Cómo se hizo y se comprobó

Investigación

La lista se divide en cuatro ámbitos: sueño y movimiento, alimentación y sustancias, mente y vida social, prevención y entorno. GPT-6 Astra, un modelo de OpenAI, investigó cada ámbito a partir de fuentes públicas (guías, revisiones sistemáticas y grandes estudios) siguiendo una especificación fija, y después escribió los pasos prácticos de la misma manera. Cada punto necesita al menos una fuente de nivel 1 y un número que el lector pueda encontrar en esa fuente. Se abrió cada dirección citada y se leyó el texto correspondiente; los fragmentos de los buscadores no bastaban.

Nivel 1 es la OMS, los CDC, los NIH, el NHS, el USPSTF, el ECDC, una guía nacional o Cochrane. Nivel 2 es un metaanálisis revisado por pares o un gran estudio de cohortes. Nivel 3 es una fuente secundaria de prestigio, como Harvard Health, y nunca va sola. Cada punto lleva al menos una fuente de nivel 1.

Verificación de datos

Después, hilos independientes de Claude Opus, modelos de Anthropic que trabajaron por separado del investigador, verificaron cada punto, un hilo por ámbito, partiendo de la premisa de que había errores. Volvieron a abrir cada enlace, compararon cada número y su redacción con lo que dice la fuente, y señalaron todo lo exagerado o inseguro. Sus correcciones se aplicaron antes de publicar, y los pasos prácticos pasaron por la misma comprobación.

Cada fuente de esta web es un enlace. Ninguna afirmación está pensada para que la creas sin más: abre la fuente, lee el número y, si nos hemos equivocado, la fuente lo dirá. Precisamente por eso está hecha así.

Unión y comprobaciones puntuales

Un agente de IA coordinador unió los ámbitos ya comprobados en una sola lista, ejecutó un validador que aplica la especificación a cada punto y comprobó al azar algunos puntos con sus fuentes antes de publicar. Pawel Jozefiak publica la web y responde de ella.

Revisión clínica

Ninguna. Ningún médico, enfermero, dietista ni otro profesional sanitario ha revisado esta web ni ninguno de sus puntos. Las comprobaciones anteriores las hacen modelos de IA a partir de fuentes publicadas, y no sustituyen una revisión clínica.

Traducciones

Los demás idiomas los traduce Claude Opus a partir del inglés ya comprobado. Solo se traduce el texto: los números, las fuentes y las reglas se copian, y el sistema vuelve a poner en inglés cualquier frase traducida cuyos números no coincidan con los del inglés. Un idioma se publica cuando su interfaz está traducida por completo; hasta entonces, sus páginas muestran el texto en inglés y piden a los buscadores que no las indexen.

Grados de evidencia

• A Metaanálisis de ensayos aleatorizados o consenso de una guía importante.
• B Grandes estudios de cohortes coherentes, alguna evidencia de ensayos.
• C Emergente o dispar. Vale la pena conocerla, no apostar por ella.

El orden

Cada punto recibe una puntuación de 0 a 100 según su impacto en la población. Combina cuánto influye en la mortalidad y la enfermedad con lo frecuente que es no hacerlo. Un cambio con un efecto enorme que casi nadie necesita puntúa menos que un cambio moderado que casi todo el mundo necesita. La lista general es esa puntuación, en orden.

La puntuación de impacto es un criterio editorial para priorizar la lista general, no una estimación validada de tu riesgo personal.

Das unos pocos datos. Cada punto puede llevar reglas: un filtro estricto que decide si te afecta o no (a veces una lista de alternativas, en la que basta con cumplir una) y ajustes que suman o restan puntos. Tu puntuación en un punto es su puntuación de impacto más todos los ajustes que se activan. No hay nada oculto: un campo que te saltas no activa ninguna regla, y una regla que no ves no puede mover nada.

La personalización usa reglas escritas en cada punto. Todas las reglas aparecen en la página de inicio, tal como las lee el sistema.

Lo que esto no puede prometer

Que un segundo modelo compruebe al primero es una verificación automatizada, no una revisión clínica independiente. Ningún médico ha escrito ni aprobado estas páginas, y dos modelos pueden malinterpretar un estudio de la misma manera. Los números proceden de estudios de poblaciones: describen grupos, no a ti. Cuando la evidencia es observacional, el texto dice que el hábito se asocia con un resultado, no que lo cause, y los efectos asociados no deben sumarse.

Esto no es consejo médico. Es una lista de lecturas con números. No puede conocer tu historial, tu medicación ni tu riesgo, y algunos puntos llevan una nota sobre cuándo consultar antes con un profesional sanitario. Si algo de aquí contradice lo que tu médico te ha dicho sobre tu propio cuerpo, tu médico tiene más información que esta web.

Correcciones

Si un número, una fuente o una precaución están mal, escribe a meet@jock.pl o manda un mensaje a @joozio en X con la dirección de la página y lo que dice realmente la fuente. Las correcciones se incorporan a los datos con los que se genera cada página.