Seu Smartwatch Não É Tão Smart Assim Quando se Trata de Calorias

Muita gente confia no smartwatch para acompanhar as

calorias gastas no treino e, a partir daí, ajustar a dieta. Mas se o seu objetivo é ter números mais próximos da realidade — especialmente se você tem pele mais escura ou pratica musculação, é importante saber que esses dispositivos podem superestimar o gasto calórico em até 40% a 80%.

Essa variação pode ocorrer por diversos motivos. No caso da pigmentação da pele, alguns estudos já comprovaram que tons mais escuros aumentam a chance de erro nos sensores. Mas há também fatores relacionados à própria forma como o cálculo é feito.

Como o smartwatch calcula as calorias

O relógio cruza seus batimentos cardíacos com dados pessoais (peso, idade, sexo) e um valor chamado MET (Metabolic Equivalent of Task), que varia conforme a atividade escolhida no dispositivo. Quando você seleciona corrida, natação, musculação ou qualquer outra modalidade, na prática você está informando ao relógio qual MET ele deve usar para estimar as calorias.

O problema é que, no caso da musculação, essa conta não é tão simples:

• O gasto calórico varia muito entre um treino de pernas e um treino de ombros, devido ao tamanho dos músculos e à carga utilizada.

• Pausas longas para descanso, conversa ou uso do celular reduzem o batimento cardíaco, mas o relógio pode continuar considerando que você está “no gás” o tempo todo.

• Diferenças individuais no batimento cardíaco em repouso não são devidamente consideradas.

• Algumas marcas preferem superestimar o número de calorias para que o resultado pareça mais “gratificante” para o usuário.

Um teste simples comprova isso:

1. Sente-se e marque 5 minutos sem nenhuma atividade selecionada.

2. Veja quantas calorias o relógio indica que você gastou — provavelmente não será significativo.

3. Agora, selecione “musculação” e repita os mesmos 5 minutos sentado. O número será muito maior, mesmo com o mesmo batimento.

Uma nova abordagem para medir o esforço real

Essas limitações foram um dos motivos que nos levaram a criar a Go Mode.

Desenvolvemos uma modalidade de treino com monitoramento por visão computacional, que identifica exatamente qual exercício está sendo executado e aplica um MET específico para ele. O resultado é um cálculo muito mais preciso e, na maioria dos casos, bem menor do que os números que o smartwatch mostra.

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