Cadence lock: por qué el reloj muestra tu cadencia en lugar de tu pulso

Escena conocida: sales a hacer series, aceleras y el reloj marca 178 latidos por minuto. Miras el segundo campo de la pantalla: cadencia 178. Otra repetición: pulso 180, cadencia 180. La coincidencia es perfecta y sospechosa, porque perfecta no es nunca. Esto es el cadence lock, el modo de fallo más frecuente de la pulsometría óptica. Y su raíz no está en un firmware malo, sino en la física.

La señal útil vive a un pelo del ruido

Un pulsómetro óptico (fotopletismografía, PPG) ilumina la piel con un LED y capta con un fotodiodo la luz retrodispersada. La señal consta de dos partes.

La componente DC es el fondo, grande y lento: la absorción de luz por la piel, el hueso, el músculo, la sangre venosa y la parte no pulsátil de la arterial. La componente AC es una pulsación diminuta al ritmo del corazón: en sístole el volumen de sangre arterial crece y la absorción aumenta; en diástole, cae.

Y aquí está la cifra clave, de la que se deriva todo lo demás: la componente AC supone apenas el 1–2 % de la absorción total de luz. La relación entre AC y DC se llama índice de perfusión y es, en esencia, una medida de la fuerza de la señal útil. En la muñeca es bajo: hay pocos vasos y están profundos, así que la muñeca es de entrada un sitio «ruidoso».

El sentido práctico es simple. La señal útil se apoya en la cima de un fondo enorme y ocupa un par de puntos porcentuales de él. Cualquier perturbación de amplitud comparable la tapa. Es justamente en esto en lo que la PPG se diferencia de raíz de una banda pectoral: el ECG mide directamente el potencial eléctrico del corazón, en vez de intentar distinguir un rizado del dos por ciento en la luz reflejada.

El impacto golpea la señal desde tres frentes a la vez

La caída del pie y la onda de choque que sube por la extremidad no generan una sola interferencia, sino varias al mismo tiempo.

Desplazamiento del sensor respecto a la piel. Con cada impacto, un sensor mal apretado se desliza microscópicamente. Cambian la geometría «LED — tejido — fotodiodo», el ángulo de incidencia y la longitud del camino óptico; por la rendija se cuela luz externa. Es el más potente de los mecanismos y el único que controlas por completo apretando la correa.

Oscilación de la presión de contacto. El impacto modula la fuerza de apriete, y de ella depende el volumen del lecho vascular bajo el sensor. Aquí hay un matiz: la amplitud de la onda de pulso es máxima cuando la presión transmural se acerca a cero, es decir, cuando la presión externa iguala aproximadamente la presión arterial media y la pared del vaso queda «descargada». Las oscilaciones de presión de cada zancada pasean el punto de trabajo por la curva no lineal de distensibilidad, y la forma de la onda de pulso empieza a bailar al ritmo de los pasos.

Sangre venosa. En reposo, la sangre venosa forma parte del fondo inmóvil. Con la sacudida, el distensible lecho venoso empieza a oscilar en volumen: aparece una pulsación parásita sincronizada no con el corazón, sino con el movimiento.

A esto se suma que la propia onda de choque modula el flujo sanguíneo en el lecho microcirculatorio bajo el sensor. Es decir, no solo se distorsiona la óptica, sino también el objeto medido. Y todas estas interferencias comparten una misma frecuencia: la de la zancada.

Por qué esto no se cura con un algoritmo

La mayoría de los algoritmos buscan el pulso en el dominio de la frecuencia: toman una ventana de señal, calculan el espectro y eligen el pico dominante.

Ahora haz cuentas. Una cadencia de 160–190 pasos por minuto son 2,7–3,2 Hz. Un pulso de 160–190 latidos por minuto son esos mismos 2,7–3,2 Hz. Y ambas señales tienen además una estructura armónica rica. Cuando los picos convergen, el algoritmo ve dos máximos vecinos, y el pico del movimiento casi siempre es más alto: la señal útil es del 1–2 %, mientras que la interferencia mecánica del impacto es potente. El algoritmo toma honestamente el pico mayor y se queda pegado a la cadencia.

Es una limitación de principio, no un descuido: cuando dos magnitudes tienen físicamente la misma frecuencia, ningún método frecuencial en un solo canal las separará. Restar el espectro de la cadencia resta de paso también el pulso.

Se han ideado muchas formas de combatirlo: el acelerómetro como señal de referencia, filtrado adaptativo, sustracción espectral, los algoritmos TROIKA y JOSS (con un error medio declarado de 2,34 y 1,28 latidos por minuto respectivamente), sensores multicanal y de múltiples longitudes de onda. La luz verde de unos 525 nm se usa precisamente porque penetra poco y da mejor relación AC/DC que la roja y la infrarroja. Todo eso funciona mientras el pulso y la cadencia sean distinguibles. En el punto en que coinciden, el punto ciego lo tienen todos.

Lo fastidioso es que ese punto está exactamente donde más falta hacen los datos: a velocidades de umbral y de series. Al acelerar crecen a la vez la potencia de la señal de impacto y el pulso, que se va acercando a la cadencia.

Por qué la espinilla es el peor sitio para el sensor

La carga de impacto decae bruscamente de abajo arriba. En mediciones simultáneas con sensores inerciales en juniors de élite de fondo a 14–16 km/h se obtuvo:

tibia: 14 ± 3 … 16 ± 3 g;
sacro: 4 ± 1 … 5 ± 1 g (alrededor del 32 % de la carga en la espinilla);
escápula: 4 ± 1 g (alrededor del 27 %).

Es decir, la espinilla recibe un impacto aproximadamente 3,5–4 veces más fuerte que la cintura escapular, y casi tres cuartas partes de la onda de choque se amortiguan por el camino hacia arriba.

Las razones son varias. Sobre la tibia casi no hay amortiguador muscular: la onda llega al sensor sin atenuarse, mientras que en el brazo la capa de tejidos blandos es más gruesa. Las frecuencias propias de los tejidos blandos de las piernas están aproximadamente en el rango de 10–50 Hz, y el impacto las excita directamente. Y con la fatiga la capacidad amortiguadora de los músculos cae, de modo que las aceleraciones en la espinilla aumentan hacia el final de una carrera larga.

Esto se confirma con comparaciones directas. En una validación independiente de tres sensores idénticos colocados a la vez en la muñeca, el antebrazo y el brazo, el brazo superó de forma consistente al resto de posiciones. El Polar Verity Sense de brazo mostró un MAPE de alrededor del 0,69 % en carrera suave, mientras que en los dispositivos de muñeca los errores en carrera son de otro orden: en una validación con pacientes cardíacos, correr dio un MAE de 12,1 lpm y un MAPE del 8,5 %, frente al 3,8 % al caminar y los habituales 1–3 latidos en reposo.

Qué hacer con esto

Si necesitas un pulso honesto, ponte una banda pectoral. El ECG mide directamente la electricidad del corazón y no es susceptible al cadence lock por principio. Si te importa una precisión mejor de ±5 latidos en dinámica, no hay alternativa.
Si no soportas la banda, coloca la óptica en el brazo o el antebrazo. Allí el impacto es varias veces menor, el flujo sanguíneo es más estable y el error se acerca al de la banda.
Nunca cuelgues un sensor óptico en la espinilla. Es la peor posición posible.
Si llevas reloj, aprieta la correa. Un apriete firme elimina el mecanismo principal del artefacto. Desplaza el reloj un poco por encima del hueso de la muñeca y, con frío, calienta la muñeca: la vasoconstricción reduce la perfusión y hace más probable el enganche.
Saca la cadencia junto al pulso en la pantalla. Si los dos números se pegan, no se puede confiar en los datos.
Revisa a posteriori. Superpón el gráfico del pulso sobre el de la cadencia. Que las líneas coincidan en series, aceleraciones y bajadas es señal de artefacto, no de cardiodinámica. No dejes que esos entrenamientos estropeen el cálculo de la carga y la recuperación.
Conoce tu zona de riesgo. Si tienes una cadencia alta (en torno a 180) y un pulso de trabajo alto (en torno a 180), estás en el grupo de mayor riesgo. Si están separados en frecuencia, la óptica se equivocará bastante menos.

Matices

Los valores absolutos de la carga de impacto dependen de la velocidad, la técnica de apoyo, el calzado, la superficie y la fatiga; lo robusto aquí es la relación «la espinilla mucho más que el brazo», no las cifras concretas. Apenas existen datos publicados fiables sobre las aceleraciones pico de impacto en la muñeca, así que la comparación entre muñeca y espinilla debe considerarse cualitativa. Los algoritmos concretos de los fabricantes son cerrados: los métodos descritos son la base científica publicada, no el contenido confirmado del firmware de nadie. Y los valores de error citados proceden de estudios concretos en poblaciones concretas: muestran el orden de magnitud y la diferencia entre actividades, no una constante universal.

Lo esencial

La señal útil de la PPG es apenas el 1–2 % de la absorción total de luz; todo lo demás es fondo.
El impacto genera tres interferencias a la vez: desplazamiento del sensor, oscilación de la presión de contacto y pulsación de la sangre venosa, y todas a la frecuencia de la zancada.
El cadence lock es un problema de física: una cadencia de 160–190 y un pulso de 160–190 dan los mismos 2,7–3,2 Hz, y separarlos con un método frecuencial es imposible.
La espinilla recibe un impacto 3,5–4 veces mayor que el brazo (14–16 g frente a 4 g): el peor sitio para la óptica.
Jerarquía de soluciones: banda pectoral → brazo o antebrazo → reloj bien apretado.
Diagnóstico: si el pulso coincide con la cadencia, los datos no son fiables.

Fuentes: Ueberschär O. et al. «Measuring biomechanical loads and asymmetries in junior elite long-distance runners through triaxial inertial sensors», Sports Orthopaedics and Traumatology, 2019, reproducido en la revisión de Sheerin K. et al. «The measurement of tibial acceleration in runners», Gait & Posture. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0949328X19301449. Zhang Z., Pi Z., Liu B. «TROIKA: A General Framework for Heart Rate Monitoring Using Wrist-Type Photoplethysmographic Signals During Intensive Physical Exercise», IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 62(2):522–531, 2015. Zhang Z. «Photoplethysmography-Based Heart Rate Monitoring in Physical Activities via Joint Sparse Spectrum Reconstruction», IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 62(8):1902–1910, 2015. Cheng D. et al., validación de la fotopletismografía de muñeca, European Heart Journal — Digital Health, 6(5):1024, 2025.