Enfermedad y HRV: lo que un dispositivo ponible puede y no puede ver
Editor: Yakiv Bilenko · Actualizado el 9 de octubre de 2026

La inflamación y la infección tienden a bajar la variabilidad de la frecuencia cardíaca y a subir la frecuencia cardíaca en reposo, pero la relación es un hallazgo de investigación, no una prueba. Los avisos tempranos de infección mejor estudiados procedían de una subida de la frecuencia cardíaca en reposo, no de la variabilidad de la frecuencia cardíaca. El estrés, el alcohol y los viajes provocan las mismas alertas. Como mucho, un cambio así es una señal temprana inespecífica de que el cuerpo está sometido a una carga. Si tienes síntomas, consulta a un médico, no al reloj.
Puntos clave
- En los estudios con dispositivos ponibles, una variabilidad de la frecuencia cardíaca más baja, sobre todo la SDNN, iba unida a niveles más altos del marcador de inflamación PCR, y los revisores consideran la HRV de los dispositivos ponibles un biomarcador exploratorio, no una herramienta diagnóstica.
- Los avisos tempranos de infección mejor estudiados se basaban en la frecuencia cardíaca en reposo comparada con la línea base propia de cada persona, junto con los pasos y el sueño, no en la variabilidad de la frecuencia cardíaca.
- En un estudio prospectivo con relojes inteligentes, las alertas aparecieron antes de los síntomas en la mayoría de los participantes infectados, pero el estrés, el alcohol y los viajes también provocaron alertas.
- Tras la vacunación, los cambios breves de la variabilidad de la frecuencia cardíaca se recuperaron en pocos días en los estudios revisados, con cambios mayores en mujeres y en personas jóvenes.
- Tras una infección, los datos de frecuencia cardíaca añadieron solo un poco a los síntomas para reconocer la COVID persistente en un estudio de investigación.
- Una revisión del campo afirma que la capacidad de los dispositivos ponibles para detectar infecciones víricas en la vida cotidiana aún no se ha demostrado.
- Una alerta de un dispositivo ponible es una señal inespecífica de carga; ONDA muestra tu tendencia frente a tu propia línea base y no identifica enfermedades.
¿Por qué puede la enfermedad mover la HRV?
La variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV o VFC) es la variación, latido a latido, del intervalo entre latidos. Se cree que la inflamación, la respuesta del cuerpo a una infección o una lesión, desplaza el equilibrio del sistema nervioso autónomo: menos actividad vagal y más actividad simpática. Por eso los investigadores se preguntan si la HRV de un dispositivo ponible puede reflejar la inflamación.
La única revisión sistemática sobre esta cuestión agrupó la dirección de los hallazgos de once estudios con 2.419 participantes [S1]. Cuando el marcador de inflamación PCR (proteína C reactiva) estaba elevado, la SDNN era más baja en el 83 % de las comparaciones [S1]. Para la RMSSD y las citocinas inflamatorias, los resultados fueron dispares y en su mayoría no significativos [S1]. Los dispositivos que registraban un ECG dieron resultados más consistentes que los sensores ópticos de pulso [S1].
Los revisores llegan a una conclusión prudente. Por ahora, la HRV de los dispositivos ponibles debe considerarse «un biomarcador exploratorio o complementario» [S1]. Ninguno de los estudios incluidos comprobó con qué precisión la HRV puede reconocer la inflamación [S1]. Así que la relación es real a nivel de grupos, pero es un hallazgo de investigación, no una prueba.
¿Qué ha detectado antes una infección?
Este es el punto clave de esta página: los avisos tempranos de infección mejor estudiados no se basaban en la HRV. Se basaban en la frecuencia cardíaca en reposo comparada con la línea base propia de la persona, junto con los pasos diarios y el sueño (frecuencia cardíaca en reposo).
Un análisis retrospectivo de Stanford examinó datos de relojes inteligentes de 32 personas con COVID de una cohorte de casi 5.300 participantes [S2]. La mayoría de ellas tuvo cambios en la frecuencia cardíaca, los pasos diarios o el tiempo de sueño en torno a la enfermedad [S2]. Un sistema de alertas basado en una subida brusca de la frecuencia cardíaca en reposo frente a la línea base personal podría haber señalado el 63 % de los casos de COVID antes de que empezaran los síntomas [S2]. Es un solo estudio con pocas personas infectadas, y las alertas se simularon a posteriori, no se enviaron en tiempo real.
El mismo grupo probó después alertas en tiempo real en un estudio prospectivo con 3.318 participantes, 84 de los cuales estaban infectados por el coronavirus que causa la COVID [S3]. El sistema usaba la frecuencia cardíaca y los pasos de relojes inteligentes [S3]. Envió alertas antes de los síntomas o sin ellos en 67 de las 84 personas infectadas (80 %), y las primeras señales llegaron con una mediana de 3 días de antelación al inicio de los síntomas [S3]. La infección se confirmó con pruebas, no con el reloj.
Son tres estudios de un mismo grupo de investigación, así que no son confirmaciones independientes entre sí. En el primer estudio, Fitbit promocionó el estudio y donó dispositivos, y el autor sénior de los tres estudios cofundó varias empresas de tecnología sanitaria y las asesora [S2] [S3] [S4]. Los estudios con dispositivos ponibles sobre la frecuencia respiratoria durante la COVID apuntan en una dirección parecida (frecuencia respiratoria).
¿Qué significa realmente una alerta?
Una creencia habitual es que una bajada de la HRV o una alerta del dispositivo significa que te estás poniendo enfermo. El estudio prospectivo muestra por qué no es así. Otras infecciones respiratorias, y también eventos sin ninguna infección, como el estrés, el alcohol y los viajes, provocaron alertas [S3]. Así que la alerta también saltó en personas que no estaban infectadas por el coronavirus, aunque con menos frecuencia: de media, 1,15 días con alerta por persona, frente a 3,42 días con alerta por persona en los casos de COVID [S3]. Una alerta dice que algo se desvía de tu patrón habitual, no qué lo causó.
Una noche después de beber es un ejemplo típico: la HRV baja y la frecuencia cardíaca en reposo sube, sin que haya ninguna enfermedad (alcohol y HRV). Dormir poco, una cena tardía, un entrenamiento duro y los viajes mueven los mismos valores (por qué la HRV cambia de un día a otro; HRV y frecuencia cardíaca durante el sueño). Una sola lectura baja de HRV no significa por sí misma que estés estresado o enfermo.
¿Y la vacunación?
Una vacuna es un desafío planificado para el sistema inmunitario, así que muestra lo que una reacción inmunitaria breve le hace a la HRV. Una revisión sistemática encontró cinco estudios observacionales que midieron la HRV tras la vacunación contra la COVID [S5]. La HRV, sobre todo la RMSSD, cambió durante poco tiempo y se recuperó en un plazo de hasta 3 días tras la vacunación [S5]. En algunos de los estudios el cambio fue mayor en mujeres que en hombres, y en personas jóvenes que en mayores [S5]. Los estudios eran pocos y de calidad limitada, y no se informó de la HRV a largo plazo [S5]. Un descenso breve en los días posteriores a una vacunación encaja con este patrón. La revisión no evalúa la vacunación en sí, y esta página tampoco.
¿Y el periodo después de una enfermedad?
Algunas personas tienen síntomas durante meses tras una infección, lo que se llama COVID persistente (Long COVID). El grupo de Stanford construyó modelos de aprendizaje automático a partir de datos de frecuencia cardíaca de 126 personas con una infección aguda por coronavirus [S4]. Añadir variables de frecuencia cardíaca a los síntomas dio una mejora de alrededor del 5 % respecto a los síntomas solos en dos medidas de la precisión del modelo (ROC-AUC y PR-AUC) [S4]. Los autores ven en ello un posible biomarcador objetivo [S4]. Es una sola cohorte sin pruebas en personas nuevas, así que el resultado es una línea de investigación, no una forma de reconocer la COVID persistente con un reloj.
¿Qué muestra la evidencia?
Lo que no sabemos. Una revisión del campo, escrita por investigadores que trabajan con datos de dispositivos ponibles, dice que las infecciones víricas pueden cambiar la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la HRV, la temperatura, la actividad y el sueño antes de los síntomas [S6]. También dice que la capacidad de los dispositivos ponibles para detectar infecciones víricas en condiciones reales «aún no se ha demostrado» [S6]. Tres de sus autores eran empleados de physIQ, una empresa que analiza datos de dispositivos ponibles [S6].
Por clase de evidencia.
- Emergente. La SDNN de los dispositivos ponibles tiende a ser más baja cuando la PCR está elevada [S1]. Una subida de la frecuencia cardíaca en reposo frente a la línea base personal precedió a los síntomas en muchas infecciones en cohortes de investigación [S2] [S3]. El estrés, el alcohol y los viajes provocan las mismas alertas [S3]. Los cambios de la HRV tras la vacunación son breves y se recuperan en pocos días [S5]. Los datos de frecuencia cardíaca añadieron poco a los síntomas para la COVID persistente en un estudio [S4].
- Desconocido. Si un dispositivo ponible de consumo puede detectar de forma fiable una infección vírica en la vida cotidiana [S6].
Lo que no te dice
- Un dispositivo ponible no diagnostica una infección. Los revisores consideran la HRV de los dispositivos ponibles un biomarcador exploratorio [S1], y la detección en condiciones reales no se ha demostrado [S6].
- Una alerta no te dice la causa. Una infección, el estrés, el alcohol y los viajes pueden producir el mismo cambio [S3].
- La HRV no fue la principal señal temprana. Los avisos tempranos mejor estudiados se basaban en la frecuencia cardíaca en reposo, los pasos y el sueño [S2] [S3].
- Un valor normal no descarta una enfermedad. Muchas personas infectadas de los estudios no tuvieron ninguna alerta [S3].
- No da consejos sobre pruebas, tratamientos ni vacunación.
- Los datos poblacionales no son una predicción para ti. Los estudios describen grupos de personas; tu propio patrón puede ser distinto.
¿Qué puedes hacer ante un descenso marcado?
Si tu HRV está claramente por debajo de tu rango habitual y tu frecuencia cardíaca en reposo es más alta varios días seguidos, tómalo como una señal temprana inespecífica de que el cuerpo está sometido a una carga. Es un motivo para descansar y observar cómo te sientes. Si tienes síntomas, consulta a un médico en lugar de fiarte de tu reloj. Una sola noche baja no suele ser motivo de preocupación (cómo interpretar la HRV).
En ONDA
ONDA construye una línea base personal a partir de los valores nocturnos guardados en Apple Health, del Apple Watch o de otro dispositivo que sincronice allí datos cardíacos [S7]. La ventana es de 14 días, y ONDA compara cada noche con tu propio corredor —el promedio de tus noches recientes más o menos una desviación estándar— y marca una noche solo cuando queda al menos 1,5 desviaciones estándar fuera y ha cambiado en una cantidad mínima: frecuencia cardíaca en reposo al menos 5 lpm más alta, HRV al menos un 15 % más baja, frecuencia respiratoria al menos 2 respiraciones por minuto más alta, con como máximo una señal cada dos días. Apple Health registra la HRV como SDNN, así que la tendencia de HRV de ONDA es una tendencia de SDNN (tu línea base de HRV). Una señal así es descriptiva: dice que una noche está fuera de tu propio corredor, no por qué. Una infección, una noche corta, el alcohol o un viaje pueden producirla. ONDA no identifica enfermedades, no diagnostica ninguna afección y no sustituye a un médico.
Información educativa, no un diagnóstico ni un tratamiento médico.
La evidencia de un vistazo
| Afirmación | Evidencia | Limitación |
|---|---|---|
| En los estudios con dispositivos ponibles, la SDNN era mayoritariamente más baja cuando el marcador de inflamación PCR estaba elevado (datos illness.inflammation.studies, illness.inflammation.sdnnCrp). [S1] | Emergente | Recuento de votos entre estudios observacionales heterogéneos; sin efecto combinado; asociaciones, no causas. |
| Las asociaciones entre la RMSSD y las citocinas inflamatorias fueron inconsistentes. [S1] | Emergente | Pocos estudios de citocinas; distintos dispositivos y duraciones de registro. |
| Los revisores consideran la HRV de los dispositivos ponibles un biomarcador de inflamación exploratorio o complementario, no una herramienta diagnóstica. [S1] | Emergente | Conclusión de los autores; ningún estudio informó de la precisión diagnóstica. |
| En un análisis retrospectivo de relojes inteligentes, la mayoría de las personas con COVID mostró cambios en la frecuencia cardíaca, los pasos o el sueño, y un sistema de alertas basado en una subida de la frecuencia cardíaca en reposo frente a la línea base personal podría haber señalado muchos casos antes de los síntomas (datos illness.mishra.cohort, illness.mishra.realtime). [S2] | Emergente | Un solo estudio con pocas personas infectadas; simulación retrospectiva; la detección usó la frecuencia cardíaca en reposo, los pasos y el sueño, no la HRV. |
| En un estudio prospectivo, un sistema de alertas en tiempo real con relojes inteligentes basado en la frecuencia cardíaca y los pasos señaló la mayoría de las infecciones, normalmente unos días antes de los síntomas (datos illness.alavi.cohort, illness.alavi.alerts, illness.alavi.lead). [S3] | Emergente | Una sola cohorte del mismo grupo que el estudio retrospectivo; infección confirmada por pruebas, no por el dispositivo; frecuencia cardíaca y pasos, no HRV. |
| El estrés, el alcohol, los viajes y otras infecciones respiratorias también provocaron alertas, con menos frecuencia que la COVID (dato illness.alavi.otherEvents). [S3] | Emergente | Causas de los eventos autodeclaradas en encuestas; la frecuencia de las alertas depende del algoritmo y de sus umbrales. |
| Tras la vacunación contra la COVID, la HRV, sobre todo la RMSSD, cambió durante poco tiempo y se recuperó en pocos días (datos vaccine.kwon.studies, vaccine.kwon.recovery). [S5] | Emergente | Pocos estudios observacionales de calidad limitada; no se informó de la HRV a largo plazo. |
| En algunos de los estudios, el cambio de la RMSSD tras la vacunación fue mayor en mujeres que en hombres y en personas jóvenes que en mayores. [S5] | Emergente | Lo informaron solo algunos de los estudios; muestras pequeñas. |
| En una cohorte, añadir a los síntomas variables de frecuencia cardíaca de un dispositivo ponible mejoró solo modestamente un modelo de aprendizaje automático para reconocer la COVID persistente (datos longcovid.uwakwe.cohort, longcovid.uwakwe.gain). [S4] | Emergente | Una sola cohorte; sin validación externa; los resultados del aprendizaje automático suelen parecer mejores de lo que resultan con datos nuevos; herramienta de investigación, no una prueba clínica. |
| Una revisión del campo afirma que las infecciones víricas pueden cambiar la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la HRV, la temperatura, la actividad y el sueño antes de los síntomas. [S6] | Emergente | Revisión narrativa; sobre todo estudios de la época de la pandemia; algunos autores eran empleados de una empresa de análisis de datos de dispositivos ponibles. |
| La misma revisión afirma que no se ha demostrado la capacidad de los dispositivos ponibles para detectar infecciones víricas en condiciones reales. [S6] | Desconocido | Escrita antes de que el estudio prospectivo anterior se publicara en su forma final; ese estudio no pone a prueba el uso cotidiano fuera de una cohorte de investigación. |
| ONDA construye su línea base a partir de valores nocturnos de Apple Health y compara cada noche con el corredor propio del usuario (datos baseline.window, baseline.compare, baseline.floors, onda.signal.cadence). [S7] | Establecido | Describe solo el funcionamiento de la app; no es evidencia de ninguna afirmación de salud. |
Fuentes
Los títulos de los trabajos y de las revistas se citan en su idioma original.
- [S1] Siswishanto et al. (2026). Clinical Evidence of Wearable-Derived Heart Rate Variability for Detecting Systemic Inflammation: A Systematic Review. Diagnostics. DOI 10.3390/diagnostics16040538 · PMID 41750686 · Synthesis without meta-analysis (vote counting); no diagnostic accuracy data in the included studies; part of the first author's doctoral thesis; no industry ties declared
- [S2] Mishra et al. (2020). Pre-symptomatic detection of COVID-19 from smartwatch data. Nature Biomedical Engineering. DOI 10.1038/s41551-020-00640-6 · PMID 33208926 · Retrospective analysis, Stanford (Snyder lab); Fitbit promoted the study and donated devices, Google covered cloud costs; the senior author co-founded and advises several health-technology companies (Personalis, Qbio, January, SensOmics, Protos, Mirvie, Oralome)
- [S3] Alavi et al. (2022). Real-time alerting system for COVID-19 and other stress events using wearable data. Nature Medicine. DOI 10.1038/s41591-021-01593-2 · PMID 34845389 · Prospective cohort, same Stanford group as Mishra 2020; funded by NIH grants, gifts and cloud credits (Amazon Web Services, Google); the senior author co-founded and advises several health-technology companies
- [S4] Uwakwe et al. (2025). Longitudinal wearable sensor data enhance precision of Long COVID detection. PLOS Digital Health. DOI 10.1371/journal.pdig.0001093 · PMID 41264615 · Machine-learning modelling in one cohort without external validation; same Stanford group; the senior author co-founded and advises several health-technology companies, the other authors declare none
- [S5] Kwon & Lee (2022). Impact of COVID-19 Vaccination on Heart Rate Variability: A Systematic Review. Vaccines. DOI 10.3390/vaccines10122095 · PMID 36560505 · Small evidence base of observational studies of limited quality; authors declare no conflict of interest
- [S6] Goergen et al. (2022). Detection and Monitoring of Viral Infections via Wearable Devices and Biometric Data. Annual Review of Biomedical Engineering. DOI 10.1146/annurev-bioeng-103020-040136 · PMID 34932906 · Narrative review; three of the seven authors were employees of physIQ, a company that analyses wearable data, and one also consulted for Tempus and received research funding from Janssen
- [S7] ONDA — product documentation: How ONDA works. How ONDA works.
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