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El contador de calorías que casi no hace nada

Un contador común lleva un ejército entero al diario: búsquedas entre millones de filas, códigos de barras, fotos, voz, recetas, alimentos recientes y favoritos. Muchas apps hacen varias de esas cosas realmente bien.

Tamaños declarados de las bases de alimentos

Partes listas para armar tus comidas

Calk Más de 2.100 opciones de ingredientes crudos · hervidos · horneados · fritos · y más

En las otras apps usamos el tamaño de la base de búsqueda que declara cada empresa. Calk cuenta opciones de ingredientes preparados, incluidos los métodos de cocción. Verificado el 14 de julio de 2026.

En una lista de funciones, Calk pierde antes de empezar: no tiene lector de códigos de barras, IA con fotos, registro por voz ni millones de resultados de búsqueda. Dejamos fuera esos métodos de entrada a propósito.

Vamos a comparar cuatro formas conocidas de registrar comida: buscar en una base de datos, sacar una foto, escanear un código de barras y crear una receta. Después veremos qué usa Calk en su lugar.

1. Buscar en una base de datos: más no significa mejor
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Una base con millones de entradas aumenta la posibilidad de encontrar un nombre conocido. No indica si la receta, la preparación y la porción coinciden con lo que tú comiste.

Una búsqueda de “curry de pollo” puede devolver todo esto a la vez:

Búsqueda: curry de pollo

Caseropechuga · caldo · por 100 g
De restaurantemuslo · leche de coco · 1 porción
Con arrozincluye acompañamiento · 1 bowl
Entrada de la comunidadsin receta ni tamaño de porción

No son cuatro versiones de la misma comida. La receta, el acompañamiento, la unidad y el tamaño de la porción cambian de una fila a otra; la persona decide cuál encaja. Millones de filas amplían la cobertura, pero no eliminan esa elección.

2. Una foto: otra puerta de entrada, la misma información faltante
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ExpectativaFoto → calorías listas

La cámara ve el plato; la IA reconoce la comida.

RealidadFoto → primera propuesta → corrección manual

Reemplaza un alimento incorrecto, agrega lo que faltó, elige la cocción y ajusta la porción.

Un pepino es fácil de reconocer. La pasta no revela qué harina lleva ni cuánto aceite hay en la salsa. Una sopa cremosa no muestra la proporción entre crema y caldo. El shawarma no enseña lo que hay bajo la capa de arriba. Un modelo que etiqueta varios platos diferentes como simple “comida coreana” reconoció una cocina, no la comida.

En un estudio aleatorizado con 42 adultos de 20 a 25 años en Taiwán, el sistema de imagen y voz identificó correctamente 189 de 220 platos (86%) de un menú de 17 platos. Al final del proceso completo de registro, 136 de 200 platos (68%) quedaron registrados con precisión. Los participantes podían elegir alternativas, agregar los platos que faltaban y corregir nombres, ingredientes, métodos de cocción y porciones. El estudio no evaluó la precisión de la estimación de calorías ni una app comercial basada en fotos.1 Una revisión sistemática encontró un rango amplio de errores y, en general, mejores resultados con alimentos simples que con platos complejos.2

SnapCalorie explica con claridad que estima aceites, grasas de cocción y azúcares ocultos a partir de promedios, señales visuales e información del usuario.3 Es una estrategia de ingeniería razonable. Un promedio no se convierte en una observación solo porque lo propuso una cámara.

Y cuando la cámara se equivoca, no termina el trabajo. En muchas apps, la persona vuelve a una base de datos grande, elige la pechuga de pollo o el queso correctos entre varias entradas, agrega la salsa faltante y corrige la preparación y la cantidad. Incluso cuando una app sintetiza una estimación sin elegir una fila guardada, las partes todavía deben corregirse a mano. La cámara no eliminó el trabajo anterior: propuso una primera versión.

No se puede saber de antemano cuánto trabajo quedará después de la foto. Un plato puede salir perfecto hoy; otro muy parecido puede exigir varias correcciones mañana. El costo de corregir es una lotería: cuesta desarrollar memoria muscular alrededor de un proceso que cambia con cada intento.

3. Un código de barras puede ganar y aun así no resolver el problema
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Tomemos el mejor caso. Un yogur conocido del supermercado aparece al primer escaneo, el registro está actualizado y la etiqueta se transcribió bien. Para los valores impresos en ese envase, un escaneo que sale bien puede ser más rápido y más específico que Calk.

Pero el lector hace una búsqueda, no un análisis químico. Después de que la cámara ve el código, todavía tienen que coincidir cuatro cosas:

1CoberturaEl código debe existir en la base de datos de tu mercado.
2VersiónLa fórmula, el envase y el registro de la base deben estar actualizados.
3ProfundidadEl registro solo contiene lo que aportó la marca, la etiqueta o su autor.
4CantidadEl código identifica un paquete; la persona todavía debe indicar cuánto comió.

MyFitnessPal reconoce que su base combina entradas propias con aportes de usuarios. Noom advierte que no todos los alimentos y códigos de barras están disponibles en todas las regiones. MacroFactor indica en qué países tiene mayor cobertura y permite enviar productos faltantes o desactualizados a Open Food Facts.4

En un estudio de 2018 sobre siete apps y 100 productos de dos cadenas de supermercados neerlandesas, MyFitnessPal identificó correctamente 96 productos. Entre ellos, había datos de energía para el 98%, y el 89% de los valores de energía disponibles estaba a menos de un 5% de lo indicado en la etiqueta. Solo había datos de azúcar para el 50%, y el 54% de esos valores disponibles estaba a menos de un 5%.5 Por lo tanto, un escaneo puede recuperar un registro incompleto, mal transcrito o desactualizado.

No existe una “etiqueta completa” universal detrás del código
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Un lector no puede inventar nutrientes que no estaban en la etiqueta o en la base de datos. Además, el contenido mínimo obligatorio de una etiqueta nutricional depende del país.

Campos obligatorios en las etiquetas de diez grandes mercados
MercadoInformación básica obligatoria para la mayoría de los alimentos envasados comunes
Estados Unidoscalorías; grasas totales, saturadas y trans; colesterol; sodio; carbohidratos; fibra; azúcares totales y añadidos; proteína; vitamina D, calcio, hierro y potasio
Unión Europeaenergía; grasas; grasas saturadas; carbohidratos; azúcares; proteína; sal
Reino Unidoenergía; grasas; grasas saturadas; carbohidratos; azúcares; proteína; sal
Canadácalorías; grasas totales, saturadas y trans; colesterol; sodio; carbohidratos; fibra; azúcares; proteína; potasio, calcio y hierro
Australia / Nueva Zelandaenergía; proteína; grasas; grasas saturadas; carbohidratos; azúcares; sodio
Japónenergía; proteína; grasas; carbohidratos; sodio expresado como equivalente de sal
Corea del Surcalorías; sodio; carbohidratos; azúcares; grasas totales, saturadas y trans; colesterol; proteína
Brasilenergía; carbohidratos; azúcares totales y añadidos; proteína; grasas totales, saturadas y trans; fibra; sodio
Indiaenergía; proteína; carbohidratos; azúcares totales y añadidos; grasas totales, saturadas y trans; colesterol; sodio*
Méxicoenergía; proteína; carbohidratos disponibles; azúcares totales y añadidos; grasas totales, saturadas y trans; fibra; sodio

Verificado el 12 de julio de 2026. Estos son los conjuntos básicos para la mayoría de los alimentos preenvasados comunes; cada normativa incluye excepciones según la categoría, el tamaño del envase y las declaraciones del producto. *En India, algunos campos se exigen cuando se cumplen determinadas condiciones de composición.

Una etiqueta japonesa puede cumplir con un mínimo obligatorio de cinco campos; una base de códigos de barras puede contener más. El mínimo europeo es más amplio, y el estadounidense, todavía más. El punto no es que las etiquetas necesariamente mientan. El mínimo obligatorio cambia según el país.

También hay errores dentro de sistemas regulados. En un estudio de laboratorio canadiense con muestras de la CFIA recolectadas entre 2006 y 2010, 169 de 1,010 productos (16,7%) obtuvieron una calificación “insatisfactoria”: el valor de laboratorio de al menos un nutriente analizado superaba en más de un 20% lo indicado en la etiqueta. Las tasas por nutriente fueron del 18,4% para el sodio (49/266), del 14,2% para las calorías (31/219) y del 15,8% para las grasas saturadas (60/380).6

Por eso, millones de códigos resuelven “encontrar el paquete”, pero no garantizan datos de composición con el mismo nivel de detalle. Las propias cifras de MacroFactor muestran el contraste con especial claridad: alrededor de 1,36 millones de alimentos verificados disponibles en la búsqueda, y un conjunto aparte de unos 26,500 alimentos comunes con micronutrientes detallados.7

4. Una receta calcula la olla. Tú comiste un plato.
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Si conoces el peso de los ingredientes, el rendimiento final y la parte que comiste, una receta pesada permite controlar el cálculo con precisión. Para llegar al gramo, necesitas saber:

cantidades de ingredientesaceite y añadidosrendimiento final o porcionestu parte

MacroFactor, por ejemplo, recomienda pesar el plato terminado cuando se quieren calcular las porciones por peso.8 Es un buen consejo para quien pueda mantener ese proceso.

Entonces tu pareja come casi toda la carne. Un niño deja el acompañamiento. Queda salsa en el recipiente compartido. El aceite se queda en la sartén, o tal vez no. Las “cuatro porciones” de ayer terminan siendo tres platos grandes y un recipiente pequeño.

La receta
carne · cereal · verduras · aceite · salsa
Lo que ocurrió
alguien tomó más carne · quedó salsa · las porciones fueron distintas
Tu plato
menos carne · acompañamiento habitual · un poco de salsa

En lugar de un quinto método de entrada: una plantilla de comida
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La búsqueda, los códigos de barras, las fotos y las recetas tienen fortalezas distintas. Pero cada camino crea primero una entrada y después le pide a la persona que explique en qué se diferencia la comida de hoy. Calk cambia el punto de partida, no el método de entrada: en lugar de abrir un diario vacío, abre un modelo editable de una comida conocida.

Tiene sentido porque la alimentación se repite más de lo que parece. En un análisis de 21,006 adultos que registraron alimentos y bebidas durante 10 a 14 días, para la mitad de los usuarios nueve elementos representaron la mitad de todo lo registrado y 35 representaron el 90%.9

Calk también usa una base de datos. Pero en lugar de millones de candidatos de búsqueda, contiene más de 2,100 opciones de ingredientes preparados, incluidos distintos métodos de cocción. El salmón crudo, al horno y frito aparecen por separado porque la cocción cambia el cálculo. En cambio, para el salmón al horno hay una sola opción de referencia: no se mezclan datos de salmón con pesto, especies con un perfil de grasa distinto ni trucha. Calk hace esa selección antes de que el alimento llegue a la persona.

Para los alimentos básicos, los números provienen de tablas nacionales de composición y artículos científicos. Una fuente puede aportar macros sólidos; otra, yodo, K2 o ácidos grasos. Calk solo combina campos que describen el mismo alimento y la misma preparación. Las etiquetas se usan por separado para validar productos envasados, donde la sal, el azúcar, las grasas saturadas y la fortificación pertenecen al producto específico. Los principales grupos de fuentes aparecen más abajo.

Una plantilla lista para ajustar los detalles de una comida
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Tomemos un Bowl:

Plantilla de comidaBowlUna pantalla, opciones conocidas
BaseArroz blanco · Arroz integral · Quinoa
ProteínaPollo · Salmón · Tofu
CocciónA la parrilla · A la sartén
GrasaTipo de aceite · Cantidad
SalsaTipo de salsa · Cantidad
VerdurasSelección · Cantidad
PorciónTamaño

Calk no conoce el aceite oculto si la persona tampoco lo conoce. No es una radiografía. Pero la cocción, la grasa, la salsa, la porción y, cuando corresponde, la sal, el azúcar y la fibra quedan como opciones separadas y visibles. Cambia un detalle y toda la comida se recalcula; las demás elecciones quedan intactas. Eso es un supuesto transparente.

Las plantillas viven en tres pantallas personalizables. Puedes ordenarlas para que tus comidas conocidas estén siempre en el mismo lugar. Así se ve en la aplicación.

Un Bowl, dos situaciones

1Pantalla de plantillas de comida de Calk con Bowl en su posición habitual
Bowl en su lugar de siempre
2Plantilla Bowl de Calk con arroz blanco, pollo y el botón verde Eat
La combinación habitual ya está seleccionada
Hoy es distintoSalmón en lugar de pollo

Las demás opciones no cambiaron.

+1El mismo Bowl de Calk después de cambiar pollo por salmón
Cambia un solo detalle

Calk no puede reconstruir a posteriori cómo se repartió una olla compartida. Pero si tu plato llevaba menos carne, el acompañamiento habitual y un poco de salsa, puedes cambiar cada parte por separado y recalcular el plato.

Cuando medir resulta incómodo desde el principio
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Un restaurante, un banquete, una fiesta de oficina, el desayuno de un hotel, un bar, la playa o un avión no son platos. Son situaciones en las que la comida llega por tandas, se mezcla, se comparte y después se recuerda mal.

Calk tiene plantillas específicas para muchas de esas situaciones. Estos son algunos ejemplos de las comidas que permiten armar con rapidez:

Plantilla Banquete de Calk para una celebración con comida variada
Banquete
Plantilla Fiesta de oficina de Calk con refrigerios y bebidas
Fiesta de oficina
Plantilla Desayuno de hotel de Calk para un plato de bufé
Desayuno de hotel
Plantilla Bar de Calk para bebidas y refrigerios compartidos
Bar
Plantilla Playa de Calk para comidas y bebidas fuera de casa
Playa
Plantilla Desayuno casero de Calk
Desayuno casero
Plantilla Cena casera de Calk para una comida compartida que puede cambiar
Cena casera
Plantilla Avión de Calk que muestra las partes de una bandeja de comida
Avión

La plantilla Banquete ofrece una estimación a partir de las partes y porciones elegidas. No conoce la receta oculta ni los gramos exactos. Pero permite registrar la comida mientras aún se recuerda, a grandes rasgos, qué había en el plato, sin fingir que todo fue pesado.

Lo que las plantillas de comida hacen posible después de un mes
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Una plantilla no solo sirve para registrar más rápido. Conserva más que el nombre de una comida y sus calorías: los ingredientes, la preparación y la porción elegida permanecen en el diario. Después de un mes, esos datos permiten que el informe cumpla tres tareas distintas:

Una revisión nutricional de bolsillo

La portada reúne todo el mes; la revisión de nutrientes muestra qué alimentos aportaron la cantidad registrada y cuáles pueden aportar más donde hubo menor presencia.

Saciedad estimada

Calk estima la saciedad por caloría a partir de la densidad calórica, la proteína, la fibra y el agua. No mide qué tan satisfecho se sintió ni califica la comida como buena o mala.

Variedad de la dieta

El mapa muestra qué grupos de alimentos aparecieron con regularidad y cuáles casi no estuvieron presentes durante el mes.

Portada del informe de Calk con calorías, peso, nutrientes y la conclusión principal del mesAbrir en tamaño completo ↗
Todo el mes en una página
Página del informe de Calk con los nutrientes menos presentes y los alimentos que aportaron la cantidad registradaAbrir en tamaño completo ↗
Qué alimentos aportaron cada nutriente
Página del informe de Calk con densidad calórica y saciedad estimadaAbrir en tamaño completo ↗
Densidad y saciedad estimada
Página del informe de Calk con el Mapa de variedad de la dietaAbrir en tamaño completo ↗
Variedad de la dieta

Si una comida se guarda como una sola línea con un nombre y un total de calorías, ningún informe puede reconstruir después sus ingredientes. Un total de calorías en una línea no contiene los ingredientes que ese análisis necesita. La misma estructura que acelera el registro es la que conserva el detalle que hará falta más adelante.

De dónde salen los números de Calk
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Una base de datos pequeña solo tiene sentido si se aprovecha al máximo cada entrada.

2,100+opciones de ingredientes
40+bases de datos oficiales y artículos científicos
10,000+registros de recetas usados para validar

Por ejemplo, una comparación puede contrastar una versión de una plantilla de Calk con el aceite usado en una receta publicada; otra puede comparar su proteína y grasa con las de un plato parecido en una base de datos de alimentos. El método está documentado aquí.

La lista actual reúne más de 40 bases oficiales de composición de alimentos y publicaciones científicas con referencias comprobables. Para cada ingrediente, Calk toma los campos que realmente fueron medidos o publicados por fuentes que corresponden a ese alimento. Una fuente puede aportar proteína y grasa; otra, yodo; y un artículo, vitamina K2 o espermidina. Las discrepancias se revisan, las coincidencias demasiado específicas o incorrectas se descartan y la app recibe una única opción clara.

Las bases de datos que realmente usamos
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Abrir el registro de fuentes por país
País / regiónBase de datosUso en CalkProcedencia
Estados UnidosUSDA FoodData Central: SR Legacy, Foundation Foods y FNDDSmacros, micronutrientes, validacióndescargas oficiales directas
Estados UnidosBase de datos de yodo USDA / FDA / NIH; Base de datos de colina del USDAcomprobaciones cruzadas de yodo y colinafuente oficial directa
FranciaANSES-CIQUAL 2025macros, micronutrientes, validaciónfuente oficial directa + copia local
Reino UnidoCoFID 2021macros, micronutrientes, validaciónfuente oficial directa + copia local
CanadáCanadian Nutrient File 2015micronutrientes, validaciónfuente oficial directa
AustraliaAUSNUT 2023; Australian Food Composition Database, versión 3macros, micronutrientes, validaciónfuente oficial directa
NoruegaNorwegian Food Composition Tablemacros, micronutrientes, validaciónfuente oficial directa + copia local
SueciaBase de datos de la Agencia Sueca de Alimentosmicronutrientes, comprobaciones cruzadas seleccionadasfuente oficial directa
FinlandiaFinelimacros, micronutrientes, validaciónfuente oficial directa + copia local
DinamarcaFrida 5.5micronutrientes, validacióncopia oficial directa
JapónTablas estándar de composición de alimentos del MEXTmacros, micronutrientes, validaciónfuente oficial directa + copia local
Países BajosFamilia NEVOmacros, validacióncopia local histórica
ChequiaBase checa de composición de alimentos / NutriDatabazemacros, validacióncopia local
IndonesiaRegistros derivados de TKPIcomprobaciones cruzadas específicas de micronutrientesreproducción secundaria
RusiaTablas de Skurikhin y Tutelyan mediante bases rusas con atribución de fuentescomprobaciones cruzadas limitadas de macrosreproducción secundaria; no es una importación completa

“Fuente oficial directa” significa que el registro de evidencia actual apunta a una base oficial o a una descarga oficial almacenada. “Copia local” significa que la fuente se usa mediante la capa de trabajo consolidada de Calk; no implica que sea la versión externa más reciente. Las filas de Rusia e Indonesia no se cuentan como bases oficiales directas.

No es simplemente “USDA y listo”. Las tablas nacionales se complementan con etiquetas de fabricantes cuando importan la fortificación y el azúcar añadido, y con publicaciones identificables para nutrientes que rara vez se miden. Entre los artículos representativos hay trabajos sobre poliaminas en alimentos, formas de vitamina K en lácteos, luteína y zeaxantina y composición de aminoácidos.

Qué guarda la capa de nutrientes
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GrupoDatos guardados y calculados
Principalescalorías; proteína; grasas; carbohidratos; agua; fibra; azúcar; azúcar añadido; sal
Grasasgrasas saturadas, monoinsaturadas, poliinsaturadas y trans; colesterol; omega-3; omega-6; ALA; EPA; DHA
Mineralescalcio; hierro; magnesio; yodo; selenio; potasio; zinc
Vitaminasvitaminas A, C, D, E, K1, K2 y B12; folato (B9); niacina (B3); colina
Adicionalescafeína; leucina; luteína; zeaxantina; espermidina

Tu diario permanece en tu dispositivo
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En tu dispositivo

Los registros de comida, valores de peso, objetivos e informes permanecen en tu dispositivo y no se suben a los servidores de Calk.

Sin internet

Puedes registrar comida y peso sin conexión, en un avión, en el metro o bajo tierra.

Sin anuncios

Calk no tiene anuncios. Los datos de comida y peso no se venden ni se usan para segmentar publicidad.

Calk funciona así de forma predeterminada: el catálogo de alimentos, los cálculos y el diario permanecen en tu dispositivo. Puedes desactivar las estadísticas limitadas de uso del producto desde Configuración. Lee más sobre tus datos y la privacidad.

Cuándo Calk no es la herramienta adecuada
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Un paquete específico

Para los valores impresos en ese paquete, un código de barras con un registro actualizado y vinculado a una etiqueta bien ingresada es más exacto que un modelo general de su categoría de alimento.

Composición oculta desconocida

Calk no puede medir el aceite de una comida de restaurante. Puede mostrar el supuesto, pero el supuesto sigue siendo una estimación.

Comida local poco común

Ni siquiera más de 2,100 opciones cubren el mundo entero. Seguimos ampliando el catálogo; si falta tu comida, escribe a support@calk.me.

Control al gramo

Una receta y una báscula de cocina dan más control manual que las opciones de porción habituales de Calk.

Si tu tarea principal es igualar exactamente la etiqueta de un paquete o controlar una receta al gramo, Calk no es la herramienta adecuada.

Pero si te cansa elegir entre veinte filas, corregir lo que propone la cámara y mantener distintas versiones de tus recetas caseras, Calk ofrece otro trato:

No más métodos para registrar comida. Una sola plantilla clara, fácil de repetir y cambiar.

Calk ya está disponible para iPhone, iPad y Android.

Preguntas frecuentes
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¿Por qué Calk no tiene lector de códigos de barras?

Un buen lector puede transferir con precisión los valores de un paquete específico cuando encuentra el código, el registro está actualizado y la etiqueta se transcribió sin errores. Calk apuesta por las plantillas de comida: si el bowl de hoy lleva otra proteína u otra salsa, tú cambias una opción en lugar de buscar y volver a armar toda la comida.

¿Qué tan preciso es contar calorías a partir de una foto?

Una foto puede identificar bien la comida visible, pero no mide el aceite oculto, el azúcar de una salsa, el porcentaje de grasa, la receta que hay debajo de la superficie ni la cantidad que realmente comiste. Si la primera propuesta falla, corregirla suele llevar de vuelta a una base de datos: reemplazar un alimento, añadir lo que faltó, elegir la cocción y ajustar la porción. Calk parte siempre de la misma plantilla de comida editable. Lee más sobre la precisión del conteo de calorías por foto.

¿En qué se diferencia una plantilla de comida de Recientes o de una comida guardada?

Una entrada reciente o guardada recupera una combinación anterior. Una plantilla de Calk divide la comida en partes que puedes cambiar por separado: base, proteína, cocción, grasa, salsa, verduras y porción. Cambia cualquiera de ellas y toda la comida se recalcula al instante.

¿Calk sirve para comida casera o de restaurante sin usar una báscula?

Sí, si buscas una estimación cotidiana útil y no reconstruir al gramo una receta desconocida. Abre la plantilla más cercana —un bowl, una cena casera o un banquete, por ejemplo— y elige la proteína, el acompañamiento, la cocción, el aceite o la salsa y la porción. Calk no puede recuperar una receta que nadie conoce, pero mantiene cada elección clara y fácil de cambiar.

Fuentes y método de comparación
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Las funciones de los competidores y sus afirmaciones sobre el tamaño de sus bases de datos se verificaron en las páginas oficiales de producto y soporte entre el 12 y el 14 de julio de 2026. Pueden variar según el país, la plataforma y el plan.

También revisamos Lose It!, FatSecret, Lifesum, YAZIO, MyNetDiary, Carb Manager, Fitia, Fitatu, MacrosFirst, Nutritionix Track, FoodNoms, My Macros+, WeightWatchers, HealthifyMe, Fooducate, Foodvisor, Bitesnap, Calorie Mama, Ate, ParrotPal, Carbon Diet Coach, RP Diet Coach, Garmin Connect+ Nutrition y Zepp. El visual de arriba incluye solamente las afirmaciones respaldadas por las fuentes citadas aquí.



  1. Sahoo PK, Chiu SYH, Lin YS, Chen CH, Irianti D, Chen HY, Sarkar M, Liu YC. Automatic Image Recognition Meal Reporting Among Young Adults: Randomized Controlled Trial. JMIR mHealth and uHealth. 2025;13:e60070. DOI 10.2196/60070. El proceso asistido por imágenes exigía que los participantes revisaran el reporte y, cuando fuera necesario, lo corrigieran o completaran. ↩︎

  2. Shonkoff E, Cara KC, Pei XA, Chung M, Kamath S, Panetta K, Hennessy E. AI-based digital image dietary assessment methods compared to humans and ground truth: a systematic review. Annals of Medicine. 2023;55(2):2273497. PMID 38060823. La revisión conservó 52 artículos publicados entre 2010 y 2023; la heterogeneidad impidió realizar un metaanálisis. ↩︎

  3. Preguntas frecuentes de SnapCalorie: la empresa describe la estimación de aceites, grasas y azúcares invisibles a partir de promedios, señales visuales e información del usuario. ↩︎

  4. MyFitnessPal: de dónde salen sus datos de alimentos; Noom: búsqueda y escaneo de códigos de barras; MacroFactor: cobertura regional de la base de datos; MacroFactor: cómo enviar alimentos nuevos o actualizados↩︎

  5. Maringer M, Wisse-Voorwinden N, van ’t Veer P, Geelen A. Food identification by barcode scanning in the Netherlands: a quality assessment of labelled food product databases underlying popular nutrition applications. Public Health Nutrition. 2019;22(7):1215–1222; publicación en línea del 2 de julio de 2018. DOI 10.1017/S136898001800157X. La muestra incluyó 100 productos de dos cadenas de supermercados neerlandesas; el resultado no debe generalizarse automáticamente a otros países o años. ↩︎

  6. Fitzpatrick L, Arcand J, L’Abbe M, Deng M, Duhaney T, Campbell N. Accuracy of Canadian Food Labels for Sodium Content of Food. Nutrients. 2014;6(8):3326–3335. DOI 10.3390/nu6083326. Las muestras de la CFIA se recolectaron entre 2006 y 2010, y la tasa de cada nutriente solo incluyó los productos analizados para ese nutriente. ↩︎

  7. MacroFactor: Food Search Database. Cifras declaradas por la empresa y verificadas el 14 de julio de 2026. ↩︎

  8. MacroFactor: Create a Custom Recipe. Se recomienda pesar el plato terminado para calcular porciones por peso; no se presenta como requisito para todas las recetas. ↩︎

  9. Tran T, Manoogian ENC, Hou ZJ, et al. The diversity and consistency of what and when people eat. Nature Metabolism. 2026;8:981–997. DOI 10.1038/s42255-026-01504-0. Análisis transversal exploratorio de 21,006 adultos que registraron alimentos y bebidas durante 10 a 14 días en la app de investigación myCircadianClock. ↩︎