AUTOR: MARIO MUÑOZ LÓPEZ
¡A MÍ NO ME FUNCIONA LO QUE DECÍS EN POWEREXPLOSIVE!
¿Por qué algunas de las afirmaciones que hacemos no valen para todos?
Como sabéis, siempre intentamos fundamentar los recursos que ofrecemos en la evidencia y la experiencia, pero el último paso para que una afirmación en materia de salud, nutrición o entrenamiento pueda tener éxito reside en la individualización. Este artículo pretende ser una introducción general a las limitaciones de la investigación con el objetivo de ver qué podemos y no podemos deducir de ella, y cómo podemos aplicarlo a nuestra vida real.
DIFERENTES MODOS DE RESPONDER ANTE UNA MISMA HIPÓTESIS
Empezamos con un ejemplo sencillo y recurrente. Si nos fijamos en la gráfica siguiente; el cambio en la CSA (área de sección transversal del músculo, indicativo de hipertrofia muscular) después de 12 semanas de entrenamiento de fuerza parece bastante uniforme, ¿correcto?
Figura 1: Editado de Angleri et al. (2017) [1].
Por tanto, sería de esperar que todo el que hace entrenamiento de fuerza durante 12 semanas aumentará su área muscular en torno a 3-4 cm2; parece una conclusión clara… ¡pero no! ¡No tan rápido! Veamos la siguiente gráfica:
Figura 2: Editado de Angleri et al. (2017) [1].
Una vez que valoramos la variabilidad de cada sujeto del estudio (círculos blancos unidos entre sí), vemos que la respuesta es que algunos individuos apenas mejoran mientras que otros mejoran a un ritmo mucho más rápido. De hecho, la siguiente gráfica es aún mucho más clara en el sentido que nos ofrece, en porcentajes, los cambios en fuerza (1RM) e hipertrofia (CSA) de cada persona habiendo realizado todas un mismo protocolo de entrenamiento:
Figura 3: Editado de Angleri et al. (2017) [1].
Y aunque en el estudio de Angleri et al. [1] que nos acaba de servir de ejemplo, todos los participantes tienen en mayor o menor grado una respuesta positiva ante la hipótesis (en este caso, un protocolo de entrenamiento), podemos observar que existen en otra gran cantidad de casos personas que no responden positivamente ante lo que otras personas sí lo hacen. Son los conocidos como no respondedores.
A continuación se muestra un ejemplo de una investigación de entrenamiento de fuerza en conjunción con diferente suplementación que se llevó a cabo durante 9 meses [2] y en el que se puede observar que 8 de cada 83 principiantes mantienen o pierden masa magra en lugar de ganarla como hacen los otros 75. Se corresponden con los puntos que están casi o por debajo de la línea que marca el cero.
Figura 4: Editado de Volek et al. (2013) [2].
¿HAGO ALGO MAL? ¿POR QUÉ NO PODEMOS TODOS MEJORAR AL MISMO RITMO?
Parte de la culpa es debida a la genética y epigenética que se ven afectados por factores de estilo de vida (es decir, la suma de dieta, descanso, estrés, toxinas / contaminación del medio en que se vive, experiencia con distintos programas de entrenamiento, etc.) [3,4]. Como ya vimos extensamente en este artículo, nuestros perfiles genéticos interactúan con el medio ambiente para crear un único fenotipo. Un fenotipo es básicamente como se adapta cada uno de nuestros genes a las circunstancias de nuestra vida: fenotipos diferentes tienen diferentes respuestas al entrenamiento y la dieta; y se relacionan con la división entre la baja respuesta y alta respuesta a un protocolo específico [3-5].
Parr et al. [5] concluyen que “la abundancia de un fenotipo concreto permite explicar las diferencias entre los respondedores altos (resultados muy positivos) y bajos (resultados muy bajos) antes y después de una intervención de pérdida de peso a largo plazo”.
Figura 5: Figura por Parr et al., (2016) [5] que nos muestra las diferencias en la ganancia de masa corporal magra después de 12 semanas de entrenamiento de fuerza.
Por otra parte, es posible que algunas personas responden mejor a ciertos tipos de dietas o programas de entrenamiento [5-7]. Por ejemplo, es posible que se dé una alta respuesta al entrenamiento de alta intensidad y bajo volumen (más típico de fuerza pura), pero una baja respuesta al entrenamiento de moderada intensidad y alto volumen (más típico de hipertrofia pura). Esto es algo que tenemos que tener en cuenta en el diseño de programas de entrenamiento, y es muy fácil malinterpretar los resultados de un estudio como algo que tiene que aplicarse a todos.
En el entrenamiento con pesas con objetivo para la hipertrofia pura, los individuos con fenotipos RR ACTN3 o RX ACTN3 (no tenéis que quedaros con los nombres sino con la diferencia que pretendemos destacar) tienen una resistencia relativamente alta y deberían escoger un entrenamiento con intensidades más altas y volumen total bajo o moderado; mientras que por el contrario, quienes poseen el fenotipo XX ACTN3 deberían preferir una intensidad más moderada con altas repeticiones totales [7].
El genotipo ACTN3 afecta a factores estructurales en las fibras de tipo II y la fuerza muscular, así como al potencial de ejercer fuerza rápidamente. Quienes tienen el fenotipo RR presentan mejores respuestas e incrementos en la fuerza muscular y una mayor tolerancia al daño muscular, por ello que puedan soportar intensidades más altas [7].
Estos fenotipos se pueden modificar, por lo que no es que hagas algo mal, es más bien que probablemente hay algún hábito que no has conseguido establecer o alguna adaptación que no se ha afianzado todavía.
DURACIÓN Y LARGO PLAZO. EFECTOS
Una limitación en muchos estudios es su corta duración. La mayoría de mesociclos de entrenamiento son de 6-12 semanas de duración, lo cual es irrisorio para valorar un progreso significativo. En términos generales, se tarda al menos 2 meses para ser capaz de decir si un estudio conduce a ganancias de hipertrofia detectables y estadísticamente significativas… y queda subrayado al menos. Es decir, que 2 meses es sólo el principio para poder empezar ver algún cambio, si lo hubiera.
Lamentablemente, la mayoría de los estudios en este campo son de corta intervención y no sólo por culpa de los investigadores, sino también en ocasiones por el compromiso de los sujetos de estudio. Sea por una u otra causa, es común en la literatura sobre periodización decir que no se encontraron diferencias significativas entre los programas, pero…¿esas diferencias podrían mostrarse si el programa fuese más largo? Pues habría que probar.
Sólo porque un estudio no encuentre un cambio significativo, no significa que no pueda ocurrir en un mismo estudio más largo y/o con más sujetos.
Tiempo para sobreentrenamiento por entrenar al fallo
En términos de fuerza, sólo hacen falta 2 meses para poder ver que un entrenamiento permanente al fallo muscular es menos productivo en términos de fuerza y adaptaciones generales que uno que no llega al fallo de manera permanente [8,9]. Pero para aquellos defensores de su uso basándonos en investigaciones que sí dan ventaja al fallo muscular, sólo se podría ver alguna ventaja en términos de composición corporal hasta un tiempo máximo de 6 meses (y son limitadas). Más allá, el impacto a nivel hormonal y en la recuperación lo situarían claramente en desventaja.
REPRESENTATIVIDAD DE LOS PARTICIPANTES
La mayoría de los estudios en este campo suelen reclutar alrededor de 20-30 sujetos, hombres, con edades comprendidas entre los 20 y 35 años. Hay también intervenciones con deportistas de élite y personas mayores también, pero menos. Es posible que las personas de diferentes edades y géneros respondieran de manera diferente con el mismo programa de entrenamiento o dieta. Por ejemplo, las personas mayores pueden estar en mayor riesgo de lesiones, por lo que puede ser que deseen entrenar con menor intensidad. También hay problemas de resistencia anabólica cuando se trata de la edad.
Y las mujeres rara vez participan; bien por mayor accesibilidad directa a sujetos varones, o bien, por limitaciones físicas de los requisitos necesarios para participar (esto podría solucionarse si valoráramos en términos relativos y no únicamente absolutos, en muchas ocasiones). Es importante señalar que existen diferencias de género en términos de masa muscular total y la distribución muscular y adiposa en el cuerpo.
Los hombres tienen más masa muscular total que las mujeres [10-12] y además se distribuye de manera no equitativa, ya que las mujeres tienen una mayor proporción de masa muscular total en las piernas, a diferencia de los hombres (las mujeres tienen -33% de masa muscular en las piernas y -40% de masa muscular en el torso en comparación con los hombres) [11]. Por lo tanto, poner a las mujeres y hombres juntos en los mismos grupos de estudio podría conducir a grandes desviaciones estándar en términos de masa y fuerza total.
En términos de representatividad no podemos explicar a ciencia cierta más allá del tipo concreto de personas participantes en las investigaciones.
Figura 6: Figura por Healy et al., (2014) [12]. Las mujeres tienen una masa corporal magra aproximadamente un 15% menor que la de los hombres en términos relativos.
SESGO DE FINANCIACIÓN
Aquí “pinchamos en hueso”; el famoso conflicto de intereses que aparece al final de toda investigación. ¿Qué implica el que un estudio sea financiado por una entidad, empresa o ente público o privado? ¿Moralidad, profesionalidad o interés?
Vamos a intentar argumentar ambos lados de la cuestión:
¿Por qué la financiación no afecta a los resultados de un estudio?
• La sección de métodos es más importante: ¿Cómo fue el estudio de riguroso?
• Un investigador corre el riesgo de que toda su carrera se asocie a una mentira, lo que podría derivar en perder su trabajo y reputación.
• Muchos estudios tienen múltiples fuentes de financiación, incluidas subvenciones estatales y autofinanciación por parte de las grandes universidades. Múltiples financiaciones reducen la posibilidad de que una sola “decida” el resultado.
• Varios de los investigadores más importantes e influyentes están parcialmente financiados por parte de la industria. El beneficio de la duda, al menos hasta que se demuestre lo contrario, debería hacernos pensar que la mayoría de ellos priorizan su responsabilidad ética y moral con la sociedad por encima del beneficio propio.
¿Por qué la financiación sí afecta a los resultados de un estudio?
• Los conflictos de interés o financiación se omiten en un buen número de estudios/libros [13-15].
• Hay estudios que se llevan a cabo en nombre de una empresa que produce específicamente, comercializa y/o vende el producto que se está probando. Un claro indicativo es que el estudio tiene 0 citas.
Especialmente en el campo de la nutrición y la industria farmacéutica, una porción apreciable del contenido de los libros de texto y estudios está abierta a la influencia de posibles conflictos de intereses no revelados. Estos recursos son frecuentemente consultados por muchos médicos, así como otros profesionales de la salud y también son parte integral de la educación [13].
En el 54% de los estudios recopilados por Shnier et al. (2016) [15] al menos un autor presenta algún conflicto de interés con los fabricantes de medicamentos que se recomiendan; y en el 28,6% de estudios, incluso más de la mitad de los autores.
En conclusión, la financiación es algo a tener en cuenta, pero no es el único punto para saber si debemos rechazar un estudio. Es igualmente importante identificar la calidad metodológica, citas, metodología, carrera del (de los) investigador(es), lo que otros estudios concluyen, etc.
EL PODER ESTADÍSTICO Y EL BAJO NÚMERO DE PARTICIPANTES
Como decíamos anteriormente, la mayoría de los estudios de entrenamiento de fuerza tienen entre 6 y 30 participantes. Esto disminuye el poder estadístico y es más difícil de mostrar un verdadero efecto. En otras palabras, cuanto menor número de participantes en un estudio, mayores son las diferencias entre los grupos.
Dado que los estudios necesitan un cierto nivel mínimo de poder estadístico, los que nos dedicamos a ello tenemos como obligación calcularlo para saber el tamaño de la muestra mínimo que supondrá que las conclusiones obtenidas a partir de los resultados se puedan tener en cuenta.
El siguiente gráfico nos muestra cómo el tamaño de la muestra (número de participantes) está conectado a la alimentación y el tamaño del efecto (la magnitud de la diferencia):
Como se puede ver, el poder de los resultados (P) es muy bajo cuando tenemos 10 muestras por grupo (número algo común en investigación) y tenemos que ver muy grandes tamaños del efecto (diferencias entre los grupos) para alcanzar significación estadística.
Significación estadística vs. importancia clínica
De hecho, siguiendo el hilo de este último párrafo, hay que decir que la significación estadística no se traduce automáticamente en significación real o significado clínico [16].
Una evaluación del poder del estudio es esencial para determinar tanto la significación estadística como la relevancia clínica de cualquier estudio y tiene serias implicaciones para cualquier conclusión que pueda extraerse. Las consecuencias de un tamaño de muestra inadecuado pueden ser peligrosas en ambos extremos. Una muestra excesivamente grande puede mostrar significación estadística incluso cuando no hay practicidad clínica; y una muestra inadecuadamente pequeña no demostrará importantes diferencias clínicamente significativas.
Como solución, buscad un tamaño de muestra de al menos n=30 por grupo para empezar a tomar en fuerte consideración lo que concluya el estudio. Además, fijaos en que se indique el tamaño del efecto (normalmente representado con “effect size”) de las diferencias encontradas, pues aportará practicidad a lo que sea estadísticamente significativo o no.
CONCLUSIÓN: CÓMO APLICAR LA INVESTIGACIÓN A TU VIDA
De la información presentada en este artículo, creo que es seguro concluir que existen probabilidades de que no todo lo que aportamos en Powerexplosive encaje a cada uno de los que nos seguís. Intentamos dejar claro siempre que debemos tener cuidado con la interpretación de la investigación e individualizar.
Los estudios científicos no son más que la muestra de lo que ocurre en el mundo en situaciones más o menos controladas y pueden proporcionar apoyo probabilístico (con diferentes niveles de calidad) para una hipótesis o teoría.
Para averiguar si algo se aplica a nosotros, necesitamos analizar con carácter crítico la gran mayoría de un determinado tema y mirar un estudio aislado no es suficiente para concluir nada. Siempre debemos esforzarnos por revisar la literatura (objetiva) más relevante y tratar de determinar la preponderancia de la evidencia. Somos conscientes de que muchos no tienen la capacidad o conocimientos suficientes para ese análisis, aspecto en el que nosotros intentamos ayudar.
Después de haber examinado la literatura y considerado los inconvenientes de cada estudio, podemos finalmente empezar a dilucidar lo que podría ser la verdad. E incluso entonces tendríamos que especular y utilizar nuestro conocimiento, experiencia e intuición para aplicar lo que se hace en el laboratorio, en nuestra vida real.
Es un proceso algo imperfecto y que sustenta dudas cuanto más lo practicas, pero hasta que obtengamos estudios de nutrición y entrenamiento de fuerza a largo plazo (años), representativos y ecológicamente válidos, es el mejor método que descubrir nuestra verdad. No hay verdad absoluta.
Fuente principal
• Tzur, A. (2017). Why Study Results Don’t Always Apply To You (The Limitations Of Research). Modificado y adaptado de http://sci-fit.net/ a fecha 10 de abril de 2017.
Referencias
1. Angleri, V., Ugrinowitsch, C., & Libardi, C. A. (2017). Crescent pyramid and drop-set systems do not promote greater strength gains, muscle hypertrophy, and changes on muscle architecture compared with traditional resistance training in well-trained men. European journal of applied physiology, 117(2), 359-369.
2. Volek, J. S., Volk, B. M., Gómez, A. L., Kunces, L. J., Kupchak, B. R., Freidenreich, D. J., … & Quann, E. E. (2013). Whey protein supplementation during resistance training augments lean body mass. Journal of the American College of Nutrition, 32(2), 122-135.
3. Erskine, R. M., Jones, D. A., Williams, A. G., Stewart, C. E., & Degens, H. (2010). Inter-individual variability in the adaptation of human muscle specific tension to progressive resistance training. European journal of applied physiology, 110(6), 1117-1125.
4. Heffernan, S. M., Kilduff, L. P., Erskine, R. M., Day, S. H., McPhee, J. S., McMahon, G. E., … & Cook, C. J. (2016). Association of ACTN3 R577X but not ACE I/D gene variants with elite rugby union player status and playing position. Physiological genomics, 48(3), 196-201.
5. Parr, E. B., Camera, D. M., Burke, L. M., Phillips, S. M., Coffey, V. G., & Hawley, J. A. (2016). Circulating MicroRNA Responses between ‘High’and ‘Low’Responders to a 16-Wk Diet and Exercise Weight Loss Intervention. PloS one, 11(4), e0152545.
6. Kikuchi, N., & Nakazato, K. (2015). Effective utilization of genetic information for athletes and coaches: focus on ACTN3 R577X polymorphism. Journal of exercise nutrition & biochemistry, 19(3), 157.
7. Bonafiglia, J. T., Rotundo, M. P., Whittall, J. P., Scribbans, T. D., Graham, R. B., & Gurd, B. J. (2016). Inter-Individual Variability in the Adaptive Responses to Endurance and Sprint Interval Training: A Randomized Crossover Study. PloS one, 11(12), e0167790.
8. Izquierdo, M., Ibanez, J., González-Badillo, J. J., Häkkinen, K., Ratamess, N. A., Kraemer, W. J., … & Gorostiaga, E. M. (2006). Differential effects of strength training leading to failure versus not to failure on hormonal responses, strength, and muscle power gains. Journal of Applied Physiology, 100(5), 1647-1656.
9. Izquierdo, M., Exposito, R. J., Garcia-Pallare, J., Medina, L., & Villareal, E. (2010). Concurrent endurance and strength training not to failure optimizes performance gains. Sci Sports Exerc, 42, 1191-1199.
10. Abe, T., Brechue, W. F., Fujita, S., & Brown, J. B. (1998). Gender differences in FFM accumulation and architectural characteristics of muscle. Medicine and science in sports and exercise, 30, 1066-1070.
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12. Healy, M. L., Gibney, J., Pentecost, C., Wheeler, M. J., & Sonksen, P. H. (2014). Endocrine profiles in 693 elite athletes in the postcompetition setting. Clinical endocrinology, 81(2), 294-305.
13. Piper, B. J., Telku, H. M., & Lambert, D. A. (2015). A Quantitative Analysis of Undisclosed Conflicts of Interest in Pharmacology Textbooks. PloS one, 10(7), e0133261.
14. Resnik, D. B., Konecny, B., & Kissling, G. E. (2017). Conflict of Interest and Funding Disclosure Policies of Environmental, Occupational, and Public Health Journals. Journal of Occupational and Environmental Medicine, 59(1), 28-33.
15. Shnier, A., Lexchin, J., Romero, M., & Brown, K. (2016). Reporting of financial conflicts of interest in clinical practice guidelines: a case study analysis of guidelines from the Canadian Medical Association Infobase. BMC Health Services Research, 16(1), 383.
16. Ellis, P. D. (2010). The essential guide to effect sizes: Statistical power, meta-analysis, and the interpretation of research results. Cambridge University Press.