O uso de relógios inteligentes e outros dispositivos vestíveis se consolidou como uma das principais tendências relacionadas à atividade física na última década. Milhões de pessoas recorrem diariamente a esses equipamentos para monitorar desempenho, gasto calórico, qualidade do sono e recuperação. No entanto, especialistas alertam que boa parte dessas informações não é medida de forma direta, mas sim estimada, o que pode comprometer a precisão dos dados.
A situação é comum: após uma corrida considerada satisfatória pelo usuário, o dispositivo indica queda no condicionamento físico, baixo gasto calórico e necessidade de descanso prolongado. A divergência ocorre porque os algoritmos utilizados nesses aparelhos trabalham com aproximações, e não com medições laboratoriais.
Embora forneçam uma visão geral sobre hábitos e desempenho, os smartwatches podem apresentar margens de erro relevantes em diferentes métricas. Em alguns casos, essas imprecisões podem influenciar decisões sobre alimentação, intensidade dos treinos e períodos de recuperação.
O cálculo de calorias queimadas é uma das funções mais populares desses dispositivos. Ainda assim, estudos indicam que o gasto energético pode ser subestimado ou superestimado em mais de 20%. A margem de erro tende a aumentar em atividades como musculação, ciclismo e treinos intervalados de alta intensidade.
Esse tipo de distorção pode impactar diretamente a alimentação. Quando o relógio aponta um gasto maior do que o real, o usuário pode ingerir mais calorias do que precisa. Já a subestimação pode levar a uma ingestão insuficiente, com reflexos no desempenho físico.
A contagem de passos também apresenta limitações. Em condições normais, os dispositivos podem registrar cerca de 10% a menos do que o número real. Situações em que há pouco movimento dos braços, como empurrar carrinhos, carregar peso ou caminhar com as mãos ocupadas, tendem a comprometer ainda mais a precisão. Apesar disso, especialistas consideram que essa métrica continua sendo útil para acompanhar o nível geral de atividade, desde que interpretada como uma estimativa.
Os sensores utilizados para medir a frequência cardíaca funcionam a partir da análise do fluxo sanguíneo no pulso. Em repouso ou em exercícios de baixa intensidade, os resultados costumam ser mais confiáveis. No entanto, durante atividades mais intensas, fatores como suor, movimentação, ajuste do relógio na pele e até o tom de pele podem interferir na leitura. Essas variações podem ser relevantes para usuários que utilizam zonas de frequência cardíaca como referência para o treino, já que pequenas distorções podem levar a intensidades inadequadas.
Outro recurso amplamente utilizado é o acompanhamento do sono. Os dispositivos classificam o descanso em estágios como leve, profundo e REM, além de atribuir uma pontuação à noite de sono. No entanto, o método utilizado difere do padrão-ouro, a polissonografia, exame realizado em laboratório que monitora a atividade cerebral.
Os smartwatches utilizam dados de movimento e frequência cardíaca, o que permite identificar com razoável precisão se a pessoa está dormindo ou acordada. Porém, a análise dos estágios do sono é menos confiável, o que pode gerar interpretações equivocadas sobre a qualidade do descanso.
A maioria dos dispositivos também apresenta métricas de recuperação ou prontidão para o exercício. Esses índices costumam combinar variabilidade da frequência cardíaca com dados do sono. Embora a variabilidade cardíaca seja um indicador relevante, sua medição por sensores no pulso é mais suscetível a erros do que em exames clínicos. Como resultado, a avaliação final pode não representar com precisão o estado real do organismo.
