10% de grasa corporal o un 12% de grasa corporal, eso no es particularmente útil. Si un método de estimación de grasa corporal simplemente lo ubicará dentro de un rango plausible (más o menos algunos puntos porcentuales), probablemente pueda adivinar cuál es ese rango incluso antes de hacerse la prueba.

Siempre que se discuten estas limitaciones de la estimación de la grasa corporal, surge una pregunta natural: las estimaciones iniciales de la grasa corporal pueden estar un poco equivocadas, pero ¿no podemos usar estos métodos y dispositivos para rastrear los cambios de la grasa corporal a lo largo del tiempo? Al realizar un seguimiento de los promedios a nivel de grupo, los métodos comunes de estimación de la grasa corporal tienden a funcionar bastante bien. Sin embargo, la magnitud del error sigue siendo demasiado grande para depender demasiado de estos métodos para el seguimiento longitudinal de los cambios de grasa corporal a nivel individual. En el estudio mencionado anteriormente de van Marken Lichtenbelt et al, 15 de los 29 culturistas participaron en una intervención longitudinal donde se evaluaron los cambios en la composición corporal a lo largo del tiempo. Las diferencias a nivel de grupo entre los métodos de estimación se presentan en…