Narelia no es un dispositivo médico y su editor no es profesional sanitario. Nada de lo que la app muestra es un diagnóstico, un consejo clínico ni un sustituto de consultar con alguien cualificado. Lo que sí hay es aritmética sobre tus propias mediciones y, cuando se cita un rango publicado, la referencia de quién lo publicó.
La mayoría de las cifras de Narelia no tienen un valor "normal" detrás. Se comparan con tu propio historial: cuando un score marca 50, ése es el punto medio de tus propias lecturas, no una nota sobre cien. Por eso la app tarda días en decir algo con confianza, y lo dice: mientras una línea base se está formando, la pantalla cuenta cuántos días lleva de los que necesita.
Narelia escribe frases del tipo "47 minutos menos que tu mediana". No escribe "tu recuperación es mala". Esa diferencia es deliberada y recorre toda la app: el trabajo del programa es hacer la aritmética y enseñar de dónde sale, no interpretarla por ti.
Hay unas pocas pantallas donde un rango externo aporta contexto, sobre todo al explicar qué es una métrica. En esos casos la app nombra la fuente en la propia pantalla y añade dónde deja de aplicar. Las referencias completas están abajo.
Variabilidad de la frecuencia cardíaca. Shaffer & Ginsberg, 2017, Frontiers in Public Health. La app usa esta referencia para decir en qué intervalo caen los registros cortos en adultos sanos, y para señalar que los cortes clínicos que puedas haber visto vienen de electrocardiogramas de 24 horas en pacientes cardíacos, no de un reloj leyendo una muñeca de noche.
Frecuencia cardíaca. American Heart Association, All About Heart Rate. El intervalo de 60 a 100 latidos por minuto que la app menciona como referencia adulta.
Frecuencia respiratoria. Referencia clínica estándar de signos vitales (Cleveland Clinic, Vital Signs).
Oxígeno en sangre. Organización Mundial de la Salud, Pulse Oximetry Training Manual, 2011.
Temperatura de muñeca. Apple Support, Track your temperature with Apple Watch. Es documentación del fabricante sobre cómo se mide, no un rango clínico.
Duración del sueño. National Sleep Foundation, Hirshkowitz et al., 2015. De aquí sale el intervalo recomendado por edad que la app usa para encuadrar tu propia media.
Condición cardiorrespiratoria. Kaminsky et al., 2022, registro FRIEND.
Bandas de estrés. Documentación de producto de Garmin para los límites de banda; el resto sale de tus propias lecturas.
Carga autonómica. Cálculo propio de Narelia. La pantalla de recuperación desglosa cuánto aportó cada señal, precisamente porque no hay una fuente externa que citar. El reparto entre señales es una convención declarada, no un resultado: nadie publica los suyos. Whoop pondera la variabilidad dando más peso al sueño profundo y no publica el coeficiente; Oura es propietario; los modelos académicos usan aprendizaje automático y tampoco los publican.
Cuánto cae tu corazón mientras duermes, comparado con tus horas de vigilia. Un descenso amortiguado predice mortalidad por todas las causas de forma independiente, ajustando por edad, sexo, diabetes y betabloqueantes, en varias cohortes.
Narelia no usa los cortes de esa literatura. Los estudios sitúan el descenso normal por debajo de un cociente de 0,9, pero eso es una referencia de población y esta app no puntúa contra poblaciones: tu descenso se compara con tu propia media de las noches anteriores, con un mínimo de siete noches para decir algo y catorce para considerarlo firme.
Dos decisiones de medición que conviene conocer, porque cambian el número. La cifra dormida es la media móvil de media hora más baja de la noche, no el promedio de toda la noche: la validación de Apple de octubre de 2025 sitúa la especificidad sueño-vigilia en el 78,9 %, así que entre un quinto y un cuarto de las épocas de vigilia real caen dentro de lo que el reloj llama sueño, y cada una empuja un promedio hacia arriba. Una ventana contaminada sencillamente no es la más baja.
Y la cifra de vigilia sale de las horas en que la persona estuvo despierta de verdad, desde que se levantó por la mañana hasta que se acostó por la noche, recortando una hora por cada extremo.
La literatura define ese periodo de dos maneras y ambas están validadas: por reloj fijo —un bloque tipo 10:00 a 20:00— o por los periodos reales de sueño y vigilia. El método de reloj fijo existe porque los estudios que establecieron el cociente leían las horas de sueño de un diario de papel, y los diarios se equivocan lo bastante como para que un reloj fuera más seguro que un autoinforme. El de periodos reales es el preferido cuando esas horas son fiables.
Narelia las tiene del reloj de pulsera, al minuto, así que usa las reales. El recorte de una hora es lo que el bloque fijo protegía en realidad: la hora después de despertar y la hora antes de acostarse son las dos menos parecidas al resto del día, y están pegadas justo a la ventana con la que se contrastan, así que dejarlas dentro encoge la propia diferencia que el cociente existe para medir.
No es un matiz. Sobre una misma noche del propietario, el bloque fijo daba una caída mayor de lo habitual y las horas reales una menor: el mismo dato decía lo contrario según qué ventana se usara. El bloque fijo se conserva sólo como respaldo para la primera noche del registro, que no tiene mañana anterior con la que contarse.
Los confusores que la app registra y que mueven esta cifra: el alcohol sube el pulso nocturno unos tres latidos de media, y el ejercicio que termina a menos de cuatro horas de dormir lo eleva y baja la variabilidad.
Además de lo alta que esté tu variabilidad cardíaca, Narelia muestra cuánto se diferencian tus noches entre sí: el coeficiente de variación sobre siete noches, con un mínimo de cinco, que es donde la fiabilidad entre noches alcanza un ICC de 0,80.
Esta cifra no puntúa. Está en pantalla marcada como descriptiva, y la marca no es decorativa: se muestra en una columna donde el resto de figuras sí alimentan la puntuación de recuperación, y un número en esa compañía se lee como uno de ellos si no dice lo contrario. El trabajo que la respalda establece un coeficiente sobre cinco a siete noches, no una contribución a ningún compuesto — inventarle un peso sería exactamente lo que esta app no hace. Salvedad honesta: el estudio no aclara si calcula sobre SDNN o RMSSD, y este reloj escribe SDNN.
Son dos trabajos distintos y la app los cita por separado, porque dicen cosas distintas.
Gardiner et al., 2023, Sleep Medicine Reviews 69:101764. Metaanálisis de 24 ensayos: la pérdida agrupada ronda los 45 minutos de sueño. De aquí salen también los dos cortes horarios que la app usa como referencia.
Gardiner et al., 2025, SLEEP 48(4):zsae230. Un ensayo, no un metaanálisis: 23 hombres recibieron dosis únicas de 100 o 400 mg. Los 400 mg cuatro horas antes de dormir costaron unos 51 minutos; los 100 mg a esa misma hora no midieron nada. Veintitrés hombres no predicen tu noche, y la app lo dice así donde cita este ensayo.
Drake et al., 2013. De aquí sale la cifra de los 71 minutos perdidos con cafeína tomada seis horas antes de dormir.
La hora límite que calcula la app no sale de una regla del tipo "nada de café después de las dos". Es tu propia hora de dormir menos el tiempo que tu propia vida media necesita para dejar tu dosis habitual por debajo del residuo que implican los cortes publicados.
La app no dibuja una tarjeta de cafeína y frecuencia cardíaca, a propósito: los ensayos agrupados no encuentran efecto significativo, y dibujarla inventaría una relación.
Gonzalez et al., 2026, Journal of Sleep Research, n=18: 10 mg de THC oral antes de dormir bajaron la variabilidad cardíaca nocturna esa misma noche, tanto en consumidores ocasionales como habituales. Era una dosis oral farmacéutica, no lo que tú tomas, y la muestra era pequeña. La app lo dice así en pantalla.
Sobre el cannabis inhalado, los ensayos describen una subida media de unos 15 latidos por minuto que se desvanece en horas.
de Zambotti et al., 2021, Sleep: una dosis moderada de alcohol afecta de forma medible a la función cardiovascular nocturna, tanto o más que el THC. Narelia no puede separar el alcohol del THC en las señales del reloj y no pretende hacerlo.
Balban et al., 2023, n=114: cinco minutos diarios de suspiro cíclico mejoraron el ánimo y bajaron la frecuencia respiratoria más que la meditación. No movieron la variabilidad cardíaca. La app lo dice tal cual, incluido el "no", porque la alternativa sería vender un efecto que el ensayo no encontró.
Narelia compara pares de cosas de tu registro — la cafeína contra tu sueño, el THC contra tu variabilidad, el entrenamiento contra tu recuperación. Mirar muchas cosas a la vez encuentra cosas: con suficientes comparaciones, algo sale por azar. Estas son las decisiones que la app toma para que lo que te enseñe signifique algo, todas propias y todas declaradas.
Casi la mitad de las series de una sola persona tienen una correlación de más de 0,50 entre un día y el siguiente, y tratar días parecidos como si cada uno trajera información nueva infla los falsos positivos. Narelia mide ese parecido en tus propios datos y sube el número de días que exige en proporción. El suelo son doce días a cada lado de tu propia mediana; con una correlación de 0,25 esos doce ya equivalen a los veinte que pide la literatura de casos únicos, y sigue subiendo desde ahí — a 0,5 pide treinta y seis por lado.
Por eso la pantalla a veces cuenta durante meses, y por eso dice el porqué: no se limita a callarse, explica que pide más días porque tus días se parecen al anterior, y enseña la correlación.
Ese parecido se mide después de restarle a cada grupo su propia mediana, no sobre la serie en bruto. La razón es concreta: una serie que contiene un efecto real hereda su estructura, así que medir en bruto haría que una señal verdadera inflara su propio requisito y se suprimiera a sí misma.
Para saber cuántos hallazgos produciría el puro azar, la app no usa una fórmula de libro: toma tus dos series y las rota una contra otra. Eso rompe cualquier vínculo entre ellas dejando intactas ambas distribuciones y sus rachas de una semana a otra, que es justo lo que un barajado destruye. Sobre datos simulados con la estructura de una vida real, un barajado habría dicho que el azar produce un 7 % cuando produce un 17 %.
Medidos sobre seiscientos barridos simulados sin ningún vínculo real dentro:
Ese segundo número es bajo y está aquí por eso. Este análisis se pierde la mayoría de lo que hay de verdad, y es deliberado: el precio de no inventarse hallazgos es callarse muchas veces que había algo. La consecuencia que importa: una pantalla callada no es prueba de que no haya nada.
El barrido lee medio año. No es una preferencia: con la corrección anterior, un par cuyos días se parecen mucho puede necesitar más de cien días a cada lado, y una ventana más corta habría contado hacia un número que nunca podía alcanzar. Una cuenta atrás que no puede terminar es peor que mirar más atrás. El precio, dicho también en la app: un patrón de hace medio año pesa lo mismo que uno del mes pasado, y las cosas que esto mide cambian con la estación y con la vida.
No existe método publicado que estime la vida media personal de la cafeína solo con las dosis registradas y su efecto: todos los validados necesitan al menos una concentración medida en sangre o saliva. Lo que Narelia ajusta es cómo caen tus propias respuestas en las horas siguientes a una dosis, y lo dice así en pantalla. Además, la cafeína no se elimina a un ritmo único — se frena según sube la dosis, de unas 0,163 por hora a 50 mg a 0,098 a 750 mg — así que la curva única que dibuja la app es una aproximación que empeora cuanto mayor es la dosis.
Esta sección existe porque una lista de lo que una app hace, sin lo que decidió no hacer, cuenta la mitad de la historia.
El reloj escribe lecturas de día y de noche, y miden cosas distintas — por eso mismo no se mezclan. Toda la literatura de entrenamiento guiado por variabilidad valida la de reposo, precisamente porque está libre de los factores que dominan la diurna: postura, movimiento y actividad reciente. Sentado, el cuerpo se comporta más como de pie que como tumbado. El reloj no dice en qué postura estabas ni qué habías hecho antes, y no hay forma de separarlo después. No existe ninguna puntuación publicada que combine ambas.
La sensibilidad del sensor para detectar una bajada clínicamente significativa es del 35 % en este modelo de reloj, y en estudios sobre pacientes respiratorios la mitad de los sujetos cambia de categoría de una noche a otra. Sirve como tendencia lenta sobre muchas noches; nunca para puntuar una.
Es propietario de otra marca y no tiene validación independiente en literatura revisada por pares. Lo mismo la pendiente del pulso en la primera mitad de la noche.
El reloj no guarda esta cifra, pero graba cientos de pulsaciones por entrenamiento, así que puede calcularse. Se midió sobre treinta días de entrenamientos reales antes de construir nada — y la primera medición estaba mal hecha.
Se calculó restando el pulso del minuto uno al pico del entrenamiento, siguiendo el protocolo clásico. Sobre este dueño salieron valores entre −32 y 76 latidos en tres semanas, que no es fisiología. La causa: sus picos aparecían repetidamente al 98 y 99 % del máximo teórico, porque un sensor óptico de muñeca engancha la cadencia del paso y la reporta como pulso. El punto de partida era falso, así que la resta también.
El protocolo clásico mide desde el pico porque se hizo sobre cinta rodante, con electrocardiograma, donde el pico es lo último que ocurre y está bien medido. Nada de eso es cierto en una muñeca. La app de Fitness de Apple ancla en otro sitio: el pulso al terminar la sesión, y de nuevo al minuto y a los dos minutos. Así el pico ruidoso no entra en el cálculo.
La medición se está repitiendo con ese anclaje. Hasta que sus propios números digan si la cifra es estable, esto no se implementa — y si se implementa, será comparada con su propio historial, no contra el corte de la literatura, que está definido sobre una medición que este instrumento no hace.
Al revisar lo anterior apareció algo que afecta a cómo hay que leer cualquier "esta señal no existe". HealthKit devuelve cero muestras y ningún error cuando una app no tiene permiso de lectura para un tipo. Un registro vacío y un permiso que nunca se pidió son indistinguibles desde dentro del programa.
Varias señales que se habían dado por inexistentes en este reloj se estaban consultando sin haber sido pedidas nunca en la hoja de permisos. Ya están pedidas, y las conclusiones que dependían de esos ceros se están rehaciendo. Se cuenta aquí porque una página sobre de dónde salen las cifras debería decir también cuándo una cifra salió de un sitio equivocado.
La fórmula publicada compara el estado sueño-vigilia minuto a minuto contra el mismo minuto veinticuatro horas después, y hacen falta entre seis y diez semanas para que sea fiable — a siete días la fiabilidad ronda 0,5 y el umbral aceptable es 0,8. Además, dos implementaciones del mismo índice producen distribuciones marcadamente distintas. La distancia al punto medio que usa Narelia se queda, etiquetada como métrica propia y no como ese índice.
El reloj subestima el sueño profundo de forma sistemática y su concordancia con la polisomnografía es peor que la de otros dispositivos. Las fases siguen siendo datos que puedes ver; no puntúan.
Un Apple Watch leyendo una muñeca dormida no es un electrocardiograma. Las cifras sirven para compararte contigo mismo a lo largo del tiempo, que es para lo que la app las usa, y no para compararte con nadie más ni para decidir nada clínico.
Cuando la app pone tus noches con cafeína al lado de tus noches sin ella, está enseñando dos grupos de tus propias noches y la diferencia entre ellos. Lo dice en la pantalla: eso no prueba una causa. Muchas cosas cambian a la vez en un día.
Algunos de los ensayos citados arriba tienen 18 o 114 participantes. La app nombra el tamaño cuando es relevante en vez de esconderlo detrás de la palabra "estudios".
Narelia puede enseñarte que tu pulso en reposo lleva dos semanas por encima de tu media. No puede decirte por qué, y no debería intentarlo. Esa conversación es con un profesional sanitario.