Dónde buscar estudios científicos de Fitness y cómo interpretarlos

Carlos Mejías
Carlos Mejías

Cada día que pasa se van haciendo nuevos avances sobre las ciencias del ejercicio y la nutrición, por lo que los conocimientos que vamos teniendo disponibles sobre la materia, son cada vez más.

Hoy día, y especialmente si te dedicas profesionalmente al sector, es muy importante mantenerse al tanto de estos avances para así estar siempre a la vanguardia de las últimas técnicas y protocolos más eficientes para poder ganar masa muscular y perder grasa.

Asimismo, aunque no te dediques profesionalmente al sector (siendo entrenador o nutricionista), puede ser interesante el saber cómo buscar los estudios y saber interpretarlos, aunque sea de forma básica.

¿El por qué? Pues para evitar que te timen, que es otra de las cosas de las que trataremos a continuación.

Interpretación de estudios: Lo básico que debes conocer

Las estrategias de marketing están a la hora del día, y en el sector del fitness suele estar de moda realizar afirmaciones basadas en la evidencia científica.

Esto no solamente ocurre en el ámbito de la suplementación, sino también en la nutrición y en el del entrenamiento, es decir, todo lo que conforma a la industria del fitness.

En un gran porcentaje de casos, cuando se realizan afirmaciones respaldándose en algún tipo de evidencia científica (generalmente, un paper*).

*Un paper (Research paper) es un trabajo de investigación o comunicación científica publicado en alguna revista especializada. También se le llama documento científico, o simplemente artículo o publicación.

Cuando se le sigue la pista a dicha evidencia y nos ponemos a leer, muchas veces nos encontramos con que no tiene nada que ver una cosa con la otra, o son publicaciones realizadas en modelos experimentales (es decir, con células aisladas o animales) o son publicaciones cuya credibilidad es… algo dudosa, y es aquí donde entra el sesgo.

El sesgo es la tendencia, inclinación o prejuicio hacia una idea o hipótesis en comparación con otra.

Por ejemplo, si un grupo de investigación tiene como prejuicio que para ganar masa muscular es mejor entrenar cada grupo muscular 3 veces en semana o 4 veces en semana (alta frecuencia) en comparación con entrenar 1 vez en semana (baja frecuencia), pueden alterar los resultados, por ejemplo:

  • Eligiendo ellos mismos a los participantes, haciendo que los más implicados vayan al grupo de alta frecuencia.
  • Que cuando llegue la hora de analizar los datos, vean que usando un tipo de test estadístico se favorece al grupo de más frecuencia, pero usando otro no.
  • A la hora de monitorizar el entrenamiento hagan más énfasis en que los del grupo de más frecuencia hagan los ejercicios mejor.
  • Al medir muchas variables, se centre la discusión sobre las que dieron una diferencia significativa o reporten solo aquellas que les interese.
  • Etcétera

Es decir, existen muchas maneras mediante las cuales los investigadores pueden influir en la intervención, de manera que los resultados finales se asemejen lo máximo posible a lo que ellos pensaban. Asimismo, existen muchos tipos de estudios, cada cual, con sus fortalezas y debilidades, más concretamente y de forma resumida:

Investigación y estudios
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De la misma manera, existe una pirámide de nivel de evidencia según el tipo de estudio, es decir, no todos los estudios arrojan la misma “fuerza de evidencia” sobre un tema concreto (por decirlo de alguna manera), más concretamente y por orden de mayor a menor importancia:

  1. Meta-análisis
  2. Revisiones sistemáticas
  3. Estudio controlado aleatorizado
  4. Estudios de cohorte
  5. Estudios de casos y controles
  6. Reportes de casos
  7. Estudios animales
  8. Estudios In vitro

A día de hoy, los estudios aleatorizados, a doble ciego y controlados con placebo son considerados los de mayor calidad.

En este tipo de estudios, los participantes se asignan aleatoriamente a un grupo de intervención o experimental (que recibirá el tratamiento) o a un grupo de control (que recibirá un placebo o no recibirán nada), y ni ellos ni los investigadores que realizan el experimento saben qué participantes pertenecen a qué grupo (doble cegamiento).

Secciones de un estudio científico

Una publicación científica se divide en varias secciones, las cuales son, como norma general, las siguientes:

  • Abstract: Es un breve resumen en el cual se detallan los principales puntos de la intervención, por lo tanto, partiendo de la base de que un paper es bastante extenso y el abstract debe ser muy corto, fijarse únicamente en el abstract suele llevar a sacar conclusiones erróneas.
Breve resumen Abstract
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  • Introducción: Nos proporciona, valga la redundancia, una introducción al tema en cuestión, nos pone un poco en contexto de lo que buscan responder con el estudio y como norma general, se hace un pequeño resumen del grueso de la evidencia actual disponible hasta el momento sobre dicho tema.
Introducción sobre el tema
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Métodos: Nos proporciona información sobre los participantes, cómo se ha diseñado el estudio, cómo se han decidido tomar los datos… es decir, es la parte en la cual los investigadores nos cuentan qué han hecho, cómo lo han hecho y con quién lo han hecho.

Materiales y métodos
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  • Resultados: Nos exponen los resultados obtenidos tras la intervención.
Resultados de la investigación
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  • Discusión: Nos comparan los hallazgos obtenidos con los de investigaciones previas y nos exponen las conclusiones obtenidas en base a los hallazgos realizados en el presente estudio.
Conclusiones obtenidas
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De entre todas ellas, la que más nos interesa obviamente es la de métodos, esto se debe a que en ella nos van a detallar información sobre los participantes como puede ser el sexo, la edad o el estado de entrenamiento de los mismos.

Así, cuando deseamos buscar algo de evidencia sobre un tema, lo que nos interesa es que los sujetos del estudio se asemejen lo máximo posible a aquellos con los que vayamos a trabajar, me explico.

Si queremos evaluar el efecto de un consumo de proteína X sobre la ganancia de masa muscular y somos entrenadores, deseamos buscar estudios que evalúen dicho efecto sobre personas jóvenes, sanas y que entrenen, y no sobre personas sedentarias, de edad avanzada y con algún tipo de patología.

De esta manera, los resultados obtenidos serán más extrapolables a la práctica, esto es lo que conocemos como aplicabilidad del estudio.

Factores de confusión

Lo anterior nos lleva a los factores de confusión, los cuales son variables que pueden influenciar a los resultados (ya sea de forma positiva o negativa).

Por ejemplo, imagina un estudio el cual busca evaluar el efecto de X volumen de entrenamiento sobre las ganancias de masa muscular, en este caso, un posible factor de confusión sería el uso de suplementos como la creatina, ya que esta ayuda a ganar masa muscular.

Por lo tanto, idealmente deseas controlar y eliminar tantos factores de confusión como puedas en un estudio, para que así los resultados sean lo más veraces posibles.

El valor p

En cualquier estudio de ciencias del ejercicio o de la nutrición, casi siempre vamos a ver una declaración de que el nivel de significancia se establece en p≤0.05.

Para comprender este valor, primero debemos comprender el significado de hipótesis nula; Esta es la posición «predeterminada», que establece que cualquier diferencia entre grupos o condiciones se debe al muestreo o al error aleatorio, es decir, se debe puramente al azar.

Por lo tanto, un valor p, generado por las pruebas estadísticas utilizadas, representa la probabilidad de que cualquier diferencia observada se deba a un error de muestreo o por el azar.

Así que si en una intervención, el valor p resultante del modelo estadístico es menor o igual a 0.05, se dice que los hallazgos son «estadísticamente significativos».

Esto último por ejemplo significa que hay menos de un 5% de probabilidad de que el cambio que se haya producido sea debido al azar; por tanto, la hipótesis nula se descarta.

Un valor p = 0.01 significa que existe un 1% de probabilidad de que la significación estadística sea debido a un error de muestreo o al azar.

Un valor p de entre 0.051 y 0.099 se dice que «se acerca a la significancia», lo que significa que, a pesar de no alcanzar el umbral de significancia, los autores creen que es probable que haya una «diferencia significativa».

Cabe destacar que esto no hay que malinterpretarlo con que la hipótesis del estudio sea cierta; es decir, si solo hay un 5% de probabilidad de que la diferencia observada haya ocurrido por casualidad, debe haber un 95% de probabilidad de que realmente haya una diferencia significativa.

Lo que quiero decir es que el valor de p nos indicaría la probabilidad de obtener un resultado similar si se realiza el experimento en las mismas condiciones, pero hay muchos otros factores que pueden intervenir además del hecho de que exista o no diferencia real: el tamaño de la muestra, la varianza de la variable medida, el tamaño del efecto, la distribución de probabilidad empleada…

Es decir, para que nos entendamos, un solo estudio, incluso con resultados «estadísticamente significativos» y un valor p menor que 0.05, no debe tomarse como la verdad absoluta, de ahí a que sea importante que se repliquen los estudios y si, tenemos varias intervenciones que muestran los mismos resultados, entonces ya sí podemos ir poniendo la mano en el fuego por dichos resultados.

Tamaño del efecto

Si bien lo anterior nos indica si se ha producido o no una diferencia estadísticamente significativa, el tamaño del efecto nos cuantifica la magnitud de dicha diferencia entre los grupos y las condiciones. Es decir, nos aporta información sobre la fuerza con la que se da un fenómeno.

Esto es muy útil para ayudar a determinar una diferencia significativa si el valor p no alcanza significación estadística, asimismo, el tamaño del efecto podría revelarnos que, aunque hubiera un valor p <0.05, no hubiera mucha diferencia.

En cuanto a la magnitud de este tamaño del efecto, como norma general, se emplea la d de Cohen, y se ha sugerido que al menos en las ciencias del ejercicio, se interprete los tamaños del efecto de la siguiente forma:

Tamaño del efecto
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Si lo deseas, puedes emplear esta herramienta para calcular el tamaño del efecto introduciendo simplemente los datos correspondientes.

Cabe destacar que, como norma general, en las ciencias del ejercicio y la nutrición lo común es encontrarse con tamaños del efecto pequeños.

Los resultados

Otro punto importante es el de los resultados y, más concretamente, de una serie de consideraciones a tener en cuenta a la hora de interpretarlos.

Más concretamente y de forma muy resumida, cosas en las que debemos fijarnos son:

  • Ver las tasas de abandono y de cumplimiento: Si bien es normal que haya abandonos durante una intervención, tasas de abandono muy elevadas (por ejemplo, del 15-20% de los sujetos) es algo sospechoso. Asimismo, la tasa de cumplimiento también es importante, por ejemplo, de nada nos sirve un estudio sobre entrenamiento si los participantes se han saltado la mitad de las sesiones.
  • Fijarse bien en tablas y figuras y en las gráficas asegurarse de que no nos engañan con el eje Y:
perdida de kilos durante la dieta
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  • Por ejemplo, si nos fijamos únicamente en las “barritas” nos puede dar la impresión de que se ha producido un gran cambio, sin embargo, cuando nos fijamos en la cantidad de kilos perdidos, realmente únicamente se ha perdido 5kg en un grupo (imaginemos el grupo experimental) y 4,5kg en el otro grupo (imaginemos el grupo control o placebo). Esto, sería una diferencia de 0,5kg en un año, lo cual es algo insignificante.
  • Ver si existen análisis secundarios (como, por ejemplo, mirar resultados de subgrupos o hacer análisis de sensibilidad (verificar si los resultados permanecen iguales cuando algunos de los datos no están incluidos, por ejemplo, si tenemos en una muestra tanto a hombres como a mujeres, ver si los resultados siguen siendo similares si únicamente analizamos los datos de los hombres y de las mujeres por separado).

Conflictos de interés

Los estudios necesitan, como norma general, de financiación y muchas veces esta financiación puede provenir de alguna compañía que tenga interés en promocionar X o Y producto.

Como norma general, los conflictos de intereses que puedan existir suelen detallarse al final del estudio, tras las conclusiones.

Sin embargo, es importante destacar que el que no se cite un posible conflicto de interés no implica necesariamente que no exista ninguno, de la misma manera, tampoco hay que asumir que, porque haya un conflicto de interés, esto vaya a influenciar necesariamente en los resultados.

En la mayoría de las veces, lo que suele producirse es un sesgo de publicación.

Cuando hablamos de sesgo de publicación, hacemos referencia al sesgo de publicación positivo; literalmente esto es publicar investigaciones con resultados positivos para los intereses del investigador o de la empresa que financie el estudio, y ocultar aquellas investigaciones que muestren resultados negativos o neutros.

¿Dónde buscar y leer estudios?

Una vez tenemos lo anterior más o menos claro (que son conceptos básicos, pero necesarios), podemos pasar a hablar dónde buscar y leer los estudios.

Lo primero que debemos tener en cuenta es que no todos los estudios están disponibles en abierto (gratuitos).

Es decir, hay muchos estudios para los cuales, en teoría, tenemos que pagar la suscripción a la revista, pagar el acceso al estudio en cuestión o pertenecer a alguna organización la cual tenga algún convenio o contrato con la revista y, por lo tanto, nos proporcione acceso a sus publicaciones (por ejemplo, siendo estudiante de determinadas universidades).

Partiendo de esta base, para encontrar papers cuyo acceso sea gratuito, lo ideal es emplear Google Scholar. Para ello, simplemente escribe algunas palabras claves sobre lo que quieras buscar y listo.

Sin embargo, cuando queremos algo más “serio”, como norma general se hace uso de PubMed, que digamos es una base de datos con millones de estudios de literatura biomédica.

Buscar estudios en PubMed es similar a buscar algo en Google, simplemente tendremos que introducir una serie de palabras clave en el buscador, y ponerse a trabajar.

El problema aquí es que una búsqueda puede arrojarnos cientos o incluso miles de resultados, lo cual, si deseamos buscar algo en concreto, se hace bastante tedioso. Para ello, lo ideal es emplear una serie de consejos y herramientas, de las cuales a continuación citaremos algunas:

  1. Uso de comillas: Pon comillas alrededor de las frases para que se busque la frase entera en lugar de cada palabra individualmente, por ejemplo, “training volume”.
  2. Operadores booleanos: Los operadores booleanos deben usarse en mayúsculas (AND, OR, NOT):
    • OR: Introduce OR entre palabras clave similares, como sinónimos, acrónimos y variaciones en la ortografía dentro de la misma idea o concepto. Por ejemplo, training OR exercise.
    • AND: Usa AND para vincular ideas y conceptos donde quieras ver tanto ideas como conceptos en los resultados de la búsqueda. Por ejemplo, training volume AND hypertrophy.
    • NOT: Úsalo para excluir palabras clave específicas de la búsqueda. Por ejemplo, NOT rats.
  3. Etiquetas: El uso de corchetes nos permite “activar” el uso de etiquetas, lo cual nos sirve para especificar dónde debe buscar la base de datos el término de búsqueda. En este enlace tienes la lista de etiquetas disponibles. Por ejemplo, si deseamos buscar publicaciones sobre un autor en concreto, imaginemos Schoenfeld BJ, usaremos la etiqueta [AU], en este caso, Schoenfeld BJ[AU].

Cabe destacar que PubMed también nos ofrece una herramienta de búsqueda avanzada la cual nos permite hacer todo esto y mucho más con una herramienta visual, puedes encontrar una guía traducida en español en este enlace.

Para finalizar, ¿recuerdas que al inicio dije que había publicaciones a las cuales se puede acceder gratuitamente y otras no?

Bien, algo que poca gente conoce es Sci-hub. De forma muy resumida, Sci-Hub nos ofrece la posibilidad de acceder a artículos sin requerir suscripción o realizar pago alguno y fue fundado por Alexandra Elbakyan debido al alto coste económico que tenían muchos artículos científicos.

Para ello, simplemente introduciremos el DOI (un número identificativo) del artículo, el cual podremos encontrar bajo el propio título, en la barra de búsqueda y pulsaremos sobre open para acceder:

Herramienta de búsqueda avanzada
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Cabe destacar que, en caso de los artículos más recientes, muchas veces no suelen estar disponibles en esta plataforma hasta pasados varios meses.

En estos casos, también podemos intentar contactar con el investigador principal ya sea por redes sociales o escribirle por ResearchGate para ver si podría facilitarnos el texto completo del artículo.

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