¿Y si buena parte de los estudios de hipertrofia que conoces y que hablan sobre cómo debería entrenar una persona avanzada se hubiese estudiado en personas que no son avanzadas?
No, tranqui, este no va a ser otro artículo de “la ciencia no sirve porque los estudios los hacen con novatos”.
Eso sería bastante absurdo.
La ciencia sirve. (Y mucho)
El problema empieza cuando cogemos una conclusión perfectamente válida dentro de un estudio y la convertimos en una receta universal para cualquiera que pise un gimnasio.
Porque una cosa es demostrar que algo funciona.
Y otra bastante distinta es saber cuánto funciona, para quién funciona y si sigue siendo la mejor opción cuando llevas diez o quince años entrenando.
Y ahí tenemos un pequeño elefante en la habitación.
El 2,3%
En julio de 2026 se publicó un trabajo que analizó 26 revisiones sistemáticas y metaanálisis muy citados sobre entrenamiento de fuerza.
Volumen, cargas, frecuencia, selección de ejercicios, descansos, tempo, fuerza, hipertrofia…
En total, 18.574 participantes.
¿Sabes cuántos podían considerarse sujetos altamente entrenados, atletas de élite o de nivel superior?
El 2,3%.
Dos coma tres.
El resto estaba formado fundamentalmente por sedentarios, principiantes, personas recreacionalmente activas o sujetos todavía en desarrollo. Texto pegado
Y esto plantea una pregunta bastante incómoda:
¿Hasta qué punto podemos utilizar esos resultados para decidir cómo debería entrenar alguien que lleva diez años levantando pesas?
Porque aquí suelen aparecer inmediatamente los dos bandos de siempre.
Por un lado:
“La ciencia ha hablado.”
Si el estudio dice que funciona, funciona. Fin.
Y por el otro:
“Los estudios no sirven porque están hechos con novatos.”
Pues tampoco.
La pregunta interesante no es si un estudio realizado con principiantes sirve o no sirve, lo interesante es:
¿Qué parte de ese resultado podemos trasladar a una persona avanzada… y con qué grado de confianza?
Ahí está la gracia.
El problema no es el estudio. Es lo que hacemos después con él
El nuevo Position Stand del American College of Sports Medicine sintetiza nada menos que 137 revisiones sistemáticas para actualizar sus recomendaciones sobre entrenamiento de fuerza.
Y los propios autores reconocen algo importante: buena parte de la evidencia disponible procede de personas con poca o ninguna experiencia entrenando.
Hasta aquí, ningún drama.
Pero después señalan que análisis anteriores habían encontrado que la experiencia de entrenamiento parecía tener un impacto mínimo sobre los resultados de fuerza e hipertrofia.
Y claro.
Aquí a uno le entra la curiosidad.
Porque resulta difícil no levantar una ceja ante la idea de que una persona que acaba de tocar una barra y otra que lleva quince años intentando añadir dos centímetros de cuádriceps puedan analizarse como si el nivel de experiencia apenas importase.
Así que toca abrir el melón.
Cuando “entrenado” puede significar casi cualquier cosa
Una de las referencias importantes utilizadas para sostener esa idea es un gran metaanálisis publicado en 2023.
192 artículos.
Más de 5.000 participantes en los análisis de fuerza y más de 3.000 en hipertrofia.
Además, los investigadores hicieron una meta-regresión para comprobar si características como la edad, el sexo, la duración del estudio o el estado de entrenamiento modificaban los resultados.
¿Y qué encontraron?
Que introducir el estado de entrenamiento en el modelo no producía un efecto modificador evidente.
Y esto hay que decirlo tal cual.
No escondemos un resultado porque nos joda el argumento.
Pero tampoco podemos convertir:
“Con estos datos no hemos podido detectar claramente que la experiencia modificase el efecto”
en:
“La experiencia no importa.”
Porque no significan lo mismo.
Y cuando empiezas a mirar qué había realmente dentro de la categoría trained, la cosa se pone todavía más interesante.
“Entrenado” puede ser alguien que lleva seis meses entrenando.
Alguien que entrenó anteriormente pero lleva meses parado.
Una persona con dos años de gimnasio y marcas completamente normales.
Un culturista competitivo.
Un powerlifter nacional.
O un atleta internacional.
Todos pueden terminar metidos, de una manera u otra, debajo del enorme paraguas de “sujetos entrenados”.
Y evidentemente no estamos hablando de la misma población.
Si además los grupos verdaderamente avanzados son pequeños y heterogéneos, que un análisis estadístico no encuentre diferencias claras no demuestra automáticamente que esas diferencias no existan.
O dicho de otra forma:
La ausencia de evidencia no es evidencia de ausencia.
Si buscas un elefante dentro de una habitación y no lo encuentras, probablemente no hay un elefante.
Pero si buscas una aguja con unos prismáticos desde el edificio de enfrente y no la encuentras igual el problema no es la aguja.
Y encima faltaban precisamente los que más nos interesaban
Hay otro detalle especialmente relevante.
El propio metaanálisis de 2023 excluía los estudios realizados específicamente en atletas.
Eso no invalida el estudio.
Ni muchísimo menos.
Pero sí debería hacernos prudentes si después queremos utilizarlo como demostración de que la experiencia importa poco cuando estamos hablando precisamente de atletas muy avanzados.
Y aquí volvemos al trabajo de 2026.
Sus autores clasificaron a los participantes de 26 revisiones muy citadas utilizando seis niveles, desde sedentarios hasta atletas de nivel mundial.
Aproximadamente el 70% se encontraba en los niveles más bajos.
Otro 27% aproximadamente estaba formado por recreacionales o sujetos en desarrollo.
Y solamente un 2,3% alcanzaba los niveles de altamente entrenado en adelante. Texto pegado
Ahora piensa en la cantidad de discusiones que tenemos sobre si un culturista avanzado debería hacer 10 o 12 series.
RIR 1 o RIR 2.
Frecuencia 2 o frecuencia 3.
Este ejercicio o aquel.
Estamos intentando responder preguntas cada vez más pequeñas y sofisticadas sobre atletas avanzados utilizando una literatura construida fundamentalmente con personas que no son atletas avanzados.
Y aquí es donde empieza el problema de verdad.
Un principiante tiene una autopista. Un avanzado busca una moneda de cinco céntimos
Un principiante mejora con relativa facilidad.
Le das un estímulo razonable y ocurren muchas cosas a la vez.
Gana fuerza, gana masa muscular, aprende el movimiento, mejora la coordinación, perfecciona la técnica…
Tiene una autopista de adaptación delante.
Un avanzado juega a otra cosa.
Después de diez o quince años entrenando, las ganancias son mucho menores. Las diferencias entre dos buenas programaciones también pueden serlo.
Está buscando una moneda de cinco céntimos en esa misma autopista.
Y cuanto menor es la diferencia que intentamos encontrar, más preciso tiene que ser el experimento capaz de detectarla.
Si dos estrategias producen una diferencia real pero minúscula, necesitas suficientes sujetos, suficiente tiempo y herramientas suficientemente precisas para verla.
Con veinte personas durante ocho semanas puede que no aparezca.
No necesariamente porque la diferencia no exista.
Puede ocurrir simplemente porque el ruido sea mayor que la señal.
Entonces, ¿los estudios de hipertrofia con principiantes sirven?
Por supuesto que sí.
El error sería irnos ahora al extremo contrario.
No necesitamos reunir a veinte culturistas profesionales para comprobar que el entrenamiento de fuerza produce hipertrofia.
Tampoco necesitamos una muestra de campeones del mundo para estudiar cada principio fisiológico básico.
Un principiante y un culturista con quince años de experiencia no pertenecen a especies diferentes.
Los dos tienen músculo y necesitan tensión, sobrecarga y recuperación.
Los principios no desaparecen cuando te vuelves avanzado. Lo que cambia es el margen.
Y esta distinción es muchísimo más útil que discutir si “la ciencia sirve” o “la ciencia no sirve”.
Cuanto más precisa sea la pregunta, más cuidado debemos tener
Hay una forma bastante sencilla de ordenar todo esto.
Cuando hablamos de principios generales, los estudios con principiantes pueden darnos información tremendamente útil.
Cuando hablamos de la dirección de un efecto, también podemos tener bastante confianza si una estrategia muestra ventajas repetidamente en diferentes poblaciones.
Pero después aparece una palabra mucho más cabrona: Magnitud.
¿Cuánto mejor es realmente?
Porque una cosa es encontrar una diferencia estadísticamente significativa y otra que esa diferencia tenga alguna relevancia para tu entrenamiento.
Si para verla necesitas el microscopio de la NASA, quizá debamos preguntarnos cuánto nos importa en el mundo real.
Porque si vas a conseguir el doble de una caca, sigues teniendo dos cacas.
Y finalmente llegamos al nivel más delicado: la optimización.
¿Cuál es exactamente la dosis ideal para una persona muy avanzada?
¿10 series o 12?
¿Frecuencia dos o tres?
¿RIR uno, dos o tres?
¿Cambiar un ejercicio con el que llevas años progresando por la última variante biomecánicamente sexy que acaba de inventarse tu influencer favorito?
Ahí ya estamos buscando diferencias pequeñas.
Y cuanto más pequeña sea la diferencia que quieres detectar, más importante es que la población estudiada se parezca a la persona sobre la que quieres tomar decisiones.
El verdadero problema del fitness “basado en ciencia”
Quizá una de las mayores trampas actuales sea coger resultados poblacionales bastante amplios y convertirlos en recetas absurdamente precisas.
Leemos que distintas cargas pueden producir hipertrofia y acabamos diciendo:
“Da igual entrenar con cualquier carga.”
Vemos resultados similares utilizando distintos estilos de periodización y alguien concluye:
“La periodización no sirve.”
Encontramos que diferentes ejercicios pueden generar hipertrofia y terminamos escuchando:
“Los básicos no sirven para nada.”
Pues lo siento mucho.
Que muchos caminos lleven a Roma no significa que todos tengan la misma distancia, el mismo tráfico ni que puedas coger cualquiera con los ojos cerrados.
La ciencia muchas veces nos proporciona un rango de posibilidades.
Y después empieza el trabajo de verdad.
La programación.
El contexto.
La experiencia del atleta.
Su historial, tolerancia al volumen, recuperación, los ejercicios que utiliza, su progresión y, por supuesto, observar qué está ocurriendo realmente y tomar decisiones a partir de ello.
Eso también es práctica basada en evidencia.
No es enfrentarse a la ciencia.
Es utilizarla correctamente.
El paper no piensa por ti
Este probablemente sea el punto con el que merece la pena quedarse.
El problema nunca fue utilizar ciencia para entrenar.
El problema aparece cuando dejamos que una cifra, una conclusión o un metaanálisis sustituya nuestro criterio.
Porque cuanto más avanzas, menos probable es que encuentres una receta universal esperándote en la siguiente publicación.
Tienes que entender la evidencia.
Pero también tienes que saber hasta dónde llega.
Qué población estudió.
Qué pregunta respondió realmente y la magnitud que tuvo el efecto.
Y sobre todo, qué parte de todo aquello puedes trasladar a la persona que tienes delante.
Eso es bastante menos sexy que publicar “12 SERIES SON ÓPTIMAS” en una miniatura.
Pero también es bastante más útil.
Si quieres seguir afinando este tipo de criterio, AQUÍ (es gratis) no enseñamos a memorizar papers para ganar discusiones en Twitter.
Enseñamos a entender entrenamiento, programación, nutrición y progresión para poder tomar decisiones cuando el paper ya no puede tomarlas por ti.
Porque entrenar natural en serio tiene algo incómodo y bastante noble:
te obliga a pensar.
Y el pensamiento crítico, por desgracia, todavía no viene incluido en PubMed.
El sentido común sigue siendo el menos común de los sentidos.
