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Metodología

Qué medimos

Tres números: racha actual, racha más larga, total de recaídas hasta la fecha. Una vista de calendario con cuándo ocurrieron las recaídas. Notas cifradas opcionales por recaída. Eso es todo.

Por qué estos y no más

El automonitoreo funciona cuando no genera fricción. Las herramientas que piden taxonomías de disparadores, puntuaciones de ánimo y campos de diario cada vez tienden a abandonarse en pocas semanas (Eysenbach, 2005; Krebs & Duncan, 2015). Probamos esquemas más complejos en prototipos tempranos y vimos lo que ve cualquier otra app: una tasa de abandono superior al 80 % para la tercera semana (Meyerowitz-Katz et al., 2020). El registro de una sola acción es lo que se sostiene.

Por qué las rachas

El seguimiento de rachas refuerza los comportamientos objetivo combinando la repetición conductual con señales contextuales y un creciente sentido de logro, los mecanismos centrales de la formación de hábitos identificados en la literatura (Lally et al., 2010; Curran et al., 2024). El automonitoreo en sí es un ingrediente activo bien establecido en las intervenciones de cambio conductual en múltiples dominios (Burke et al., 2011; Michie et al., 2011). Mostramos rachas porque son útiles, no para gamificar el trabajo. No hay recompensas por alcanzar hitos, ni insignias compartibles, ni clasificaciones. Solo el número.

Qué no afirmamos

No afirmamos que against. cure, trate ni sustituya la atención clínica. La app es un complemento de automonitoreo. Las personas con malestar significativo, problemas de salud mental concomitantes o impacto relacional deben trabajar con un profesional clínico cualificado. La app es una herramienta, no un plan de tratamiento.

Cómo gestionamos los datos

Todos los datos sensibles (notas, anotaciones de disparadores) se cifran en el dispositivo con AES (modo CBC, clave de 256 bits). La clave se genera en el primer uso y se almacena en el enclave seguro del sistema operativo (Keychain en iOS, EncryptedSharedPreferences en Android). El único servicio “remoto” es Firebase Cloud Messaging para notificaciones opcionales, que nunca transporta datos del usuario. Consulta la página de Privacidad y Seguridad para el detalle técnico completo.

Actualizaciones y correcciones

Actualizamos esta página cuando nuestra metodología cambia. Un registro de revisiones se encuentra al final de la página.

Última revisión: 2026-05-07. Versión de metodología 1.0.

Referencias

  • Burke, L. E., Wang, J., & Sevick, M. A. (2011). Self-monitoring in weight loss: A systematic review of the literature. Journal of the American Dietetic Association, 111(1), 92-102. https://doi.org/10.1016/j.jada.2010.10.008
  • Curran, M., Larade, N., Özakinci, G., Tymowski-Gionet, G., & Dombrowski, S. U. (2024). Look, over there! A streaker! — Qualitative study examining streaking as a behaviour change technique for habit formation in recreational runners. Health Psychology and Behavioral Medicine, 12(1). https://doi.org/10.1080/21642850.2024.2416505
  • Eysenbach, G. (2005). The law of attrition. Journal of Medical Internet Research, 7(1), e11. https://doi.org/10.2196/jmir.7.1.e11
  • Krebs, P., & Duncan, D. T. (2015). Health app use among US mobile phone owners: A national survey. JMIR mHealth and uHealth, 3(4), e101. https://doi.org/10.2196/mhealth.4924
  • Lally, P., van Jaarsveld, C. H. M., Potts, H. W. W., & Wardle, J. (2010). How are habits formed: Modelling habit formation in the real world. European Journal of Social Psychology, 40(6), 998-1009. https://doi.org/10.1002/ejsp.674
  • Michie, S., van Stralen, M. M., & West, R. (2011). The behaviour change wheel: A new method for characterising and designing behaviour change interventions. Implementation Science, 6, 42. https://doi.org/10.1186/1748-5908-6-42
  • Meyerowitz-Katz, G., Ravi, S., Arnolda, L., Feng, X., Maberly, G., & Astell-Burt, T. (2020). Rates of attrition and dropout in app-based interventions for chronic disease: Systematic review and meta-analysis. Journal of Medical Internet Research, 22(9), e20283. https://doi.org/10.2196/20283

Lectura de contexto: Lo que la ciencia dice sobre el rastreo de hábitos y la recuperación.