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BMR / Calculadora de tasa metabólica basal

Calcule la energía estimada que su cuerpo utiliza para las funciones vitales básicas en reposo completo.

Cuando se habla de peso, todos miran primero a la báscula. Luego a las calorías. La pregunta “¿Cuántas calorías debo consumir al día?” suele surgir de ahí. Pero debajo de esta pregunta hay un número más fundamental: la energía que gasta el cuerpo cuando no hace nada.

Cuando digo nada, es realmente nada. Sin correr, sin caminar, sin deporte, sin tareas del hogar. El cuerpo sigue funcionando; el corazón late, la respiración continúa, se mantiene la temperatura corporal, las células hacen su trabajo. Esta energía se necesita a nivel basal.

El cálculo del BMR intenta estimar ese suelo. Saberlo es útil especialmente al planear las calorías; porque el gasto total diario de una persona crece al sumar movimiento, trabajo, ejercicio y digestión sobre esta base. Es decir, el BMR no es todo el día. Más bien es la línea de partida.

Esta distinción a veces pasa desapercibida. Cuando alguien ve 1550 kcal/día como resultado, puede pensar directamente que son las calorías que debe comer. No. Ese número es el gasto estimado en reposo. En cuanto te levantas del sofá, la cifra empieza a cambiar.

Aun así, es un buen comienzo. Porque aterriza un poco frases vagas como “¿mi metabolismo es rápido o lento?”. No da certeza absoluta, pero conecta la conversación con un número.

Altura, peso, edad; y la fórmula elegida

En la calculadora se ingresan básicamente sexo, edad, altura y peso. La unidad de altura predeterminada es el centímetro, y la de peso, el kilogramo. Incluso si se puede trabajar con otras unidades, el cálculo internamente vuelve a la lógica de centímetros y kilogramos; porque las ecuaciones utilizadas están escritas con esas medidas.

flowchart LR
  A["Yaş, cinsiyet, boy, kilo"] --> D["BMR tahmini"]
  B["Formül seçimi"] --> D
  C["Yağ oranı (Katch için)"] --> D
  D --> E["kcal/gün"]
  E --> F["Aktivite eklenirse TDEE hesabına geçilir"]

El asunto de las unidades parece simple, pero ahí surge el error. Introducir 1.75 m en lugar de 175 cm no es un problema si se elige la unidad correcta. Pero si escribes 1.75 en el campo de centímetros, el resultado se vuelve absurdo de inmediato. Lo contrario también es gracioso: escribir 175 en el campo de metros es como dar la altura de un edificio, no de una persona.

En el lado del peso pasa lo mismo. Si alguien que se pesa en libras escribe el valor como si fueran kilogramos, el resultado se infla. En países que usan stones también hay confusión similar. Por eso, antes del resultado, hay que revisar los campos de entrada: ¿la altura es correcta?, ¿el peso es correcto?, ¿la unidad es correcta?

La edad se acepta entre 10 y 100 años. En las fórmulas, la edad suele estar del lado que reduce el BMR. Una persona de 25 años con la misma altura y peso que una de 55 no obtiene el mismo resultado. No hay nada sorprendente al respecto; la ecuación funciona así.

El campo de sexo también se utiliza para los coeficientes de la fórmula. Mifflin-St Jeor y Revised Harris-Benedict usan diferentes constantes o coeficientes para hombres y mujeres. Esto no es para reducir el cuerpo humano a dos casillas; existe porque las ecuaciones se construyeron históricamente así. La calculadora pide esta distinción según la fórmula.

Hay un campo más: el porcentaje de grasa corporal. No siempre está visible; es necesario cuando se selecciona Katch-McArdle. Porque esa fórmula no parte del peso total, sino de la masa corporal magra. ¿Cuánto de los 80 kg en la báscula es masa magra y cuánto es grasa? Ese es el asunto de Katch.

No te apresures aquí. Si el porcentaje de grasa es una estimación, el resultado también es una estimación. Básculas inteligentes, método de cinta métrica, calibrador, DEXA; no todos tienen la misma precisión. Incluso la misma báscula puede mostrar un porcentaje diferente por la mañana y por la noche. Agua, sal, entrenamiento, período menstrual, hora de la medición... A veces incluso pequeñas diferencias alteran el resultado.

Tres fórmulas, tres miradas distintas

Esta calculadora incluye las opciones Mifflin-St Jeor, Revised Harris-Benedict y Katch-McArdle. No tienen por qué dar exactamente el mismo resultado cuando se aplican a la misma persona. Aunque su propósito sea el mismo, el camino que usan es diferente.

Mifflin-St Jeor se utiliza como la estimación moderna por defecto. Para el usuario cotidiano, suele ser el punto de partida más limpio. La fórmula toma peso, altura, edad y sexo. Para hombre, aproximadamente: 10 × peso + 6.25 × altura(cm) - 5 × edad + 5; para mujer: 10 × peso + 6.25 × altura(cm) - 5 × edad - 161.

Pensemos en un hombre de 30 años, 175 cm de altura y 75 kg. Con Mifflin-St Jeor, el resultado es aproximadamente 1674 kcal/día. Este número no le dice a la persona “este es tu objetivo diario”; solo da el gasto estimado en reposo.

Revised Harris-Benedict tiene raíces un poco más antiguas, pero aún se ve en muchos lugares. Para hombres se usa 88.362 + 13.397 × peso + 4.799 × altura(cm) - 5.677 × edad. Para mujeres, 447.593 + 9.247 × peso + 3.098 × altura(cm) - 4.33 × edad. Como los coeficientes cambian, el resultado también cambia.

Por ejemplo, para una mujer de 35 años, 165 cm y 62 kg, Revised Harris-Benedict da aproximadamente 1364 kcal/día. Si calculas a la misma persona con Mifflin, puedes ver una diferencia de varias decenas de calorías. Esta diferencia no es el fin del mundo. Es una diferencia de fórmula.

Katch-McArdle mira desde otro lugar. En lugar de edad, altura y sexo, usa la masa corporal magra. Primero se calcula la masa magra: peso × (1 - porcentaje de grasa / 100). Luego se hace el cálculo: 370 + 21.6 × masa corporal magra.

En el ejemplo de 80 kg y 15% de grasa corporal, la masa magra es aproximadamente 68 kg. El resultado de Katch-McArdle es alrededor de 1839 kcal/día. Si de dos personas con el mismo peso total una tiene más músculo, esta fórmula puede captar mejor esa diferencia.

Pero es un “mejor” condicional. Solo si el porcentaje de grasa es correcto.

Hay una confusión común en el gimnasio: una persona musculosa se ve baja en la fórmula normal de BMR y, sin conocer bien su porcentaje de grasa, cambia a Katch. Luego confía demasiado en el número resultante. Creo que aquí el problema no es qué fórmula es más moderna; es cuán confiable es el dato que tienes. Si el porcentaje de grasa no es fiable, empezar con Mifflin suele ser más honesto.

¿Por qué el cálculo de masa magra está separado?

La razón por la que Katch-McArdle está separado es el tejido muscular. La masa magra es, aproximadamente, la parte que queda al restar la masa grasa del peso total: músculo, órganos, huesos, agua y otros tejidos. Como gran parte del lado metabólicamente activo está aquí, la fórmula usa este valor.

El ejemplo es simple. Si una persona de 80 kg tiene 15% de grasa corporal, la masa magra es 80 × 0.85, es decir, 68 kg. Si la misma persona ingresa 25% de grasa, la masa magra baja a 60 kg. Como la fórmula depende directamente de este valor, el BMR también baja.

Es decir, en Katch-McArdle el campo de porcentaje de grasa no es decorativo; es el corazón del cálculo.

Por eso, escribir el porcentaje de grasa “a ojo” puede arruinar el resultado. Si la persona cree tener 15% y en realidad tiene 22%, hay una diferencia importante. Lo contrario también es posible. Katch puede tener más sentido especialmente para alguien que entrena fuerza regularmente, tiene masa muscular superior al promedio o se ha hecho recientemente una medición fiable.

¿Y si no se conoce el porcentaje de grasa? No hay necesidad de forzarlo. Mifflin-St Jeor es más práctico para eso. Hacer cada cálculo con la fórmula más detallada no significa un resultado más preciso. A veces una estimación con menos datos es mejor que un cálculo “detallado” con datos incorrectos.

En este punto, abro un paréntesis: los términos BMR y RMR a veces se usan indistintamente en los contenidos diarios. En realidad, tienen diferencias en cuanto a las condiciones de medición; el BMR describe condiciones de reposo más estrictas, el RMR una medición de reposo algo más práctica. En las calculadoras, esta línea no siempre es tan clara como en el laboratorio. Lo importante para el usuario es esto: el resultado es una estimación, no una medición.

¿Cómo se deben usar los kcal/día resultantes?

El resultado se muestra en kcal/día. Este número es el gasto energético diario estimado en reposo. Para encontrar tu necesidad energética total diaria, se añade el nivel de actividad. Una persona que trabaja sentada en una oficina y otra que trabaja en un almacén pueden tener el mismo BMR, pero sus gastos totales no son los mismos.

Para alguien que quiere perder peso, el BMR no debe considerarse como el límite inferior del objetivo calórico diario. Mantener un consumo muy bajo de calorías durante mucho tiempo puede causar fatiga, disminución del rendimiento, hambre excesiva y un ciclo de dieta insostenible. Aquí basta una frase: si hay condiciones de salud, uso de medicamentos, embarazo, lactancia, antecedentes de trastorno alimentario o enfermedad crónica, no se debe hacer un plan de calorías solo con la calculadora.

No hace falta extender esto por todo el texto.

En quienes quieren ganar peso, el error viene del lado opuesto. Saltar de repente a 3000 calorías porque el BMR dio 1700 puede forzar la digestión, el apetito y la acumulación de grasa. El camino más lógico es estimar primero el gasto diario total y luego hacer un pequeño ajuste según el objetivo.

En la práctica, es más saludable usar el resultado del BMR así: primero anota el número, luego piensa junto con tu nivel de actividad diaria, y después observa el cambio real durante unas semanas. Peso, circunferencia de cintura, energía, rendimiento en el entrenamiento, sensación de hambre... Estas son cosas que la calculadora no sabe, pero la vida dice.

Algunas personas pierden peso con 1800 calorías, otras se mantienen igual con las mismas calorías. Sueño, estrés, tiroides, masa muscular, historial dietético previo, ciclo menstrual, medicamentos, número de pasos diarios... La fórmula no ve la mayoría de estos factores. No esperemos que los vea.

El verdadero trabajo está en el seguimiento.

Un resultado de cálculo no es por sí solo una buena o mala noticia. Ver 1400 kcal/día no significa “mi metabolismo está arruinado”; ver 2000 kcal/día tampoco significa comodidad ilimitada. El número requiere contexto.

Los pequeños errores agrandan el resultado

El error más común en estos cálculos es usar un peso desactualizado. A veces la persona escribe el valor de la báscula de hace meses. Si el peso ha cambiado 4-5 kg, el BMR también cambia. Puede no ser muy dramático, pero al planear calorías, esa diferencia se acumula.

La altura suele ser más estable, pero también se puede usar un valor medido hace años. Especialmente con la edad, puede haber pequeñas disminuciones de altura. Un centímetro no rompe el cálculo, pero es buena costumbre usar datos correctos.

Escribir mal el campo de edad es más raro, pero sucede. Poner 29 en lugar de 39 eleva ligeramente el resultado. Lo curioso es que la gente sabe su año de nacimiento, pero a veces rellena su edad anterior por reflejo en los formularios, sobre todo en las semanas justo después del cumpleaños.

La selección de sexo afecta notablemente el resultado porque cambia la constante de la fórmula. Aquí no se trata de una discusión de identidad; es que las ecuaciones clásicas utilizadas en el cálculo están construidas con coeficientes masculino/femenino. La herramienta trabaja con ese límite.

En Katch-McArdle, el porcentaje de grasa es el campo más sensible. Si escribes una estimación sin conocer el porcentaje de grasa, el resultado se convierte en la estimación de una estimación. A veces es aceptable, a veces engañoso. Si tu medición de grasa corporal no es fiable, empezar con Mifflin y observar el seguimiento en la vida real es un camino más tranquilo.

Al cambiar entre fórmulas, considera normal ver resultados diferentes en la misma persona. Una diferencia de 80-100 kcal a veces es solo una diferencia de ecuación. No hay que entrar en pánico preguntando “¿cuál es la correcta?”. Mientras no se haga una medición de laboratorio, todo son estimaciones.

Lo bueno del cálculo del BMR es que inicia el tema de las calorías desde un punto de partida, no desde cero. Lo malo es que las personas tienden a darle demasiado significado a ese único número.

Toma el número, pero no lo pongas en un pedestal. A las pocas semanas, la respuesta del cuerpo suele hablar con más honestidad que la fórmula.

Cómo lo probamos

Hemos verificado el cálculo por separado con las variables correspondientes a cada una de las tres fórmulas. En Mifflin-St Jeor se utilizaron peso, altura, edad y constante de sexo; en Revised Harris-Benedict, coeficientes que varían según el sexo; y en Katch-McArdle, la masa corporal magra obtenida a partir del peso y el porcentaje de grasa corporal. Como control de muestra, para un hombre de 30 años, 175 cm y 75 kg, el resultado de Mifflin-St Jeor es de aprox. 1674 kcal/día; para una mujer de 35 años, 165 cm y 62 kg, el resultado de Revised Harris-Benedict es de aprox. 1364 kcal/día; para 80 kg y un 15 por ciento de grasa corporal, Katch-McArdle da aprox. 1839 kcal/día. En las conversiones de unidades, la altura se convierte a centímetros y el peso a base de kilogramos para realizar el cálculo.

Preguntas frecuentes

¿El BMR es lo mismo que la necesidad diaria de calorías?
No. El BMR es solo el gasto energético estimado en reposo completo. Para la necesidad total diaria de calorías también se tienen en cuenta la actividad, el ejercicio, el ritmo de trabajo y el movimiento diario.
¿Qué fórmula es mejor para calcular el BMR?
Para uso general, Mifflin-St Jeor es un buen punto de partida. Si se conoce de forma fiable el porcentaje de grasa corporal, Katch-McArdle puede ser más significativo porque utiliza la masa corporal magra. Harris-Benedict sigue siendo útil para quienes quieren comparar con distintas fuentes.
¿El resultado de BMR me dice cuántas calorías debo consumir para perder peso?
No por sí solo. Primero se añade la actividad diaria al BMR para estimar el gasto total; luego se planifica un déficit o superávit calórico según el objetivo. El BMR es solo el valor inicial.

Referencias y fuentes

Los cálculos de esta página se basan en las siguientes fuentes estándar y científicas.

  1. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals

    Mifflin MD, St Jeor ST, Hill LA, Scott BJ, Daugherty SA, Koh YO. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 1990 Feb;51(2):241-7

    pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
  2. Comparison of predictive equations for resting metabolic rate in healthy nonobese and obese adults: a systematic review

    Frankenfield D, Roth-Yousey L, Compher C. Comparison of predictive equations for resting metabolic rate in healthy nonobese and obese adults: a systematic review. J Am Diet Assoc. 2005 May;105(5):775-89.

    pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
  3. Revised Harris–Benedict Equation: New Human Resting Metabolic Rate Equation

    Pavlidou E, Papadopoulou SK, Seroglou K, Giaginis C. Revised Harris-Benedict Equation: New Human Resting Metabolic Rate Equation. Metabolites. 2023 Jan 28;13(2):189.

    pmc.ncbi.nlm.nih.gov
  4. NCBI Dietary Reference Intakes for Energy

    National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine; Health and Medicine Division; Food and Nutrition Board; Committee on the Dietary Reference Intakes for Energy. Dietary Reference Intakes for Energy. Washington (DC): National Academies Press (US); 2023 Jan 17.

    www.ncbi.nlm.nih.gov
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La información se basa en valores de referencia estándar. Se recomienda verificación en proyectos críticos.