Por qué no coinciden las bases de datos de calorías y cómo puede fallar MyFitnessPal

Respuesta breve: una fila de una base de datos de calorías lleva algo más que el nombre de un alimento. Detrás hay una preparación, una receta, una definición de ración y una fuente de datos. Al buscar «pechuga de pollo» o «pollo al curry», todas esas diferencias llegan en una única lista plana.

Esa es la lotería: varias respuestas parecen posibles, y lo que necesitarías para elegir entre ellas no está en la lista.

Un nombre puede describir varios alimentos

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«Pechuga de pollo» puede significar cruda o cocinada, con piel o sin ella, a la parrilla, asada o frita. La pérdida de agua cambia las calorías por 100 g; la piel y el aceite cambian el total.

Los platos compuestos amplían todavía más el intervalo. «Pollo al curry» puede montarse sobre tomate, leche de coco, nata o ghee. El arroz puede estar dentro de la entrada o contar como acompañamiento aparte. «Una ración» puede ser una taza, un plato de restaurante o una cantidad que alguien tecleó una vez.

Filas que describen comidas distintas conviven en una misma lista como si fueran intercambiables.

Una tabla de referencia, una etiqueta y una entrada de usuario responden a preguntas distintas

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En los mismos resultados aparecen tres tipos de cifras, hechas para tres propósitos distintos.

Una tabla de referencia describe un alimento genérico. USDA FoodData Central son varios conjuntos de datos a la vez: Foundation Foods publica el detalle muestra a muestra de un número pequeño de alimentos analizados, mientras que los valores de SR Legacy pueden venir de análisis de laboratorio, de un cálculo sobre alimentos emparentados o de la literatura publicada USDA 2019. Las tablas nacionales miden las razas, los piensos y las estaciones de su propio país, así que la fila francesa, la británica y la estadounidense de pechuga de pollo pueden diferir sin que ninguna deje de ser honesta con sus muestras.

Una etiqueta describe la receta propia de un fabricante y se escribe con reglas. En Estados Unidos las calorías se imprimen en pasos de 5 kcal hasta 50 y de 10 kcal por encima, y lo que baja de 5 kcal puede imprimirse como cero; un producto sigue cumpliendo mientras sus calorías medidas no superen en más de un 20 % el valor impreso.¹ Además, las recetas se reformulan mucho antes de que una base lo note.

Una entrada de un usuario es una ficha que creó un usuario: su envase, su país, su ración, su lectura de la etiqueta. Después la usan todos los que la encuentran en la búsqueda. MyFitnessPal explica que su base de datos combina entradas investigadas por su equipo con otras enviadas por los miembros,² y reconoce que algunas son incorrectas o incompletas.³ Su marca de verificación significa que el equipo ha revisado esa entrada, y MyFitnessPal advierte de que una entrada revisada todavía puede contener un fallo.⁴ Editar un alimento crea uno nuevo en vez de corregir el anterior, y los valores viejos pueden quedarse en listas rápidas como Más utilizados.³

Así, una búsqueda puede devolver una media de muestras de laboratorio, una declaración legalmente redondeada sobre un envase que nunca abriste y la cena de un martes de un desconocido, todo ordenado junto por nombre. Una base más grande mejora la posibilidad de encontrar tu envase exacto y multiplica los casi duplicados detrás del nombre genérico de un plato.

Una cifra que parece exacta puede describir otra comida

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Dos estudios marcan dos capas distintas de incertidumbre.

En un estudio estadounidense con 269 productos de 42 restaurantes de cadena de tres estados, las calorías indicadas fueron correctas de media. Sin embargo, 50 productos —el 19 %— contenían al menos 100 kcal más de lo declarado Urban 2011. Con la media no había problema; con los platos individuales sí.

La estimación de la ración añade la segunda capa. En un pequeño estudio en el que 30 mujeres estimaron diez alimentos expuestos, el error absoluto medio al calcular las calorías fue del 53,4 %, y el 40 % de las estimaciones falló en al menos un 50 % Lansky 1982.

Ninguna de las dos cifras es una tasa de error universal. Juntas nombran las dos preguntas que una fila de aspecto preciso no responde:

1. ¿Describe esta fila la receta que se sirvió?
2. ¿Coincide la cantidad del diario con la cantidad que se comió?

Aquí es donde mucha gente decide que contar calorías no tiene sentido y lo deja. Esa es la salida cara. Una estimación que sigues haciendo le gana a un diario exacto al gramo abandonado en la tercera semana, siempre que puedas ver qué ha supuesto y cambiarlo.

Lo que esconde una fila terminada

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El aceite, el aliño, la salsa, la cocción, la ración y los acompañamientos son decisiones distintas. Una entrada las reúne en un solo total y se guarda sus supuestos.

Son justo las partes que se mueven en la vida real. El mismo bol lleva pollo hoy y salmón mañana. La misma sopa es de caldo en casa y termina con nata en un restaurante. El nombre sobrevive; la composición no.

Las secciones sobre el ingrediente que más varía, el método de cocción y las grasas que aportan calorías ocultas toman estas variables de una en una.

Lo que Calk calcula en su lugar

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Una plantilla de comida guarda la composición y la ración de un plato que comes a menudo. Tú nombras sus partes y Calk calcula la comida a partir de ellas:

• base: arroz, pan, patata o fideos
• proteína: pollo, ternera, pescado, tofu o alubias
• cocción: hervido, al horno, a la parrilla, a la sartén o frito
• añadidos: salsa, aceite, azúcar, sal y coberturas
• ración: una estimación práctica de cuánto has comido

Detrás de cada una de esas partes hay un perfil, montado con tablas nacionales de composición de alimentos, conjuntos de datos especializados y artículos, y el plato terminado se contrasta después con registros de recetas. Ese trabajo está explicado en de dónde salen las cifras de comida de Calk. Pon lentejas en una sopa y aportan lo mismo que esas lentejas en cualquier otro sitio de la aplicación. Elige mañana la misma ración y significa la misma cantidad.

El pollo ha pasado a salmón: cambia la proteína. Ha habido más aceite en la sartén: cambia la grasa. No ha cambiado nada: guarda tu versión con ♥ y, desde tu pestaña de comida, el registro son dos toques —abrirla y pulsar «Comer» (cuántos toques cuesta registrar).

Los supuestos de esa estimación están nombrados, así que puedes revisarlos, cambiarlos y repetirlos, también para un plato de restaurante que no has cocinado. Mira cómo funcionan las plantillas de Calk.

Elige una estimación que puedas revisar

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Las bases de datos de calorías no coinciden porque un mismo nombre breve cubre preparaciones, recetas, raciones y fuentes distintas, y porque una tabla de referencia, una etiqueta y una entrada de un usuario nunca estuvieron respondiendo a la misma pregunta. Desplazarse más por la lista no recupera detalles que la fila nunca tuvo.

Nombra el plato, mantén editables sus partes importantes y cambia solo lo que haya cambiado. Un mes de registros hechos así es comparable consigo mismo, y sobre eso se apoya lo demás: las observaciones sobre tu alimentación señalan lo que destaca en los días recientes, y el Informe Nutricional mensual nombra las comidas repetidas y las fuentes de calorías y propone un cambio que merece la pena probar. Comprueba ese cambio con tu tendencia de peso; cuando todos los cambios elegidos ya sean hábitos y la tendencia avance según el plan, deja de registrar comida todos los días y sigue pesándote. Calk te avisará cuando el peso se haya desviado lo suficiente como para volver a mirar.

Después: la guía de las calorías ocultas para las partes de un plato que más mueven el total, o qué precisión tiene Calk para sus propias pruebas y sus límites.

Calk ya está disponible para iPhone, iPad y Android.

Preguntas frecuentes

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