Blog meu treino certo imagem

O seu relógio MENTE as calorias para você!

A conclusão mais consistente da literatura científica é direta:

Relógios inteligentes podem medir razoavelmente bem frequência cardíaca e número de passos, mas apresentam baixa precisão para estimar o gasto energético em calorias.

O valor exibido pelo relógio não é uma medição direta de calorias. É uma estimativa produzida por algoritmos que combinam frequência cardíaca, movimentos do punho, aceleração, idade, sexo, peso, estatura e, em alguns modelos, GPS e saturação de oxigênio.

1. O que seria necessário para medir calorias?

O gasto energético pode ser avaliado por métodos de referência:

  • calorimetria indireta: estima o gasto pela análise do consumo de oxigênio e da produção de dióxido de carbono;
  • câmara metabólica: mede o metabolismo durante períodos prolongados em ambiente controlado;
  • água duplamente marcada: considerada referência para avaliar o gasto energético total durante vários dias em condições de vida livre.

O relógio não mede diretamente nenhuma dessas trocas metabólicas. Ele tenta inferir o gasto energético a partir de sinais fisiológicos e mecânicos incompletos.

2. O que mostram as revisões sistemáticas?

Uma revisão sistemática de 2020 reuniu 158 estudos envolvendo nove marcas de dispositivos comerciais. Os relógios apresentaram resultados relativamente melhores para passos e frequência cardíaca, mas:

Nenhuma das marcas avaliadas apresentou precisão adequada para gasto energético.

Isso significa que Apple Watch, Fitbit, Garmin, Polar e outros dispositivos podiam apresentar desempenho aceitável em determinadas situações, mas não mantinham precisão consistente entre atividades, intensidades e indivíduos. Fuller et al., 2020

Uma revisão de 2022 também encontrou erro percentual absoluto médio superior a 30% para gasto energético em todas as marcas analisadas, classificando a precisão como baixa. Germini et al., 2022

Uma revisão “guarda-chuva” publicada em 2024, reunindo resultados de revisões sistemáticas, confirmou que as estimativas de gasto energético apresentam grande heterogeneidade e tendência frequente à subestimação. A direção e o tamanho do erro, entretanto, dependem do aparelho e da atividade. Doherty et al., 2024

A revisão sistemática viva sobre o Apple Watch, publicada em 2025, chegou à mesma conclusão: a frequência cardíaca apresentou boa concordância geral, enquanto os erros do gasto energético foram inconsistentes e frequentemente elevados. Lambe et al., 2025

3. Qual é o tamanho do erro?

Os erros não ficam limitados a uma diferença trivial de 5% ou 10%.

Em um estudo clássico de validação, 60 pessoas utilizaram sete dispositivos durante repouso, caminhada, corrida e ciclismo. Os resultados foram comparados com calorimetria indireta:

  • seis aparelhos apresentaram erro inferior a 5% para frequência cardíaca durante o ciclismo;
  • nenhum aparelho apresentou erro inferior a 20% para gasto energético;
  • o erro mediano para calorias variou aproximadamente de 27% a 93%, dependendo do dispositivo.

O Apple Watch obteve o menor erro geral naquele estudo, mas isso não significou precisão adequada para calorias. Shcherbina et al., 2017

Outro estudo comparou 12 dispositivos com uma câmara metabólica durante um dia padronizado e com água duplamente marcada durante 15 dias de vida livre. Os erros percentuais absolutos médios foram:

CondiçãoErro observado
Dia padronizado em câmara metabólica26,5% a 93,7%
15 dias em vida livre19,4% a 100,2%

A maioria dos aparelhos subestimou o gasto energético da atividade física durante a vida livre. Murakami et al., 2019

Em modelos mais recentes, o problema continua. Um estudo com Apple Watch 6, Polar Vantage V e Fitbit Sense encontrou baixa precisão para gasto energético nas cinco atividades avaliadas, embora o Apple Watch 6 tenha medido relativamente bem a frequência cardíaca. Hajj-Boutros et al., 2023

Até mesmo o Apple Watch Series 9 apresentou estimativas inconsistentes de gasto energético em comparação com um sistema de calorimetria durante exercício em esteira. Chase et al., 2024

4. Um exemplo prático

Se o relógio indicar que uma sessão gastou 500 kcal, um erro de 30% representa aproximadamente:


500 \0,30 = 150kcal

O gasto real poderia estar próximo de 350 ou 650 kcal — e erros ainda maiores são possíveis.

Além disso, não é correto aplicar sempre uma margem fixa de correção. Um relógio não necessariamente “erra sempre 20% para cima”. Ele pode superestimar em uma atividade e subestimar em outra.

5. Por que o erro é tão grande?

Movimento do punho não representa todo o trabalho corporal

No ciclismo, na musculação e em exercícios isométricos, pode existir grande esforço metabólico com pouco movimento do punho. Em outras atividades, o braço pode se movimentar bastante sem representar proporcionalmente o custo energético total.

Frequência cardíaca e gasto energético não possuem relação fixa

A frequência cardíaca pode ser alterada por:

  • temperatura;
  • desidratação;
  • cafeína;
  • estresse;
  • medicamentos;
  • fadiga;
  • posição corporal;
  • nível de treinamento;
  • deriva cardiovascular.

Duas pessoas com a mesma frequência cardíaca podem apresentar consumos de oxigênio e gastos energéticos diferentes.

A musculação é especialmente difícil

O treinamento de força envolve:

  • esforços intermitentes;
  • pausas;
  • contrações concêntricas, excêntricas e isométricas;
  • movimentação variável do punho;
  • compressão do sensor;
  • elevação da frequência cardíaca que não acompanha linearmente o consumo de oxigênio.

Além disso, o relógio pode não representar adequadamente o consumo de oxigênio pós-exercício. Portanto, a estimativa calórica de uma sessão de musculação deve ser interpretada com cautela ainda maior.

Os algoritmos são proprietários

As empresas geralmente não divulgam completamente as equações utilizadas. Atualizações de software também podem modificar as estimativas sem que um novo estudo independente de validação seja realizado.

6. Erro médio não é o mesmo que precisão individual

Esse é um ponto metodológico fundamental.

Um relógio pode apresentar uma média semelhante à calorimetria em um grupo porque superestimou algumas pessoas e subestimou outras. Os erros se anulam na média, mas permanecem elevados individualmente.

Da mesma forma, uma correlação alta não prova concordância. O dispositivo pode identificar corretamente quem gasta mais ou menos energia e, mesmo assim, errar substancialmente o valor absoluto em kcal.

Para julgar a validade, os estudos deveriam apresentar:

  • viés médio;
  • erro percentual absoluto;
  • limites de concordância de Bland–Altman;
  • erro individual;
  • desempenho por atividade e intensidade;
  • comparação com um método de referência adequado.

7. Como utilizar os dados na prática?

Os relógios podem ser úteis para:

  • acompanhar passos;
  • observar frequência cardíaca;
  • comparar aproximadamente sessões semelhantes;
  • monitorar tendências de atividade;
  • aumentar motivação e adesão;
  • registrar duração e regularidade dos exercícios.

Mas as calorias exibidas não deveriam ser utilizadas isoladamente para:

  • determinar exatamente o déficit energético;
  • “comer de volta” todas as calorias do exercício;
  • prescrever ingestão calórica precisa;
  • comparar diretamente modalidades diferentes;
  • concluir que determinado exercício emagrece mais;
  • calcular com precisão a carga interna do treinamento.

A melhor interpretação é tratar a estimativa como um indicador aproximado e específico daquele dispositivo, não como uma medida metabólica real.

Conclusão

Os relógios inteligentes não medem calorias: eles estimam gasto energético por algoritmos. A literatura mostra erros frequentemente superiores a 20–30%, podendo ultrapassar 90% em determinadas condições.

Portanto:

Os valores podem ajudar a acompanhar tendências, mas não possuem precisão suficiente para representar o gasto energético individual como um número exato.

A diferença é importante: o relógio pode funcionar como ferramenta de comportamento e monitoramento, mas não substitui a calorimetria nem deve ser tratado como um “calorímetro de pulso”.

Você quer aprender fisiologia do exercício de verdade? Faça meu curso online sobre o assunto, são mais de 50 aulas para você dominar a fisiologia do jeito certo! ESSE É O LINK!

Att: Dr. Andre Lopes PhD em ciências do movimento humano.

CHASE, Sydney E. et al. Accuracy of the Apple Watch Series 9 for measures of energy expenditure and heart rate at rest and during exercise: impact of skin pigmentation. Journal of Functional Morphology and Kinesiology, v. 9, n. 4, art. 275, 2024. DOI: 10.3390/jfmk9040275.

DOHERTY, Cailbhe et al. Keeping pace with wearables: a living umbrella review of systematic reviews evaluating the accuracy of consumer wearable technologies in health measurement. Sports Medicine, v. 54, n. 11, p. 2907–2926, 2024. DOI: 10.1007/s40279-024-02077-2.

FULLER, Daniel et al. Reliability and validity of commercially available wearable devices for measuring steps, energy expenditure, and heart rate: systematic review. JMIR mHealth and uHealth, v. 8, n. 9, e18694, 2020. DOI: 10.2196/18694.

GERMINI, Federico et al. Accuracy and acceptability of wrist-wearable activity-tracking devices: systematic review of the literature. Journal of Medical Internet Research, v. 24, n. 1, e30791, 2022. DOI: 10.2196/30791.

HAJJ-BOUTROS, Guy et al. Wrist-worn devices for the measurement of heart rate and energy expenditure: a validation study for the Apple Watch 6, Polar Vantage V and Fitbit Sense. European Journal of Sport Science, v. 23, n. 2, p. 165–177, 2023. DOI: 10.1080/17461391.2021.2023656.

LAMBE, Rory et al. The accuracy of Apple Watch measurements: a living systematic review and meta-analysis. npj Digital Medicine, v. 9, art. 63, 2026. DOI: 10.1038/s41746-025-02238-1.

MURAKAMI, Haruka et al. Accuracy of 12 wearable devices for estimating physical activity energy expenditure using a metabolic chamber and the doubly labeled water method: validation study. JMIR mHealth and uHealth, v. 7, n. 8, e13938, 2019. DOI: 10.2196/13938.

SHCHERBINA, Anna et al. Accuracy in wrist-worn, sensor-based measurements of heart rate and energy expenditure in a diverse cohort. Journal of Personalized Medicine, v. 7, n. 2, art. 3, 2017. DOI: 10.3390/jpm7020003.

Rolar para cima