Vatios por latido y deriva cardíaca (2026)
Dos ciclistas terminan la misma salida de tres horas con la misma potencia media. Uno promedió 138 lpm; el otro, 171. El mismo trabajo, dos motores muy distintos — y tu archivo de actividad ya lo sabe.
Los dos números que extraemos de cada salida
Casi todo lo que puedes aprender sobre tu forma aeróbica a partir de la frecuencia cardíaca se esconde detrás de un test estandarizado: un protocolo en rampa, un laboratorio, un calentamiento fijo, una sala controlada. Nosotros queríamos dos de esas respuestas a partir de entrenamientos normales — los que ya haces, con series, semáforos, viento en contra y todo lo demás.
Son exactamente dos:
- Eficiencia — cuánta potencia pones en la carretera por latido, en W/lpm.
- Deriva — cuánto sube tu frecuencia cardíaca a lo largo de las horas, en lpm/h, una vez descontada la potencia que has producido.
El orden importa. La eficiencia es el número que hay que vigilar. La deriva es el interesante, pero tiene más ruido, y seremos muy concretos sobre eso más abajo.
El modelo de fondo: la frecuencia cardíaca como sistema, no como promedio
Ambos números salen del mismo sitio — un modelo fisiológico de frecuencia cardíaca publicado por de Smet, Francaux, Hendrickx y Verleysen en 2016. Su núcleo es de una simplicidad desarmante. En estado estable, tu frecuencia cardíaca es tu frecuencia de reposo más un término proporcional a la potencia:
FC_objetivo = FC_reposo + m · P
m es la pendiente en lpm/W: cuántas pulsaciones por minuto te cuesta cada vatio adicional. Su inverso, 1/m, es tu eficiencia en vatios por latido. Encima se apoyan dos constantes de tiempo — la frecuencia cardíaca sube más rápido de lo que baja, 24 s frente a 30 s en el artículo original —, un techo en tu frecuencia cardíaca máxima y un término de deriva que crece con el trabajo acumulado.
Ajustamos los seis parámetros para cada sesión individual. Sin protocolo de test, sin rampa, sin laboratorio. Los autores originales informaron de que la frecuencia cardíaca simulada así coincide con la señal medida con un error medio de 4 lpm en bici y 6 lpm corriendo. En nuestras sesiones de ciclismo con control de calidad, la mediana del error de simulación es de 4,7 lpm — lo bastante cerca de la cifra publicada como para confiar en la implementación, y lo bastante honesto como para no afirmar nada mejor.
Ese ajuste corre sobre toda la plataforma, no sobre una muestra escogida a mano: 1.166.119 de 1.743.367 actividades llevan parámetros cardíacos ajustados — un 67 % — y 772.537 de ellas superan nuestros controles de calidad. La diferencia no tiene misterio. Salidas sin banda de frecuencia cardíaca, salidas sin potencia, archivos demasiado cortos o demasiado dañados para ajustar nada sensato.
Eficiencia: 4,0 vatios por latido es el centro del pelotón
En nuestros datos de ciclismo, el atleta mediano produce 4,0 W/lpm. Léelo como un tipo de cambio: cada 4 vatios extra le cuestan a este atleta un latido por minuto adicional. Un atleta con 5,4 W/lpm compra esos mismos 4 vatios por tres cuartos de latido.
Fíjate en contra de qué se mide el número — contra el aumento de la frecuencia cardíaca por encima del reposo, no contra la lectura absoluta. Por eso una frecuencia de reposo alta no te hace parecer ineficiente por sí sola, y por eso este valor resiste mejor una mala noche que la frecuencia cardíaca en bruto.
Los corredores reconocerán la pregunta. Los vatios por latido preguntan en la bici lo que la economía de carrera pregunta a pie: ¿cuánto rendimiento obtienes por lo que te cuesta? La moneda es distinta — allí oxígeno, aquí latidos —, la lógica no.
| Eficiencia (1/m) | Dónde queda eso |
|---|---|
| por debajo de 2,6 W/lpm | 5 % inferior de nuestros ciclistas |
| 4,0 W/lpm | mediana |
| por encima de 5,4 W/lpm | 5 % superior |
Esas bandas provienen de 200 atletas, cada uno representado por la mediana de sus propias sesiones. Si en cambio miras salidas sueltas, la dispersión crece bastante — el centro se mantiene en 4,0 W/lpm a lo largo de 149.389 sesiones de ciclismo con control de calidad, pero la banda del percentil 5 al 95 va de aproximadamente 2,4 a 6,7 W/lpm. Esa diferencia entre "una salida" y "un atleta" es toda la historia de la fiabilidad, y volvemos a ella en un momento.
La eficiencia se comporta como dice la fisiología. En 200 atletas, la pendiente m correlaciona negativamente con el VO2max (rho = −0,261, p = 0,0002) — lo que significa que la eficiencia, su inverso, sube con el VO2max. Los atletas más en forma mueven más vatios por latido. No es una tautología: aquí el VO2max viene de una cadena de medición completamente separada, nuestro Powertest, no del modelo cardíaco.
Lo más importante es la estabilidad. La fiabilidad de medida repetida de la eficiencia, expresada como correlación intraclase, es de 0,367 [0,294–0,437] para una sola sesión — y de 0,85 al promediar diez sesiones. Ese es el número que hace de la eficiencia una señal de entrenamiento utilizable. Una salida te dice algo. Diez salidas te dicen mucho.
Metodología: cómo construimos estos números
Las distribuciones proceden de 355.551 actividades reales. La comparación directa con Pa:HR usa 2.360 actividades de 200 atletas, estratificadas para que cada atleta aporte tanto sesiones suaves como duras (1.182 suaves / 1.178 duras) — de lo contrario acabas comparando atletas que resulta que ruedan suave con atletas que resulta que hacen series. 400 actividades se reajustaron desde los datos brutos para la comparación de modelos, y 733 tramos de recuperación entraron en la cinética.
Cada cifra de fiabilidad es una correlación intraclase con intervalo de confianza bootstrap calculado sobre atletas, 600 remuestreos, no sobre filas. Remuestrear filas infla la fiabilidad, porque dos salidas del mismo atleta no son observaciones independientes.
También comprobamos que la muestra no sea una burbuja de forma física: su VO2max mediano es 58,8 frente a 59,0 de la población completa, y la VLamax 0,44 frente a 0,43. Metabólicamente se parece a todos los demás.
Deriva: el segundo número y por qué necesita una mirada más larga
La deriva cardíaca es el ascenso lento de la frecuencia cardíaca durante esfuerzos largos a trabajo constante. Calor, deshidratación, fatiga, caída del volumen sistólico — varios mecanismos, un síntoma visible.
No la medimos comparando mitades de una salida. La estimamos dentro del modelo, que ya ha restado lo que explica la potencia. Lo que queda es la parte de la que la potencia no da cuenta.
| Deriva (ciclismo, sesiones ≥ 1 h) | Valor |
|---|---|
| Mediana | 2,25 lpm/h |
| Percentil 90 | 7,7 lpm/h |
| Verificación independiente en bruto | 3,1 lpm/h |
La mediana y el percentil 90 salen de las 400 sesiones de ciclismo que reajustamos para este artículo (n = 400); la verificación en bruto se explica en el párrafo siguiente. Ninguna de estas cifras es todavía lo que muestra tu propio historial: las actividades guardadas antes del 14 de agosto de 2026 siguen llevando un valor de deriva limitado por un tope, y por eso la mediana almacenada de toda la plataforma marca ahora 1,4 lpm/h en 116.778 sesiones que cumplen los criterios. La sección La corrección que hemos publicado esta semana, más abajo, explica qué cambió y cuándo se pondrá al día tu historial.
La verificación importa: frecuencia cardíaca por vatio en el primer tercio de una salida frente al último tercio, calculada directamente del archivo bruto y sin modelo alguno. Dos métodos distintos, el mismo orden de magnitud.
Y la deriva sigue a la forma física en la dirección esperada — los atletas más en forma derivan menos (rho = −0,321, p < 0,0001, n = 200).
Ahora la parte honesta. La fiabilidad de la deriva a partir de una sola sesión es de 0,212 [0,147–0,277]. En cristiano: el valor de deriva de una única salida es sobre todo ruido. No leas el número del martes como un veredicto sobre tu resistencia. Promediada sobre diez sesiones, la fiabilidad sube a 0,59, y ahí ya es una señal sobre la que puedes actuar. La deriva es una línea de tendencia semanal, no una puntuación diaria, y cualquier producto que la presente como puntuación diaria — el nuestro incluido, si alguna vez lo hiciéramos — la estaría vendiendo por encima de lo que vale.
Cómo se compara con Pa:HR — y qué medimos realmente
El estándar del sector aquí es el desacoplamiento aeróbico, desarrollado por el entrenador Joe Friel y calculado en TrainingPeaks como Pw:Hr para salidas con potencia y Pa:HR para carreras a ritmo. La receta: partir la sesión por la mitad, comparar la relación potencia-frecuencia cardíaca de cada mitad y reportar el cambio porcentual. Nuestra comparación usa archivos de ciclismo, así que es la variante Pw:Hr en todo momento — seguimos diciendo Pa:HR porque así llama la mayoría de atletas a esta familia de métricas.
Es elegante, no necesita modelo y viene con una limitación que sus propios autores declaran con claridad: pertenece a un esfuerzo largo y constante — dos horas a una frecuencia cardíaca de resistencia constante es el ejemplo canónico. En un entrenamiento por series, las dos mitades contienen esfuerzos completamente distintos, así que la relación compara peras con manzanas. Eso no es un defecto. Es un ámbito de aplicación declarado.
Si ya trabajas con esa métrica, conoces los umbrales que la acompañan: por debajo del 5 % de desacoplamiento, Friel interpreta tu resistencia aeróbica como sólida a esa intensidad; del 5 al 10 % como una limitación moderada o fatiga; por encima del 10 % como un esfuerzo que probablemente estuvo por encima de tu umbral aeróbico, o una base de resistencia que aún no puede sostenerlo. Nuestra deriva tiene otra unidad — latidos por hora, no un porcentaje —, así que no se convierten entre sí y no deberías intentarlo. Hacen la misma pregunta con otras palabras: ¿cuánto se le escapó tu frecuencia cardíaca al trabajo que realmente estabas haciendo?
Ese ámbito es la razón por la que necesitábamos otra cosa. La mayoría de las sesiones de nuestros atletas tienen estructura.
Qué comparamos, con precisión: aplicamos el método Pa:HR a nuestros propios datos. No medimos la implementación de TrainingPeaks. Cualquier diferencia que aparezca abajo es una propiedad del método tal como lo implementamos sobre nuestros archivos, no una afirmación sobre su producto.
Esa distinción no es palabrería legal. Atribuir números a un sistema ajeno que nunca has observado es la forma en que el periodismo de datos se tuerce, y ese error ya lo hemos cometido.
Cara a cara sobre las mismas 2.360 actividades de los mismos 200 atletas — nuestra deriva frente al método de desacoplamiento:
| Nuestra deriva | Pw:Hr | |
|---|---|---|
| Señal entre atletas (ICC) | 0,212 | 0,083 |
| IC del 95 % | 0,147–0,277 | 0,054–0,114 |
| Dispersión dentro del atleta | 99 % | 175 % |
Los intervalos de confianza no se solapan: en torno a 2,5 veces más señal real entre atletas, con aproximadamente la mitad de dispersión. Sobre los mismos archivos, en los mismos días.
Dónde no tenemos ventaja: en la dependencia de la intensidad. Ambas métricas se mueven con lo dura que fue la sesión — un 22 % la nuestra, un 25 % Pa:HR. Eso es un empate, y la conclusión honesta es que ninguno de los dos números está libre de intensidad. Nuestra ganancia está en la relación señal-ruido y en estar definida siquiera cuando la sesión lleva series dentro.
Nada de esto hace que Pa:HR sea incorrecta. Hace aquello para lo que fue construida, en las sesiones para las que fue construida, sin necesitar un ajuste de seis parámetros. Nosotros construimos algo distinto porque el entrenamiento de nuestros atletas no se parece a las sesiones que Pa:HR presupone.
La corrección que hemos publicado esta semana
Hasta mediados de agosto, una simplificación en nuestro código de ajuste limitaba la deriva permitida a unos 1,8 lpm/h. Fisiológicamente eso es demasiado estrecho — de 3 a 10 lpm/h es perfectamente normal en una salida larga y calurosa. La consecuencia: el modelo seguía reportando una deriva modesta para todo el mundo, porque no se le permitía reportar otra cosa.
Quitamos el tope el 14 de agosto de 2026. En las 400 sesiones que reajustamos para esta comparación, el modelo reporta ahora una deriva mediana de 2,25 lpm/h frente a la verificación independiente en bruto de 3,1 — donde antes del arreglo decía 1,2. Las mismas salidas, mejor modelo.
Una salvedad que preferimos declarar antes de que la descubras: la corrección se aplica a las sesiones procesadas desde esa fecha. Las actividades más antiguas de tu historial siguen llevando el valor antiguo y limitado hasta que se recalculen. Si tu gráfica de deriva muestra un escalón a mediados de agosto, somos nosotros, no tú.
Escribimos esto en lugar de parchearlo en silencio porque un modelo que no puedes auditar es un modelo en el que no deberías confiar. El mismo razonamiento vale para cómo funciona nuestro estimador de VO2max.
Qué hacer con estos dos números
Lee la eficiencia como tu base aeróbica. Toma la media móvil de tus últimas diez sesiones, no el valor de hoy. Si esa media sube a lo largo de un bloque de entrenamiento, tu sistema aeróbico está produciendo más potencia por latido — la señal más clara de que el trabajo de base está cuajando. Responde al volumen y al rodaje constante de resistencia, en una escala de semanas, no de días.
Lee la deriva como tu durabilidad. Una tendencia de deriva que baja a lo largo de un bloque de salidas largas significa que mantienes la forma más adentro de la sesión. Una deriva que sube a lo largo de varias salidas largas — con todo lo demás estable — suele significar calor, falta de combustible o fatiga acumulada antes que pérdida de forma.
Así que revisa esas tres cosas antes de concluir nada sobre tu forma. Calor primero: un día caluroso empuja la deriva hacia arriba por sí solo, y un ciclista que lleva dos semanas entrenando con calor deriva menos que ese mismo ciclista en la semana uno. Líquidos y combustible después: pasados los 90 minutos, beber poco y quedarse sin hidratos elevan la frecuencia cardíaca a potencia constante, y suelen llegar juntos. Ritmo en tercer lugar: una primera hora rodada demasiado fuerte es deriva que pagas en la tercera. Solo cuando se descartan las tres, una tendencia creciente de deriva dice algo sobre tu resistencia.
No compares tu eficiencia con la de un amigo. Los vatios por latido dependen de la masa corporal, de la frecuencia cardíaca máxima y de cómo produces esos vatios. Un ciclista de 90 kg a 4,5 W/lpm y uno de 60 kg a 3,5 W/lpm pueden estar igual de en forma. La comparación que significa algo es tú contra ti, seis semanas después.
No arregles lo que el número no mide. Ninguna de las dos cifras te dice si tu problema es la capacidad aeróbica o la potencia glucolítica. Esa pregunta es competencia de la VLamax, y necesita un test como es debido.
Dónde el modelo necesita un test de verdad
La eficiencia y la deriva vienen gratis con cada salida, y ese es justamente su límite — describen cómo se comporta tu motor, no de qué está hecho. Para separar el VO2max de la VLamax sigues necesitando un protocolo definido. Nuestro Powertest lo hace a partir de dos esfuerzos que ruedas tú mismo, sin reservar laboratorio, y es lo que ancla los valores de VO2max con los que correlacionamos arriba.
Ambos números se calculan automáticamente para cada actividad que sincronizas. Puedes verlos construir una línea de tendencia mientras tu entrenamiento hace el trabajo.
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Una cosa más
Hay un tercer parámetro en este modelo que apenas hemos tocado aquí: la constante de tiempo de recuperación, es decir, con qué rapidez baja tu frecuencia cardíaca cuando dejas de apretar. La ajustamos sobre 733 tramos de recuperación, y se comporta de forma distinta a los dos números anteriores — parece responder a la frescura en cuestión de días, y no a la forma física a lo largo de semanas. Ese es otro artículo, y más especulativo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un buen valor de vatios por latido? La mediana en nuestros datos de ciclismo es de 4,0 W/lpm, con el 90 % central de los atletas entre aproximadamente 2,6 y 5,4 W/lpm. Pero el valor depende de la masa corporal y de la frecuencia cardíaca máxima, así que la comparación útil es contra tu propio pasado, no contra una tabla.
¿Es lo mismo que la deriva cardíaca o el desacoplamiento? La deriva y el desacoplamiento describen el mismo fenómeno — la frecuencia cardíaca subiendo a lo largo de un esfuerzo prolongado —, pero se miden de forma distinta. El desacoplamiento, llamado Pw:Hr para salidas y Pa:HR para carreras, compara las dos mitades de una sesión y está pensado para esfuerzos constantes. Nosotros estimamos la deriva dentro de un modelo cardíaco que ya ha eliminado lo que explica la potencia, y por eso sigue estando definida también en sesiones con series.
¿Por qué mi valor de deriva es distinto en cada salida? Porque la deriva de una sola sesión es genuinamente ruidosa: su fiabilidad es de 0,21, que es baja. El calor, la alimentación y el sueño la mueven. Promedia diez sesiones y la fiabilidad sube a 0,59. Lee la tendencia a lo largo de semanas, nunca un solo día.
¿Necesito potenciómetro? Para ciclismo, sí — el modelo necesita la potencia para separar lo que explica el esfuerzo de lo que no. Para correr estimamos la potencia a partir del GPS y el ritmo, lo cual es menos preciso: los autores originales informaron de un error de 6 lpm corriendo frente a 4 lpm en bici.
¿Una eficiencia más alta significa un VO2max más alto? Relacionados, no idénticos. En 200 atletas la eficiencia correlaciona positivamente con el VO2max, pero la relación deja mucho margen — la pendiente también arrastra masa corporal, frecuencia cardíaca máxima y volumen sistólico. Si quieres saber tu VO2max, mide el VO2max.
¿Por qué no usar simplemente mi frecuencia cardíaca media? Porque la frecuencia cardíaca media responde a "qué tan duro se sintió aquello" y nada más. Dos salidas a 145 lpm pueden diferir en 60 vatios. La eficiencia devuelve el trabajo a la ecuación, que es justamente el objetivo.
¿Cuántas salidas hacen falta para que los números signifiquen algo? Diez sesiones es el umbral práctico — ahí la fiabilidad de la eficiencia llega a 0,85 y la de la deriva a 0,59. Hemos medido exactamente dos puntos, una sesión y diez; todo lo que hay entre medias es interpolación. Así que, como regla general y no como corte medido: un puñado de salidas es orientación, diez salidas son un número contra el que puedes entrenar.
Fuentes: de Smet, D., Francaux, M., Hendrickx, J., & Verleysen, M. (2016). Heart Rate Modelling as a Potential Physical Fitness Assessment for Runners and Cyclists. Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics Workshop (MLSA), ECML-PKDD 2016, Riva del Garda, Italia. Friel, J., «Aerobic Endurance and Decoupling», blog para entrenadores de TrainingPeaks, y la entrada del centro de ayuda de TrainingPeaks «Aerobic Decoupling (Pw:Hr and Pa:HR) and Efficiency Factor (EF)», para el método de desacoplamiento y su ámbito declarado. Nuestras propias cifras: 355.551 actividades reales para las distribuciones; 2.360 actividades de 200 atletas, estratificadas, para la comparación con Pa:HR; 400 actividades reajustadas para la comparación de modelos; 733 tramos de recuperación para la cinética; fiabilidad en todos los casos como correlación intraclase con intervalos de confianza bootstrap sobre atletas, 600 remuestreos. Cobertura de plataforma: 1.166.119 de 1.743.367 actividades llevan parámetros cardíacos ajustados. Conjunto de datos de A Faster You: 1.202 atletas, 15.000+ power tests, 1M+ sesiones de entrenamiento analizadas.