Modelo nutricional 2 – ¿Qué alimentos consumir?

En el post anterior os contamos nuestros secretos sobre cómo calculamos las calorías que debe consumir un usuario de Mammoth Hunters.

Pero también os dijimos que no solo es importante CUÁNTO se come sino QUÉ se come, porque consumir alimentos ecológicos es muy muy diferente a comer alimentos procesados.

que_alimentos_debes_consumir

Por eso, en Mammoth Hunters os proponemos una proporción de macronutrientes para cada día (proteína, carbohidratos y grasas), y hoy os vamos a explicar cómo calculamos esta proporción. Pero antes de empezar, y para respetar nuestra aproximación científica a este problema, resumiremos cómo están las cosas hoy en día en el mundo de la nutrición.

¿Cuánto comemos o qué comemos?

Actualmente existen dos hipótesis sobre por qué la gente engorda y/o pierde salud a través de la alimentación:

  • Hipótesis tradicional (A): la gente come demasiado
  • Hipótesis alternativa (B): además de la cantidad, también es importante cómo influye lo que comemos en nuestro metabolismo

Aunque a priori parecería que las dos hipótesis son complementarias, estas dos visiones se han convertido en grandes frentes muy polarizados.

La hipótesis A asume que todas las calorías son iguales vengan de donde vengan, y que el gran problema de obesidad es un desorden en el equilibrio energético (es decir que comemos demasiado).

Una de las consecuencias de esta visión ha sido la demonización de las grasas en los últimos años. Un gramo de grasa tiene 7.7 Kcal, mientras que un gramo de carbohidratos tiene 4 kcal. Además, las comidas que llevan carbohidratos lo hacen en una proporción relativamente baja. Por ejemplo, las verduras tienen aproximadamente un 15% de carbohidratos, mientras que el aceite o la mantequilla son básicamente 100% grasas. Es fácil comprender que, bajo este paradigma, comer grasas es lo peor.

Un gran defensor de esta hipótesis es el Dr. Kevin Hall del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades digestivas y del hígado de EEUU. A lo largo de su carrera, el Dr. Hall ha desarrollado modelos matemáticos para estudiar el metabolismo de los macronutrientes. Sus resultados parecen indicar que grandes cambios de macronutrientes no afectan excesivamente al equilibrio hormonal de nuestro cuerpo (2).  Aquí os dejamos un video (en inglés) donde se presenta a este buen hombre:

La hipótesis B es más reciente, y es la que defienden autores como Loren Cordain (uno de los grandes nombres en la paleo dieta), el Dr. Peter Attia o el periodista científico Gary Taubes, entre muchos otros. Según esta hipótesis, el problema de la obesidad se debe a un desorden en la expresión de hormonas y enzimas de nuestro cuerpo, causado por alimentos específicos de nuestra dieta actual. Por ejemplo, la expresión de hormonas como la insulina, el glucagón o la leptina, que regulan la acumulación (o liberación) de grasas, estarían relacionadas con el tipo de macronutrientes que comemos.

Esta segunda hipótesis supone el contrapunto a un excesivo nutricionismo, es decir, a otorgarle todo el valor a los nutrientes y no al alimento en sí.

El gran argumento que defienden los partidarios de esta hipótesis alternativa es que los estudios que se han hecho hasta el momento sobre nutrición y obesidad son, en palabras suaves, muy poco rigurosos a nivel científico y por lo tanto no dan respuestas adecuadas a esta relevante pregunta de cómo afecta lo que comemos a nuestra salud.

La buena noticia es que hay un gran movimiento unificador. La organización Nutrition Science Initiative ha puesto en marcha un programa de varios millones de dólares para hacer ciencia de verdad y dar con la causa última de los problemas nutricionales que actualmente padecemos.

Cómo calculamos nosotros los macronutrientes

Ahora que hemos hecho esta introducción tan optimista sobre cómo están las cosas en el mundo de la nutrición, vamos a explicaros cómo hemos hecho nuestros cálculos.

Queremos remarcar antes de ello que nosotros consideramos todas las sustancias de los alimentos, y aunque aquí os hablamos solo de proteínas, carbohidratos y grasas, nos interesa y recomendamos unas fuentes concretas de los mismos que tengan coherencia con nuestra fisiología.

Bien, dicho esto, empecemos.

Recuperando lo que expusimos en nuestro post sobre cálculo de calorías, podemos decir que la energía que consume una persona es:

TDEE = (BMR + TEF + NEAT) + Ex + EPOC

Esta fórmula nos dice que las calorías que debe ingerir una persona dependen de su consumo calórico en un día de descanso más la energía gastada por hacer ejercicio.

TDEE = TDEE Descanso + ENERGIA ENTRENAMIENTO

En consecuencia, empezaremos calculando la proporción de macronutrientes en un día de descanso y luego la ajustaremos a un día de entrenamiento.

Proteínas

El primer macronutriente a ajustar es las proteínas.

La recomendación de la OMS para una persona adulta es de un mínimo de 0.66 g proteína / Kg de peso1. Estos valores son a veces confusos y generadores de controversia, pues la OMS funciona estableciendo unos mínimos para evitar carencias nutricionales. El quid está en que salud no significa ausencia de enfermedad. Nosotros, al tener que llegar a unos requerimientos calóricos mínimos sin usar nutrientes que nos generan inflamación o que presentan demasiados antinutrientes -y considerando que todos nuestros usuarios son deportistas-, hemos optado por unos valores sustancialmente más altos (como se puede ver en la tabla que sigue). Para estas proporciones superamos el mito de que una alimentación moderadamente alta en proteínas es mala para la salud, tal y como muestran múltiples referencias 2,3,4,5,6,7. Con esto no queremos decir que necesitemos una dieta alta en proteínas para estar sanos, y caer con ello en el excesivo nutricionismo (¡Noooo, eso nunca!). Estudios en poblaciones cazadoras recolectoras actuales han mostrado cómo alimentaciones altas y bajas en proteínas pueden resultar igualmente sanas 8,9,10,11,12,13.

Nivel de actividad Perder peso Estar sano Ganar fuerza
Sedentario 1.1 1.1 1.3
Activo 1.5 1.5 1.7
Muy activo 1.8 1.8 2
Atleta 2.2 2.2 2.5
Súper atleta 2.6 2.6 2.8

Gramos de proteína por Kg de peso corporal

Es fácil calcular las cantidades de proteína a partir de esta tabla, ya que los usuarios de Mammoth Hunters nos dan los datos necesarios.

Carbohidratos

Calcular los carbohidratos es un poco más complejo. Sobre todo por la diversidad de datos “científicos” con que nos hemos encontrado.

Curiosamente la mayor parte de nutricionistas usan unas tablas para carbohidratos que no son dependientes del peso corporal.

Un ejemplo de ese método seria la siguiente tabla:

Objetivo Ingesta glucémica (g/día)
dieta ketogénica 60
dieta baja en carbohidratos sedentario 100
persona sedentaria 116
persona poco activa 132
persona activa 141
persona muy activa 150

Para nosotros esta aproximación es muy imprecisa por dos razones:

  • Las calorías que consume una persona dependen en gran medida del peso de esta persona, por lo que desligar el consumo de carbohidratos de esta variable causará grandes fluctuaciones de la aportación calórica de los carbohidratos entre individuos (una chica de 50 Kg consume 1500 kCal mientras que un hombretón de 100 Kg puede consumir 2800 kCal, si no tenemos en cuenta la masa corporal a igual nivel de actividad las dos personas recibirían la misma cantidad de carbohidratos)
  • Si calculamos las proteínas en función del peso corporal, parece muy inconsistente no hacer lo mismo con los carbohidratos.

El segundo obstáculo con que nos topamos es que los únicos estudios que encontramos donde se estudiaba el consumo de carbohidratos en función del peso era en el contexto de deportistas de alto nivel. En esos casos, la proporción de carbohidratos era extremadamente alta (un mínimo de 3 g carbohidratos/Kg peso corporal en días de descanso y hasta 12 g/Kg en días de actividad)14; niveles que representan el 70% de la dieta. Además, en estos artículos se recomendaba la ingesta de carbohidratos de alta carga glucémica y llenos de antinutrientes (pasta, pan…), cosa que va muy en contra de nuestra filosofía.

Creemos que la recomendación de estas proporciones proviene del hecho de que realizaban los estudios bajo el paradigma de que la grasa es mala, y además trabajaban con individuos que, por su nivel de actividad física, requieren una dieta muy fuera de lo normal. Y no es el caso de la mayoría de nuestros usuarios.

Finalmente, para salir del atolladero, usamos una aproximación distinta: la paleontología y la paleo dieta.

En un estudio publicado en el British Journal of Nutrition en 2010, el Dr. Remko S. Kuipers proponía varios escenarios de dieta paleolítica con un rango de aportación animal / vegetal de 30% / 70 % a 70% / 30%, con una proporción de carbohidratos alrededor del 40% 8. En Mammoth Hunters usamos estos parámetros para calcular la cantidad de carbohidratos por Kg de peso que proponemos.

Nuestras asunciones son las siguientes:

  • La proteína es de origen animal
  • Los carbohidratos son de origen vegetal
  • La grasa tiene un origen mixto
  Proteína Grasa Carbs
Carne 22% 4.0%  
Huevos 14% 7.0%  
Pescado 20% 7.5%  
Vegetales 0.5%   15%
Tubérculos 0.5%   15%
Frutos secos   50% 20%
Aceite de oliva   100%  

Por razones de sostenibilidad hemos escogido un ratio de origen de calorías vegetales/animales cercano al 70/30 (70% vegetales, 30% animales). Si defendemos los beneficios de vivir en la naturaleza también debemos cuidarla.

  • En dietas para perder peso reducimos la ingesta de carbohidratos a fin de reprogramar el metabolismo para un consumo eficiente de grasas.

Con todas estas variables sobre la mesa, nuestra propuesta de gramos de carbohidratos / Kg de peso corporal es:

Nivel de actividad Perder peso Estar sano Ganar fuerza
Sedentario 1 1.5 2
Activo 1.5 2 2.5
Muy activo 2 2.5 3
Atleta 2.5 3 3.5
Súper atleta 3 3.5 4

 Grasas

¡A estas alturas ya debéis estar cansados de tantas fórmulas!

Por suerte, el cálculo de las grasas es muy fácil. Simplemente miramos la energía que necesitamos y le quitamos la conseguida con proteína y carbohidratos y… ¡voilà, ya sabemos lo que necesitamos de grasa!

GRASA A INGERIR= (TDEE – g proteína * 4 kCal/g proteína – g carbohidratos * kCal/g carbohidrato) / 7.7 kCal/g grasa

Para los más puristas, parte de esta grasa provendrá de haber comido proteína (0.35 g de grasa/g proteína aprox), por lo tanto en nuestra recomendación de ingesta eliminaremos esta porción:

GRASA RECOMENDADA = GRASA A INGERIR – PROTEINA * 0.35

¡Y con esto ya lo tenemos todo listo!

Ya sabemos la composición de cada macronutriente para un día de reposo… pero aún no hemos terminado y avisamos que lo que queda no es fácil.

Cálculo para un día de entrenamiento

El cálculo de nutrientes para un día de actividad ha sido el hueso más duro de roer, aunque como veréis al final nuestra solución es muy sencilla.

Como hemos dicho al principio, un día de entrenamiento es como un día de reposo más la energía gastada en la sesión, más el aumento en el consumo de oxígeno post ejercicio o EPOC. Imaginemos un escenario de una persona que consume 2000 kCal en reposo y un día de entrenamiento consume 2500 kCal.

Esta persona ha consumido un 25% más de energía.

Si recordáis lo explicado en nuestro post anterior, para calcular el TDEE usábamos el BMR multiplicado por un factor determinado por el nivel de actividad.

Cada uno de estos factores resulta en un salto de un 20% aproximadamente respeto al BMR.

Nivel de actividad Índice Calorías Incremento respeto a BMR
BMR    1667  
Sedentario 1.20 2000 20%
Activo 1.37 2284 37%
Muy activo 1.55 2584 55%
Atleta 1.73 2884 73%
Súper atleta 1.90 3167 90%

Podríamos decir que una persona sedentaria que incremente en un 40% su nivel de actividad física en un día de entrenamiento es, a efectos prácticos, una persona activa.

Lógicamente, nuestra primera aproximación fue recalcular la composición de macronutrientes para este nivel de actividad nuevo del día de entrenamiento.

Las cosas pintaban bien, pero al empezar a hacer comprobaciones nos dimos cuenta de que cuanta más energía consumía el usuario menos grasas le proponía el modelo.

Evidentemente, no era una buena solución.

Nuestra segunda aproximación fue ir un paso más allá y buscar la correlación entre consumo de proteínas (o carbohidratos) y aumento del consumo energético. ¡Nos dimos cuenta de que teníamos una correlación casi perfecta!

Esta regresión nos decía que por cada 1% más de consumo energético teníamos que aumentar 2.1 la cantidad de proteína:

Proteína = (% incremento calorías respeto nivel de actividad en reposo * 2.1 + 1) * proteína en reposo

¡Tenemos que confesaros que cuando obtuvimos esta fórmula nos sentimos súper pros!

Pero los resultados aún fueron más nefastos.

Ahora no solo teníamos casos con menos grasa a medida que se consumía más energía, sino que obteníamos valores de grasa negativos.

Una vez superada la frustración inicial nos dimos cuenta del gran error que habíamos cometido, bueno, de los dos grandes errores que habíamos cometido, mejor dicho:

  • La cantidad de proteína (y carbohidratos) va ligada al peso de la persona y no a su nivel de consumo. Esto hace que al saltar de un nivel de actividad a otro no se conserve la proporción y en muchos casos el aumento de calorías aportadas es mayor que el incremento calórico, por eso el modelo compensa rebajando las grasas.
  • Usar el porcentaje de aumento es erróneo, ya que no es una medida normalizada. Para una persona que consume 2500 kCal un 10% son 250 kCal, en cambio para una persona que consuma 1500 kCal tan solo es de 150kCal. En nuestro modelo, en cambio, asociábamos el mismo aumento de cantidad de proteína y carbohidratos en los dos casos.

O sea que la cosa no es tan fácil… ¿o a lo mejor sí?

Este es uno de esos casos en que las ganas de hacer un súper modelo no nos dejó ver la opción más sencilla: si aumentamos un 20% el consumo calórico aumentamos un 20% cada macronutriente. La ventaja de este modelo es que, además de ser mucho más simple y robusto, nos permite mantener la proporción de macronutrientes que consideramos ideal.

En la siguiente figura podéis ver el ejemplo de cálculo de macronutrientes para una persona activa que quiere mantenerse sana con diferentes niveles de actividad. Podéis ver no solo la cantidad de macronutrientes sino también cómo se reflejaría esto en diferentes comidas. También hemos incluido el % en gramos y energía que tiene origen animal y vegetal.

Tabla de Macros qué alimentos consumir

Conclusión

A lo mejor os preguntaréis por qué tanto ruido para tan pocas nueces.

Podríamos haber obviado esta larga discusión y contaros simplemente el modo en que hacemos los cálculos. La respuesta es, de nuevo, nuestra inquietud científica. Queremos compartir con vosotros todo el proceso que hemos seguido a fin de que quede bien clara la lógica que hay detrás de nuestro modelo.

Suponemos que a estas alturas os habéis dado cuenta de que no existe una forma idónea y estándar de calcular las calorías y los macronutrientes. La realidad es que todo son modelos aproximados, pero puedes encontrar en nuestros artículos qué debes y qué no debes comer, o puedes ver un artículo que lo resume aquí.

Nosotros lo hemos hecho lo mejor que sabemos con el objetivo de ajustarnos tanto al rigor científico como a las directrices de la dieta evolutiva.

Si tenéis comentarios, sugerencias o críticas, serán muy bien recibidas. Nuestra intención es, siempre, ofrecer el modelo más riguroso y el que más facilite la vida de nuestros usuarios.

Finalmente, es de justicia destacar el gran papel que ha tenido Oriol en este post y en el modelo que os presentamos. Todos sus conocimientos matemáticos y de metodología científica son los que han ido limando el modelo hasta llegar al que hoy os hemos presentado.

¿Te ha gustado este artículo?

¡Anímate a probar Mammoth Hunters!

Bibliografia

1.            Joint WHO/FAO/UNU Expert Consultation. Protein and amino acid requirements in human nutrition. World Health Organ. Tech. Rep. Ser. 1–265, back cover (2007).

2.            Skov, A. R., Toubro, S., Rønn, B., Holm, L. & Astrup, A. Randomized trial on protein vs carbohydrate in ad libitum fat reduced diet for the treatment of obesity. Int. J. Obes. Relat. Metab. Disord. J. Int. Assoc. Study Obes. 23, 528–536 (1999).

3.            Poortmans, J. R. & Dellalieux, O. Do regular high protein diets have potential health risks on kidney function in athletes? Int. J. Sport Nutr. Exerc. Metab. 10, 28–38 (2000).

4.            Knight, E. L., Stampfer, M. J., Hankinson, S. E., Spiegelman, D. & Curhan, G. C. The impact of protein intake on renal function decline in women with normal renal function or mild renal insufficiency. Ann. Intern. Med. 138, 460–467 (2003).

5.            Martin, W. F., Armstrong, L. E. & Rodriguez, N. R. Dietary protein intake and renal function. Nutr. Metab. 2, 25 (2005).

6.            Gross, J. L. et al. Effect of a chicken-based diet on renal function and lipid profile in patients with type 2 diabetes: a randomized crossover trial. Diabetes Care 25, 645–651 (2002).

7.            Pecis, M., de Azevedo, M. J. & Gross, J. L. Chicken and fish diet reduces glomerular hyperfiltration in IDDM patients. Diabetes Care 17, 665–672 (1994).

8.            Kuipers, R. S. et al. Estimated macronutrient and fatty acid intakes from an East African Paleolithic diet. Br. J. Nutr. 104, 1666–1687 (2010).

9.            Cordain, L., Miller, J. B., Eaton, S. B. & Mann, N. Macronutrient estimations in hunter-gatherer diets. Am. J. Clin. Nutr. 72, 1589–1592 (2000).

10.           Brinkworth, G. D., Noakes, M., Buckley, J. D., Keogh, J. B. & Clifton, P. M. Long-term effects of a very-low-carbohydrate weight loss diet compared with an isocaloric low-fat diet after 12 mo. Am. J. Clin. Nutr. 90, 23–32 (2009).

11.           Cordain, L., Eades, M. R. & Eades, M. D. Hyperinsulinemic diseases of civilization: more than just Syndrome X. Comp. Biochem. Physiol. A. Mol. Integr. Physiol. 136, 95–112 (2003).

12.           Lindeberg, S. & Lundh, B. Apparent absence of stroke and ischaemic heart disease in a traditional Melanesian island: a clinical study in Kitava. J. Intern. Med. 233, 269–275 (1993).

13.           Lindeberg, S., Nilsson-Ehle, P., Terént, A., Vessby, B. & Scherstén, B. Cardiovascular risk factors in a Melanesian population apparently free from stroke and ischaemic heart disease: the Kitava study. J. Intern. Med. 236, 331–340 (1994).

14.           Burke, L. M., Hawley, J. A., Wong, S. H. S. & Jeukendrup, A. E. Carbohydrates for training and competition. J. Sports Sci. 29 Suppl 1, S17–27 (2011).

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *