Las calorías que entran, las calorías que salen (CICO) realmente se me quedaron grabadas después de experimentar. Logré verificar el modelo en mí mismo y en docenas de personas a lo largo de los años. La forma más fácil fue controlar las dietas y el ejercicio de las personas. Eso me permitió ver que podía hacer que controlaran su peso fácilmente. Pero luego, descubrí una forma más simple, mucho menos involucrada y mucho más científica de hacerlo en una publicación de blog sobre el tema. La publicación se titula "Calorías que entran, calorías que salen" y muestra un método simple que puedes usar para probarte a ti mismo que CICO es real, verdadero y una gran descripción de la realidad. Para empezar, la publicación dice que tomes tu peso y registres correctamente las calorías reportadas en la comida que comes, además de anotar tu kilometraje de carrera del día. Introduces estos datos en una relación de recurrencia y calculas un montón de pesos predichos. Cuando haces esto, eventualmente obtienes predicciones que están en el clavo: Suficientemente simple, ¿no? Así que hice esto por mí mismo. Medí mi ingesta de calorías, actividad, etc., y comencé a predecir mis cambios de peso con un sorprendente grado de precisión. Intenté y fallé un par de veces al principio, pero eventualmente, después de ajustar todas mis mediciones, todo funcionó, e incluso podía planificar mis días con anticipación y aún así obtener predicciones de peso precisas. Eso fue prueba suficiente para mí de que CICO funcionaba. Después de descubrir que esto funcionaba para mí, decidí evangelizar. Le conté a la gente sobre esto y lo apliqué a mi novia en ese momento. Resultó que no funcionó para ella. Raro, pensé, así que decidí monitorear su actividad y dieta más de cerca, y descubrí que lo que me reportaba estaba mal. Cuando catalogué todo, tuvimos algunas discrepancias, y cuando las abordé, de repente esto también funcionó para ella. Pero ahora me había vuelto muy consciente del problema de registro. Si no estás familiarizado, cuando realmente medimos la ingesta calórica usando agua doblemente etiquetada, calorímetros de habitación completa y otros métodos como esos, hay evidencia de informes sistemáticos erróneos. Por ejemplo, dos conjuntos de datos recientes mostraron que las personas con sobrepeso tendían a subestimar su ingesta calórica:* Así que comencé a guiar a las personas pidiéndoles que registraran sus pesos en un ayuno de agua. Eso parecía ser un truco único para hacer que las predicciones se alinearan muy rápidamente. Si quieres ser más preciso, la ecuación de la que obtienes tus predicciones tiene un valor de quema por libra de peso. Para los hombres, este valor tiende a ser más alto que para las mujeres, en gran parte porque los hombres tienen una mayor proporción de músculo y eso tiende a quemar más calorías que la grasa. Puedes obtener fácilmente este valor de quema midiendo tu ingesta calórica y peso y luego calculando el valor de mejor ajuste de mínimos cuadrados para la tasa de quema. El autor de las publicaciones del blog hizo esto (y proporcionó un medio para hacerlo), y parecía que le tomó unas semanas llegar a un valor estable, pero eventualmente lo logró. Con este valor estimado personalmente, puedes mejorar aún más tus predicciones. También puedes llegar a este valor más rápido comenzando con un ayuno, ya que eso elimina el ruido de la subestimación de tu ingesta calórica. Interesante, ¿no? La siguiente pregunta es: ¿Esto se mantiene cuando no estás perdiendo peso? La respuesta es, en términos generales, ¡sí! El autor siguió registrando y eventualmente llegó al punto en que se fue de viaje. Comieron en buffets, comieron en restaurantes y no pudieron obtener conteos de calorías precisos. También comieron lo suficiente para recuperar peso. Como puedes ver, las predicciones se desajustaron un poco, pero luego volvieron a la normalidad. Estuvieron bien (mediciones buenas y consistentes), todas desordenadas (mediciones malas y escasas), y luego de vuelta a la normalidad (buenas y consistentes devoluciones). Parte de esto es la mala medición, y otra parte es algo que he logrado verificar experimentalmente: ¡el peso del agua! Cuando pierdes peso, agotas tus reservas de glucógeno y la pérdida de peso es inicialmente rápida ya que gran parte de lo que se pierde es agua. Cuando recuperas peso, recuperas rápidamente glucógeno, y por lo tanto peso corporal debido al agua añadida. Esto se pierde tan fácilmente, pero confunde el modelo. Si comienzas a ganar peso de manera consistente, recuperas la precisión. O si vuelves a perder peso, recuperas la precisión. Pero en el período de transición, cuando hay grandes oscilaciones, pierdes una precisión sustancial—pero lejos de total. Y luego, cuando mantienes el peso, te mantienes preciso todo el tiempo. Descubrir esto fue increíble. Todo realmente funciona, y puedes predecir tu peso de manera confiable a lo largo del tiempo. Incluso puedes agregar complejidad, como jugar con información sobre tu ciclo si eres mujer.** Realmente no obtienes mucho beneficio de agregar complejidad, además de, tal vez, ajustar esos altibajos de transición, así que de cualquier manera, esto está bien. Lo realmente agradable aquí es que esto elimina muchos problemas con la variabilidad interindividual. Muchas personas objetan a CICO debido a los efectos de cosas como las diferencias en las hormonas en reposo o los niveles de actividad. Y eso está bien, pero no es relevante aquí, ya que estamos midiendo a una persona, y tienden a ser lo suficientemente consistentes como para que esto simplemente funcione. Esto es inherentemente autocontrolado, así que después de tu calibración, todos esos factores que varían individualmente se eliminan, excepto en la medida en que evolucionan con el tiempo a medida que cambia tu peso, por cualquier razón. Si quieres hacer esto tú mismo, te recomiendo encarecidamente leer los artículos y hacer precisamente eso. Si lo haces, tú también puedes descubrir cómo comenzar trivialmente a ser un verdadero creyente en el poder de CICO, porque simplemente funciona, experimentalmente. Enlaces: * La novia que mencioné era muy delgada, así que este sesgo sistemático no fue el problema. Nota la variabilidad individual alrededor de los puntos en todos los niveles. Considero que ese es un problema más probable. ** Algunas mujeres que conozco recopilaron datos de diferentes partes de sus ciclos y encontraron diferencias en la tasa de quema. Pudieron mejorar mediblemente la precisión de las predicciones con esa información.