MyNutriProgram

Metodología y fuentes

Última revisión: 7 de octubre de 2026

Una dieta o una rutina solo sirven si te puedes fiar de los números. Aquí explicamos de dónde sale cada cifra de MyNutriProgram, qué parte hace la inteligencia artificial y qué parte comprueba el código, y qué estudios hay detrás. Si encuentras algo que no cuadra, escríbenos desde la página de contacto.

Calorías y macronutrientes

El metabolismo basal se estima con la ecuación de Mifflin-St Jeor (1990), la más validada para adultos sanos, y se multiplica por un factor de actividad. El objetivo se ajusta con un recorte o un aumento moderado según tu meta y siempre por encima de un mínimo de seguridad. Son estimaciones: por eso cada mes las corregimos con tu peso real. Puedes probar el método en la calculadora de calorías.

La proteína se fija entre 1,6 y 2,2 gramos por kilo según el objetivo, siguiendo el metaanálisis de Morton et al. (2018) y la posición de la Sociedad Internacional de Nutrición Deportiva (2017); la referencia mínima para adultos sanos es de unos 0,8 g/kg (EFSA, 2012). La grasa se mantiene por encima de un mínimo y los hidratos ocupan el resto de las calorías.

Valores nutricionales y precios

  • Los valores de cada alimento proceden de USDA FoodData Central (SR Legacy), por 100 g en crudo.
  • Cuando un alimento no está en nuestro catálogo verificado, sus valores son estimados y se marcan con un asterisco.
  • Los precios son siempre estimaciones orientativas, no precios de un supermercado concreto, y así se indica en cada lista de la compra.

Qué hace la inteligencia artificial y qué hace el código

La inteligencia artificial propone los platos, las recetas y el reparto de la rutina, y razona cómo adaptarlos a tus preferencias. El código es quien manda en lo que importa para tu salud: calcula tus calorías y tus macros, comprueba que cada día del menú cuadra con tu objetivo, respeta tus alergias y tus exclusiones, ajusta las raciones si hace falta y rechaza cualquier propuesta que no cumpla las reglas. Si la propuesta falla, se vuelve a pedir una vez con la corrección; y si sigue fallando, se usa un generador de respaldo con reglas fijas.

Entrenamiento

  • El volumen se orienta a series efectivas por grupo muscular y semana, con rangos según tu nivel (Schoenfeld et al., 2017), y cada músculo se trabaja dos veces por semana cuando es posible (Schoenfeld et al., 2016).
  • La hipertrofia se programa entre 6 y 15 repeticiones, cerca del fallo; la fuerza, con pocas repeticiones, cargas altas y descansos largos (Schoenfeld et al., 2016 y 2017).
  • La intensidad se indica con repeticiones en reserva (RIR), una escala validada (Zourdos et al., 2016), y la progresión es la de doble progresión: primero más repeticiones, después más peso.
  • Si priorizas un músculo, el reparto lo razona la inteligencia artificial según tu idea y tu nivel, y la rutina te explica por qué ha decidido lo que ha decidido.

Objetivos por etapas y medidas corporales

  • Si planificas varias etapas (volumen, definición, mantenimiento), cada revisión mensual usa el objetivo de la etapa en la que estés. Las calorías y los macros se recalculan por código con tu peso real; la inteligencia artificial solo recibe el calendario como contexto para organizar el menú y nunca decide cifras.
  • Las medidas con cinta métrica (cuello, hombros, pecho, cintura, cadera, brazo, antebrazo, muslo y gemelo) son opcionales y orientativas: el peso no distingue músculo de grasa y las medidas ayudan a ver cómo cambia el cuerpo. No se usan para diagnosticar nada ni para calcular calorías.

Suplementos

Solo mencionamos suplementos con evidencia sólida. La creatina monohidrato se propone en dosis de 3 a 5 gramos al día, según la posición de la ISSN (2017). Las dosis las calcula el código a partir de tu peso; la inteligencia artificial solo las explica y no puede inventar otras.

Límites

MyNutriProgram es una herramienta de bienestar y planificación para adultos sanos. No diagnostica ni trata enfermedades y no sustituye a un dietista-nutricionista ni a un médico. No es apta en embarazo o lactancia, menores de 18 años, trastornos de la conducta alimentaria, diabetes, enfermedad renal ni patologías metabólicas. Las guías son información general y educativa.

Referencias

  1. Mifflin MD, St Jeor ST, Hill LA, et al. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 1990;51(2):241-247.
  2. Morton RW, Murphy KT, McKellar SR, et al. A systematic review, meta-analysis and meta-regression of the effect of protein supplementation on resistance training-induced gains in muscle mass and strength in healthy adults. Br J Sports Med. 2018;52(6):376-384.
  3. Jäger R, Kerksick CM, Campbell BI, et al. International Society of Sports Nutrition Position Stand: protein and exercise. J Int Soc Sports Nutr. 2017;14:20.
  4. EFSA Panel on Dietetic Products, Nutrition and Allergies. Scientific Opinion on Dietary Reference Values for protein. EFSA Journal. 2012;10(2):2557.
  5. Kreider RB, Kalman DS, Antonio J, et al. International Society of Sports Nutrition position stand: safety and efficacy of creatine supplementation in exercise, sport, and medicine. J Int Soc Sports Nutr. 2017;14:18.
  6. Schoenfeld BJ, Ogborn D, Krieger JW. Dose-response relationship between weekly resistance training volume and increases in muscle mass: a systematic review and meta-analysis. J Sports Sci. 2017;35(11):1073-1082.
  7. Schoenfeld BJ, Ogborn D, Krieger JW. Effects of resistance training frequency on measures of muscle hypertrophy: a systematic review and meta-analysis. Sports Med. 2016;46(11):1689-1697.
  8. Schoenfeld BJ, Grgic J, Ogborn D, Krieger JW. Strength and hypertrophy adaptations between low- vs. high-load resistance training: a systematic review and meta-analysis. J Strength Cond Res. 2017;31(12):3508-3523.
  9. Schoenfeld BJ, Pope ZK, Benik FM, et al. Longer interset rest periods enhance muscle strength and hypertrophy in resistance-trained men. J Strength Cond Res. 2016;30(7):1805-1812.
  10. Zourdos MC, Klemp A, Dolan C, et al. Novel resistance training-specific rating of perceived exertion scale measuring repetitions in reserve. J Strength Cond Res. 2016;30(1):267-275.
  11. U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service. FoodData Central, SR Legacy (2018).