Uma página de referência sobre que números de um relógio ou de um anel são lidos por um sensor e quais são produzidos por um modelo, qual a margem de erro de cada um, e quais os dois que merecem lugar numa semana.
Primeiro, a versão curta. Um relógio ou um anel comum é bom a dizer quando dormiste, e bom a seguir o teu pulso. Na variabilidade da frequência cardíaca é pouco rigoroso. As fases do sono, as pontuações de prontidão e de recuperação, os gráficos de stress e o VO2 max são todos calculados a partir desses poucos dados de entrada, e a margem de erro desse cálculo não aparece em lado nenhum do ecrã.
O que se segue é a resposta longa, estudo a estudo, com os limites de cada estudo explicados e a lista completa de fontes no fim, enquanto uma versão mais curta e mais pessoal do mesmo argumento sai no Substack. Durmo com um anel no dedo e treino com um relógio, e é assim há anos, por isso parte do que vem a seguir são dados meus, e assinalo onde.
Pontos essenciais
O horário do sono é bem medido. Num teste de laboratório com seis dispositivos, cada um separou corretamente o sono da vigília em 86 a 89 % da noite, analisada em períodos de trinta segundos, e é por isso que os investigadores consideraram os seis válidos para saber quando e durante quanto tempo dormes.
A frequência cardíaca durante a noite também é bem medida: quatro dos seis acompanharam o ECG com correlações intraclasse de 0,85 ou mais.
A variabilidade da frequência cardíaca é medida por alto. No dispositivo típico, os limites de concordância com um ECG iam de 55 a 77 milissegundos.
As fases do sono são inferidas sem o sinal cerebral que as define, em parte a partir de pressupostos incorporados no modelo sobre a altura da noite em que cada fase costuma acontecer.
Nenhum dos fabricantes das catorze pontuações compostas analisadas revelou como a pontuação é calculada.
As estimativas de VO2 max baseadas em exercício ficam próximas do valor real, em média, num grupo e, numa só pessoa, podem errar em cerca de 10 ml/kg/min.
Há dois números que merecem a tua atenção: quanto varia o ponto médio do teu sono ao longo de uma semana, e a frequência cardíaca em repouso comparada com o que é normal para ti.
Esta é uma perspetiva educativa e estratégica, não é aconselhamento médico pessoal.
As opiniões são do autor e não constituem declarações da Atlas Cove Lda.
A resposta curta: o que é medido e o que é calculado
Todos os números que um destes dispositivos mostra nascem de um de quatro fluxos de dados em bruto, que são um acelerómetro para o movimento, um sensor ótico para o pulso, um pequeno termómetro encostado à pele e o relógio do próprio aparelho, e tudo o que o ecrã mostra para além desses quatro é o resultado de um modelo que nunca é melhor do que as pessoas com que foi treinado. O resto é aritmética.
Por isso, a pergunta útil sobre qualquer valor da aplicação é de que fluxo veio e quantos passos de aritmética há entre o sensor e o ecrã, e a hora de deitar, a hora de acordar e o pulso saem ao fim de um só passo. Um total de sono profundo, uma pontuação de prontidão ou uma estimativa de capacidade aeróbia saem ao fim de vários, e cada passo acrescenta erro que não consegues ver. Um número que precisou de um passo merece mais confiança do que um que precisou de cinco, por mais seguro que o ecrã o faça parecer.
É essa a afirmação toda, e é limitada de propósito. Nada aqui diz que os dispositivos são maus. Naquilo que captam de facto, são melhores do que as ferramentas de investigação que vieram antes deles.
Onde os sensores acertam
O sensor ótico é o que tem mais interesse. Projeta luz verde para dentro da pele e lê quanta luz volta, o que muda a cada pulsação à medida que os pequenos vasos por baixo enchem e esvaziam, e a técnica, a fotopletismografia, funciona pelo mesmo princípio que a mola que numa enfermaria de hospital te põem no dedo. Tirar dali uma frequência cardíaca quase não exige modelação.
O teste mais bem desenhado que conheço é o de Miller e colegas, que puseram seis dispositivos de consumo em cinquenta e três adultos jovens durante uma única noite num laboratório do sono, a par de polissonografia completa e de um ECG (Miller et al., 2022). Quatro dispositivos iam no pulso, um era um anel e outro era um adesivo na testa com elétrodos próprios, e quando a noite foi classificada em períodos de trinta segundos todos eles distinguiram bem o sono da vigília entre 86 e 89 % do tempo, e é por isso que os autores consideraram os seis válidos para saber quando e durante quanto tempo alguém dorme. Na frequência cardíaca ao longo da noite, quatro dos seis concordaram com o ECG com correlações intraclasse de 0,85 a 0,99. O pulso é o mais fácil.
A literatura mais ampla vai no mesmo sentido. Uma revisão de 2024 sobre o estado da arte concluiu que os dispositivos de consumo atuais avaliam o sono, comparados com o laboratório, melhor do que os actígrafos de investigação tradicionais que a área usou durante décadas (de Zambotti et al., 2024).
Há um ponto frágil dentro desse bom resultado, e vai contar mais à frente. Todos os dispositivos do estudo de Miller apanharam mais de nove em cada dez períodos de sono, mas a parte da vigília real que reconheceram como vigília foi de 26 a 57 % nos dispositivos de pulso e de dedo. Chinoy e colegas encontraram o mesmo padrão com outro conjunto de sete monitores de consumo, ao longo de três noites de laboratório: sensibilidade para o sono de pelo menos 0,93, especificidade para a vigília entre 0,18 e 0,54 (Chinoy et al., 2021). Para um acelerómetro, ficar quieto na cama sem dormir parece-se muito com dormir. Os curtos períodos de vigília a meio da noite são o que mais vezes escapa.
Variabilidade da frequência cardíaca, medida por alto
O teu coração não bate como um metrónomo. O intervalo entre dois batimentos estica e encolhe, alguns milissegundos de cada vez, sobretudo porque o nervo vago carrega e alivia um travão sobre o coração a cada respiração e consoante o teu estado geral. A variabilidade da frequência cardíaca é um resumo desse vaivém, e o resumo mais comum é o rMSSD, a raiz quadrada da média dos quadrados das diferenças entre intervalos sucessivos. Em repouso e durante o sono é muitas vezes lida como uma janela para a atividade parassimpática, e o estudo sobre o anel discutido mais abaixo calculou-a em janelas de um e de cinco minutos precisamente para apanhar mudanças parassimpáticas rápidas (Altini and Kinnunen, 2021).
A HRV é mais melindrosa. Uma frequência de pulso sobrevive a alguns batimentos mal lidos. Uma medida construída a partir das diferenças entre intervalos individuais não sobrevive, por isso um sensor ótico tem de deitar fora qualquer intervalo de que não tenha a certeza, e o artigo sobre o anel só guardava um intervalo quando os dois anteriores e os dois seguintes também pareciam limpos. Os seis dispositivos de Miller nem sequer usavam a mesma janela de tempo: alguns davam a HRV da noite inteira, um em blocos de quatro horas, outro a partir de um teste de três minutos que és tu a iniciar.
Nessa mesma noite de laboratório, o resultado foi moderado. Quatro dos seis dispositivos acompanharam o ECG na HRV com correlações intraclasse de 0,63 a 0,69, e os limites de concordância chegavam a cerca de 55 a 77 milissegundos, para mais ou para menos, uma margem mais larga do que a maior parte das mudanças de um dia para o outro a que as pessoas dão importância quando abrem a aplicação de manhã. Um dispositivo chegou a 0,99. Fê-lo com dados em bruto que o fabricante forneceu aos investigadores, e não é isso que a aplicação no teu pulso te mostra.
A HRV medida no pulso ou no dedo é um indicador, e o valor de uma única manhã, sozinho, diz muito pouco. Sempre li a minha assim, como um dado entre vários, e os dados de validação não me dão razão nenhuma para lhe dar mais peso.
Como é que um relógio estima as fases do sono sem ver o cérebro
Num laboratório, uma fase do sono é uma definição aplicada à atividade cerebral. Um técnico lê sinais elétricos do couro cabeludo, movimentos oculares e tónus muscular em períodos de trinta segundos, e sono profundo é o nome de um padrão de ondas de EEG grandes e lentas, e como um dispositivo de pulso não tem nenhum desses dados, cada fase que indica é uma previsão feita a partir do movimento, do pulso, da temperatura e da hora.
Walch e colegas publicaram como se pode construir uma previsão destas, às claras, com um relógio de consumo comum e trinta e uma pessoas saudáveis com sono normal (Walch et al., 2019). O movimento sozinho foi o preditor mais fraco para separar o REM do não REM. A frequência cardíaca acrescentou muito. Depois veio um terceiro dado de entrada, a que os autores chamaram um substituto do relógio biológico: uma curva que reproduz, de forma aproximada, o impulso circadiano para dormir ao longo da noite. Com os três, o modelo separou corretamente vigília, REM e não REM cerca de 72 % das vezes.
Altini e Kinnunen, ambos a trabalhar com o fabricante do anel que uso, foram mais longe com 440 noites de 106 pessoas e relataram cada passo (Altini and Kinnunen, 2021). O acelerómetro sozinho acertou a classificação em quatro fases 57 % das vezes; com a temperatura subiu para 60, e com a variabilidade da frequência cardíaca chegou a 76, que é onde está a maior parte do ganho. Os últimos três pontos, até 79, vieram do que chamam características independentes do sensor: um cosseno a fazer as vezes do ritmo circadiano, um decaimento exponencial a fazer as vezes da pressão do sono, e uma linha que sobe de zero a um ao longo da noite, as três acrescentadas para dizer ao modelo que o sono profundo costuma vir cedo e o REM tarde. Gostei de ler esse artigo mais do que esperava, porque diz com todas as letras o que a maioria das páginas de produto deixa de fora.
Esse resultado merece reconhecimento. Um acerto de 79 % está perto da concordância que dois avaliadores humanos treinados alcançam entre si na mesma gravação, que o artigo situa entre 82 e 83, e numa noite normal isso é boa engenharia.
As tabelas por fase de Miller mostram onde está a parte difícil. Dos períodos de trinta segundos que o laboratório classificou como sono profundo, os quatro dispositivos de pulso e de dedo que indicam o sono profundo em separado também marcaram como profundo entre 28 e 62 %, e no REM os mesmos quatro acertaram entre 49 e 66 %. Contando todas as fases e a vigília em conjunto, os dispositivos de pulso e de dedo concordaram com o laboratório 50 a 61 % das vezes. O adesivo da testa, o único dispositivo a ler diretamente sinais do cérebro, chegou a 65 % no total e apanhou 68 % do sono profundo. O dispositivo com o sinal do cérebro foi o melhor na fase que é definida pelo sinal do cérebro, o que é mais ou menos o que seria de esperar.
Porque é que a noite atípica é o ponto fraco
Vê com quem é que estes modelos aprenderam. O grupo de Walch excluiu pessoas com insónia, trabalhadores por turnos e quem tivesse atravessado mais de dois fusos horários no mês anterior, e na secção de limitações do próprio artigo escreveu que o desempenho podia piorar em pessoas com insónia, porque o método depende de um sistema nervoso autónomo a comportar-se normalmente. Altini e Kinnunen também treinaram com pessoas saudáveis com sono normal.
O desenho de Chinoy testou diretamente o outro extremo. Uma das três noites de laboratório de cada participante foi perturbada de propósito, fragmentada como acontece numa noite má, e os monitores saíram-se pior nessas noites. Os autores pedem que os dispositivos sejam testados noutras populações e contextos antes que alguém tire dos resultados mais do que eles dão.
Pôr estes resultados lado a lado é obra minha, não algo que algum dos estudos tenha testado: um modelo que se apoia em parte na altura da noite em que as fases costumam surgir numa noite típica deve ser menos fiável exatamente na noite que não é típica. É a noite de jet lag, a noite de um filho doente, a noite em que acordas às três e não voltas a adormecer. É também a noite em que é mais provável abrires a aplicação para perceber o que se passou.
Os algoritmos à venda são proprietários. Não te posso dizer que algum produto em particular funcione como as duas receitas publicadas. O que posso dizer é que as duas receitas publicadas precisaram de saber as horas para chegar ao seu melhor resultado.
O VO2 max do relógio: uma estimativa com uma margem larga
O meu relógio deu-me três leituras ao longo da preparação para Cascais, 54,7 em abril, 52,4 em julho e 51,6 em outubro, uma descida de 3,1 pontos em seis meses durante os quais todos os outros sinais diziam que o treino estava a correr bem. Levei-o à letra. Em julho estive quase a voltar a pôr treinos intervalados num plano que já não tinha espaço para eles, só por causa dessa leitura do meio. A cinta de peito melhorou os dados do pulso. O valor do oxigénio continuou a ser um palpite, porque nada do que eu levava no corpo alguma vez mediu oxigénio.
A meta-análise de Molina-Garcia e colegas juntou catorze estudos de validação e expôs como são construídas as duas grandes famílias de estimativa (Molina-Garcia et al., 2022). A família baseada em exercício regista alguns dados pessoais, no mínimo a idade, grava a frequência cardíaca e a velocidade durante uma corrida ou uma volta de bicicleta, fica com os segmentos que parecem fiáveis, e calcula o VO2 max a partir da relação entre a frequência cardíaca e a velocidade. A família de repouso parte da frequência cardíaca em repouso, da variabilidade da frequência cardíaca, da idade, da atividade física que declaras e de mais alguns dados que introduzes, sem exercício nenhum no cálculo.
Em média, as estimativas de repouso saíram aproximadamente 2 ml/kg/min acima do real, com limites de concordância de aproximadamente menos 13 a mais 17. As estimativas por exercício quase não tinham desvio médio, menos 0,09, mas tinham limites de concordância de cerca de 10 ml/kg/min, para mais ou para menos, e é por isso que os autores concluem que a estimativa por exercício serve bem para descrever uma população e mal para descrever qualquer pessoa dentro dela.
Dez pontos para mais ou para menos é mais do que o triplo da descida que quase me mudou o verão. Hoje leio o VO2 max do relógio como uma posição aproximada no mapa, e não vejo tendência nenhuma numa mudança menor do que essa margem.
Há um contra-argumento sério. A concordância com um laboratório numa amostra de muitas pessoas é uma questão diferente de saber se um dispositivo acompanha fielmente as mudanças de uma pessoa, e um dispositivo que sobrestimasse todos os utilizadores em quatro pontos podia mesmo assim acompanhar corretamente a tendência de cada um. A meta-análise não testa isso, e não encontrei nenhum estudo que o teste, por isso considero-a uma questão em aberto. Porque é que o VO2 max decide menos numa prova longa do que se pensa, explico com mais calma em o que o VO2 max decide e o que não decide.
De que é feita uma pontuação de prontidão ou de recuperação
Doherty e colegas analisaram catorze pontuações compostas, de dez fabricantes, que cobriam prontidão, recuperação, carga, stress e energia (Doherty et al., 2025). Dessas catorze, 86 % usavam a variabilidade da frequência cardíaca como dado de entrada e 79 % usavam a frequência cardíaca em repouso. Nenhum dos fabricantes revelou a fórmula. As janelas de tempo e as ponderações variavam entre eles e poucos conseguiam apontar uma validação revista por pares, e como Altini, um dos cinco autores, é também primeiro autor do artigo sobre o anel, a crítica vem de dentro da área e não de alguém com contas a ajustar com ela.
Por isso, a pontuação típica mistura o dado medido por alto com o dado bem medido, em proporções que ninguém fora da empresa consegue ver, e dá-te um número de dois algarismos. Sou engenheiro de formação e isso incomoda-me de uma forma muito concreta: um valor construído a partir de uma receita escondida não pode ser verificado, e por isso nunca se pode provar que está errado. É essa a objeção toda. Deixei de olhar para a minha há algum tempo, sobretudo porque reparei que nada do que eu fazia mudava quando ela se mexia.
Em defesa das pontuações, há um argumento real. Uma cor logo de manhã é simples, e para quem de outra forma não daria atenção nenhuma ao sono, um empurrão para a cama a uma hora razoável faz bem mesmo quando a aritmética por trás do empurrão é frágil.
O risco aparece noutro sítio. No estudo de Gavriloff, sessenta e três pessoas com insónia usaram um dispositivo e receberam na manhã seguinte uma avaliação inventada da noite, ao acaso uma noite boa ou uma noite má (Gavriloff et al., 2018). Quem ouviu que tinha dormido mal relatou sentir-se menos alerta, com mais sonolência e fadiga durante o dia, enquanto num teste objetivo de vigilância os dois grupos tiveram o mesmo desempenho. São pessoas com insónia, durante um dia, por isso não é uma lei geral. Continua a ser a evidência mais clara que conheço de que um número do sono pode mudar a forma como vives o dia sem mudar aquilo de que és capaz nele.
Isto também me obriga a corrigir uma coisa. No primeiro texto desta série sugeri seguir a tendência semanal de recuperação que um relógio te dá. Hoje limitaria isso à frequência cardíaca em repouso que está por baixo dessa tendência.
O que vale a pena ler, e um teste de seis semanas
A minha lista é curta. O anel responde-me a quatro perguntas: quanto tempo dormi, o ponto médio da noite e quanto varia em sete dias, o pulso e a HRV como indicadores, e se estive sentado demasiado tempo. O relógio diz-me a distância, o percurso e a frequência cardíaca. O resto, num ecrã e no outro, deixo em paz.
Começa pelo ponto médio do sono. É o ponto a meio caminho entre adormecer e acordar, e o que conta é quanto ele vagueia ao longo de uma semana. A regularidade dos horários tem evidência invulgarmente forte: num estudo com 60.977 pessoas, Windred e colegas concluíram que a regularidade do sono previa o risco de mortalidade melhor do que o tempo que as pessoas dormiam (Windred et al., 2024). É uma associação, e os autores são cuidadosos quanto à causa. A matéria-prima, no entanto, vem do relógio do aparelho e do acelerómetro, as duas partes que um dispositivo lê melhor. Porque é que os horários pesam tanto está explicado em arquitetura do sono, não horas de sono. Junta-lhe a duração do sono, já que vais olhar para ela de qualquer forma e aí o dispositivo não anda longe.
O segundo é a frequência cardíaca em repouso, comparada com o teu próprio histórico. Quer e colegas acompanharam 92.457 adultos nos Estados Unidos com monitores de pulso durante uma mediana de 320 dias cada, e de pessoa para pessoa a frequência cardíaca em repouso normal diferia até 70 batimentos por minuto (Quer et al., 2020), por isso o intervalo de referência da população diz-te muito pouco sobre ti. Dentro de uma mesma pessoa o valor era muito mais estável, com uma pequena oscilação sazonal, e 20 % das pessoas tiveram uma semana ou mais em que variou pelo menos 10 batimentos. São essas as semanas em que vale a pena reparar. Os dados de Quer não as explicam.
O teste que proponho não custa nada. Passa seis semanas a ler só esses números e mais nada no ecrã. Sempre que terias querido ver uma pontuação antes de uma decisão (uma sessão dura, uma refeição tardia, mais um café), anota a decisão que tomaste sem ela. No fim, percorre a lista, marca cada decisão que uma pontuação poderia ter alterado, e pergunta-te se teria sido melhor com ela. O meu palpite é que muito poucas. Gostava de ouvir quem chegue a uma conta diferente.
O que diz a evidência: medido e calculado, lado a lado
| Número | Medido ou calculado | Como é o erro |
|---|---|---|
| Início do sono, hora de acordar, duração do sono | Medido: hora do aparelho e movimento | 86 a 89 % de concordância; despertares breves muitas vezes não detetados |
| Frequência cardíaca durante a noite | Medido: pulso ótico | CCI 0,85 a 0,99 em quatro de seis dispositivos |
| Variabilidade da frequência cardíaca | Medido, por alto | CCI 0,63 a 0,69; limites de concordância 55 a 77 ms |
| Fases do sono | Calculado a partir de movimento, pulso, temperatura e hora | 50 a 61 % de concordância, fases e vigília em conjunto |
| Pontuações de prontidão, recuperação e stress | Calculado, fórmula não revelada | Desconhecido; poucas validações revistas por pares |
| VO2 max baseado em exercício | Calculado a partir da frequência cardíaca e da velocidade | Próximo, em média; cerca de 10 ml/kg/min para mais ou para menos numa pessoa |
| VO2 max baseado em repouso | Calculado a partir de dados de repouso | Aproximadamente 2 ml/kg/min acima em média; margem mais larga |
Ressalvas, e o que me faria mudar de ideias
Uma página como esta deve dizer com franqueza onde é mais fraca, por isso aqui ficam os limites, estudo a estudo.
Os melhores dados de validação vêm de gente jovem e saudável. Os voluntários de Miller tinham em média 25 anos e passaram uma noite cada no laboratório; os de Chinoy também eram adultos jovens e saudáveis. Não foi em pessoas na casa dos cinquenta, com o sono fragmentado, que estes dispositivos foram testados.
Os dispositivos e os algoritmos mudam. As atualizações de firmware alteram os modelos, por isso cada validação descreve uma versão num dado momento. A ordem que põe o medido acima do calculado manteve-se em todos os estudos aqui citados; as percentagens exatas não se vão manter.
As ligações à indústria atravessam a literatura. O grupo de Miller declara ter recebido apoio à investigação de um fabricante, e os dois autores do artigo sobre o anel estavam ligados à empresa que o fabrica. Nenhum desses factos torna os resultados errados. Aliás, o artigo sobre o anel é o relato mais aberto de como se classificam as fases.
A revisão das pontuações foi lida a partir do resumo. A revisão de Doherty e colegas é citada aqui apenas pelo que o seu resumo afirma: a proporção de pontuações que usa cada dado de entrada, a ausência de fórmulas reveladas e a escassez de validação.
O resultado da avaliação fictícia tem um alcance limitado. Sessenta e três pessoas que preenchiam os critérios de insónia, um só dia de avaliação. Mostra que o mecanismo é possível, não a dimensão que tem no resto das pessoas.
O acompanhamento de tendências está por testar, tanto quanto consigo apurar. Um estudo que medisse repetidamente, ao longo de meses, o VO2 max das mesmas pessoas em laboratório e num relógio diria se se pode confiar na direção de um relógio mesmo quando não se pode confiar no nível. Isso mudaria a forma como interpreto as minhas próprias três leituras.
O argumento da noite atípica é uma inferência. Junta dois resultados; um teste direto da precisão da classificação em noites perturbadas, fase a fase, com modelos treinados em pessoas saudáveis com sono normal, confirmá-lo-ia ou deitá-lo-ia por terra.
Onde é que a Atlas Cove entra
Os números mais simples de Cascais continuam a ser aqueles em que mais confio: frequência cardíaca de 143 na natação, 142 na bicicleta, 144 na corrida, de uma cinta de peito, sempre dentro de uma margem de dois batimentos durante mais de onze horas. Não houve modelo nenhum pelo meio. O registo de treino que mantive nesse ano seguia uma única coisa, horas, e não tinha onde anotar a que horas me deitava, o que é um pouco embaraçoso tendo em conta onde esta página vai dar.
A primeira semana de medições que acolhemos na Atlas Cove seguiu a mesma lógica. O número que fez a maior parte do trabalho veio de um dinamómetro de mão: uma mola, um mostrador e nenhum modelo por trás. A força de preensão ajudou cada hóspede a ver se os meses seguintes deviam pender para a força, para a resistência ou para o sono, e como a medimos duas vezes também aprendemos que ela varia com a hora do dia, o que vale a pena saber antes de alguém tirar conclusões de um valor isolado. Os dados do sono ganharam o seu lugar só pelos horários: o ponto médio da noite, o tempo que cada pessoa levou a adormecer, e se acordou às três ou às cinco.
Por isso, uma semana da Atlas Cove começa por medir. Os nossos anfitriões só medem uma coisa se conseguirem dizer de antemão o que um resultado alto e um resultado baixo mudariam, cada um, nos teus dias. Um número que não passa nesse teste fica fora da tua página, que é a mesma regra exposta no artigo sobre o lactato.
Perguntas frequentes
As pontuações de sono de um relógio ou de um anel são fiáveis?
O horário que está por trás delas é. A hora a que adormeceste e a hora a que acordaste são bem medidas, com 86 a 89 % de concordância com um laboratório no melhor teste que conheço. A pontuação em si não é. É calculada a partir de dados e pesos não revelados, por isso ninguém fora da empresa te sabe dizer quão precisa é.
Quão preciso é o registo do sono profundo num relógio ou num anel?
Pouco. Numa comparação em laboratório, os dispositivos de pulso e de dedo marcaram como profundo entre 28 e 62 % do sono profundo real, porque o sono profundo é definido por ondas cerebrais que eles não conseguem registar. Eu leria o total noturno de sono profundo como um palpite por alto e nunca como um objetivo.
Posso confiar na HRV do meu relógio?
Como tendência face ao que é normal para ti, com cautela. Face a um ECG, a maior parte dos dispositivos concordou apenas moderadamente, com limites de concordância de cerca de 55 a 77 milissegundos, por isso o valor de uma manhã diz muito pouco. Uma série de manhãs a apontar no mesmo sentido diz mais.
O VO2 max do meu relógio está certo?
Em média, numa amostra de muitas pessoas, as estimativas construídas a partir do exercício ficam próximas do valor real. Para uma pessoa podem errar em cerca de 10 ml/kg/min, para mais ou para menos, por isso trato o meu como uma posição aproximada no mapa e ignoro mudanças menores do que isso.
O que devo acompanhar em vez de uma pontuação de prontidão?
Duas coisas: quanto varia o ponto médio do teu sono ao longo de uma semana, e a tua frequência cardíaca em repouso comparada com o teu valor habitual. As duas vêm daquilo que um dispositivo mede diretamente, e a regularidade dos horários de sono tem mais evidência a seu favor do que qualquer pontuação composta.
Fontes
Miller, D. J., Sargent, C., & Roach, G. D. (2022). A validation of six wearable devices for estimating sleep, heart rate and heart rate variability in healthy adults. Sensors, 22(16), 6317. DOI: 10.3390/s22166317
Walch, O., Huang, Y., Forger, D., & Goldstein, C. (2019). Sleep stage prediction with raw acceleration and photoplethysmography heart rate data derived from a consumer wearable device. Sleep, 42(12), zsz180. DOI: 10.1093/sleep/zsz180
Chinoy, E. D., Cuellar, J. A., Huwa, K. E., Jameson, J. T., Watson, C. H., Bessman, S. C., Hirsch, D. A., Cooper, A. D., Drummond, S. P. A., & Markwald, R. R. (2021). Performance of seven consumer sleep-tracking devices compared with polysomnography. Sleep, 44(5), zsaa291. DOI: 10.1093/sleep/zsaa291
Windred, D. P., Burns, A. C., Lane, J. M., Saxena, R., Rutter, M. K., Cain, S. W., & Phillips, A. J. K. (2024). Sleep regularity is a stronger predictor of mortality risk than sleep duration: a prospective cohort study. Sleep, 47(1), zsad253. DOI: 10.1093/sleep/zsad253
Quer, G., Gouda, P., Galarnyk, M., Topol, E. J., & Steinhubl, S. R. (2020). Inter- and intraindividual variability in daily resting heart rate and its associations with age, sex, sleep, BMI, and time of year: retrospective, longitudinal cohort study of 92,457 adults. PLOS ONE, 15(2), e0227709. DOI: 10.1371/journal.pone.0227709
Doherty, C., Baldwin, M., Lambe, R., Burke, D., & Altini, M. (2025). Readiness, recovery, and strain: an evaluation of composite health scores in consumer wearables. Translational Exercise Biomedicine, 2(2), 128-144. DOI: 10.1515/teb-2025-0001
Gavriloff, D., Sheaves, B., Juss, A., Espie, C. A., Miller, C. B., & Kyle, S. D. (2018). Sham sleep feedback delivered via actigraphy biases daytime symptom reports in people with insomnia: implications for insomnia disorder and wearable devices. Journal of Sleep Research, 27(6), e12726. DOI: 10.1111/jsr.12726
Molina-Garcia, P., Notbohm, H. L., Schumann, M., Argent, R., Hetherington-Rauth, M., Stang, J., Bloch, W., Cheng, S., Ekelund, U., Sardinha, L. B., Caulfield, B., Brønd, J. C., Grøntved, A., & Ortega, F. B. (2022). Validity of estimating the maximal oxygen consumption by consumer wearables: a systematic review with meta-analysis and expert statement of the INTERLIVE network. Sports Medicine, 52(7), 1577-1597. DOI: 10.1007/s40279-021-01639-y
Altini, M., & Kinnunen, H. (2021). The promise of sleep: a multi-sensor approach for accurate sleep stage detection using the Oura ring. Sensors, 21(13), 4302. DOI: 10.3390/s21134302
de Zambotti, M., Goldstein, C., Cook, J., Menghini, L., Altini, M., Cheng, P., & Robillard, R. (2024). State of the science and recommendations for using wearable technology in sleep and circadian research. Sleep, 47(4), zsad325. DOI: 10.1093/sleep/zsad325
Esta é uma perspetiva educativa e estratégica, não é aconselhamento médico pessoal.
As opiniões são do autor e não constituem declarações da Atlas Cove Lda.
Tom Wuerden · Co-Founder
Engineer turned Ironman
A seguir
O ácido láctico causa o ardor e as dores musculares? O que diz a evidência
O lactato é um combustível que o teu coração e o teu cérebro queimam. Não causa o ardor nas pernas nem as dores que aparecem dois dias depois.
Arquitetura do sono, não horas de sono: o que te custa mesmo uma noite curta
Encurtar uma noite não custa o mesmo a todas as fases do sono. O que a evidência diz sobre sono profundo, REM, álcool, cafeína e monitores de sono.
O que move mesmo a tua baseline de saúde: medir, descansar ou fazer
Catorze ensaios, 182.880 adultos, nenhuma vida salva. O que a evidência diz sobre exames de rotina, wearables, descanso e o único número que responde ao trabalho.