¿Cuál es un buen VO₂ máx para tu edad? Tablas de percentiles para hombres y mujeres

Un hombre de 40 años con un VO₂ máx medido de 35.3 ml/kg/min está exactamente en el promedio. Una mujer de 40 años con 25.7 también. Esos son los percentiles 50 del mayor conjunto de estándares de referencia medidos directamente en Estados Unidos.¹

La mayoría de las tablas que vas a encontrar no dicen eso. Dicen algo parecido, pero con datos de 2015, o con tiempos en cinta de correr convertidos en una estimación, o sacado de la página de marketing de un fabricante de relojes sin ninguna cita.

Así que aquí están los números actuales, de dónde vienen y las cuatro cosas que harán que tu propio número se vea mejor o peor de lo que realmente es. Y como el número que de verdad tienes es casi con certeza una estimación de un wearable y no un resultado de laboratorio, SensAI lo lee como una tendencia frente a tu propio historial y no como una puntuación que perseguir.

Percentiles de VO₂ máx por edad — hombres

VO₂peak medido directamente en cinta de correr, en ml/kg/min. De la actualización de 2022 de la Fitness Registry and the Importance of Exercise National Database (FRIEND).¹

Percentil	20–29	30–39	40–49	50–59	60–69	70–79	80–89
90.º	58.6	55.5	50.8	43.4	37.1	29.4	22.8
80.º	54.5	50.0	45.2	38.3	32.0	25.9	21.4
70.º	51.9	46.4	40.9	34.3	28.7	23.8	20.0
60.º	49.0	43.4	37.9	31.8	26.5	22.2	18.4
50.º	46.5	39.7	35.3	29.2	24.6	20.6	17.6
40.º	43.6	37.0	32.4	26.9	22.8	19.1	16.6
30.º	40.0	33.5	29.7	24.5	20.7	17.3	16.1
20.º	35.2	29.8	26.7	22.2	18.5	15.9	14.8
10.º	28.6	24.9	22.1	18.6	15.8	13.6	12.9

Percentiles de VO₂ máx por edad — mujeres

Mismo registro, mismo protocolo en cinta de correr, mismas unidades.¹

Percentil	20–29	30–39	40–49	50–59	60–69	70–79	80–89
90.º	49.0	42.1	37.8	32.4	27.3	22.8	20.8
80.º	44.8	37.0	33.0	28.4	24.3	20.8	18.4
70.º	41.8	33.6	30.0	26.3	22.4	19.6	17.3
60.º	39.0	31.0	27.7	24.6	20.9	18.3	16.0
50.º	36.6	28.3	25.7	22.9	19.6	17.2	15.4
40.º	34.0	26.4	23.9	21.5	18.3	16.2	14.7
30.º	30.8	24.2	21.8	20.1	17.0	15.2	13.7
20.º	27.2	21.9	19.7	18.5	15.4	14.0	12.6
10.º	22.5	18.6	17.2	16.5	13.4	12.3	11.4

Cómo leer tu percentil

Busca la columna de tu edad, recórrela hacia abajo hasta pasar tu número y lee la etiqueta de la izquierda. Esa es la proporción de adultos de tu misma edad y sexo del registro por encima de la cual estarías.

Una traducción aproximada:

Percentil	Qué significa
80.º y por encima	Bien entrenado. La capacidad aeróbica no es tu factor limitante.
60.º–80.º	Cómodamente en forma. El cardio regular se nota en los datos.
40.º–60.º	Promedio para tu edad y sexo. Ni una señal de alarma ni un logro.
20.º–40.º	Por debajo del promedio. Aquí viven las mayores ganancias por hora de entrenamiento.
Por debajo del 20.º	Bajo. Vale la pena hablarlo con un médico antes de entrenar fuerte.

Las bandas son descriptivas, no diagnósticas. Estar en el percentil 45 no es un diagnóstico — es una posición de salida.

De dónde salen estos números — y qué no es el registro

FRIEND agrupa pruebas de esfuerzo cardiopulmonar de 34 laboratorios estadounidenses. La actualización de 2022 cubre 22,379 pruebas — 16,278 en cinta de correr y 6,101 en cicloergómetro — recogidas entre 1968 y 2021.¹ Cada valor es un resultado de intercambio de gases medido directamente, no una estimación a partir del tiempo en cinta de correr.

El registro fue construido y está dirigido por Leonard Kaminsky, PhD, del Fisher Institute for Health and Well-Being y del Clinical Exercise Physiology Laboratory de Ball State University, autor de correspondencia tanto de los estándares originales de 2015 como de la actualización de 2022.¹²

Tres límites que conviene tener presentes:

No es una muestra aleatoria de la población. Son personas que entraron a un laboratorio, derivadas para evaluación clínica, pruebas de condición física o investigación. El artículo de 2022 es franco al reconocer que “aparentemente sanos” le queda holgado a toda la cohorte, y que los protocolos y los equipos variaron entre laboratorios.¹

Es estadounidense. Un análisis aparte de FRIEND — 11,678 pruebas máximas en cinta de correr de tres países más 32,329 pruebas publicadas previamente de otros seis — encontró diferencias reales de condición cardiorrespiratoria entre países.³ Los propios autores del artículo de 2022 dicen que los estándares estadounidenses “deberían aplicarse con cautela a personas de lugares fuera de Estados Unidos”.¹ Si lees esto desde São Paulo o Madrid, trata la tabla como un marco de referencia, no como un veredicto.

Es más reciente y más baja que la tabla que probablemente has visto. Casi todos los artículos sobre VO₂ máx siguen publicando la tabla de 2015. Los estándares de cinta de correr de 2022 quedan entre 1.5 y 4.6 ml/kg/min más abajo para los hombres — el percentil 50 masculino de 20–29 pasó de 48.0 a 46.5, y el de 30–39 de 42.4 a 39.7.¹² Eso es un efecto de muestreo de una cohorte más grande y más representativa. No es evidencia de que la condición aeróbica estadounidense se derrumbara entre 2015 y 2022.

VO₂ máx en cinta de correr frente a bicicleta: si te evaluaste en cicloergómetro, estás leyendo la tabla equivocada

Promediado en todo el registro, el VO₂peak en cinta de correr es un 22% — unos 4.5 ml/kg/min — más alto que el VO₂peak en cicloergómetro.¹ Década a década la brecha suele ser todavía mayor. Al correr se recluta más masa muscular; ahí está casi toda la explicación.

Compara una prueba en bicicleta con una tabla de cinta de correr y te ubicarás mal por casi una banda entera de percentil. Los percentiles 50 en cicloergómetro del mismo conjunto de datos de 2022:¹

Edad	Hombres (cicloergómetro)	Mujeres (cicloergómetro)
20–29*	44.0	31.6
30–39	30.2	21.6
40–49	27.4	18.8
50–59	24.5	16.9
60–69	21.7	15.7
70–79	18.3	14.5

*Una advertencia que la tabla en bruto exige: las celdas de 20–29 en cicloergómetro quedan extrañamente altas respecto a la fila de 30–39. La explicación del propio artículo es que uno de los centros participantes incluyó a un grupo de ciclistas profesionales y de élite.¹ Trata esa fila como poco fiable y usa la tabla de cinta de correr si tienes menos de 30 años.

El VO₂ máx de tu reloj no es el número de estas tablas

Casi nadie que lea esto obtuvo su VO₂ máx de un carro metabólico. Lo obtuviste de un Apple Watch, un Garmin o un Fitbit — un modelo que infiere el consumo de oxígeno a partir de la frecuencia cardíaca y el ritmo.

La literatura de validación no es amable, y no apunta en una sola dirección.

Estudio	Dispositivo	Hallazgo
Lambe et al., 2025 — n=304	Apple Watch	Subestimó en promedio 6.07 ml/kg/min; límites de concordancia −6.11 a +18.26; MAPE 13.3%
Caserman et al., 2024 — n=195	Apple Watch Series 7	Laboratorio 45.9 frente a reloj 41.4 ml/kg/min; MAPE 15.8%; CCI 0.47 (fiabilidad pobre)
Doherty et al., 2024 — revisión paraguas6	Wearables de consumo, agrupados	Sobrestimaron el VO₂ máx en ±9.83% durante pruebas de esfuerzo y ±15.24% en reposo

Dos de esos dicen que tu reloj lee bajo. Uno dice que lee alto. El equipo de Caserman explica la contradicción: los modelos revierten hacia la media, halagando a los usuarios poco entrenados y perjudicando a los muy entrenados.⁵ Una revisión paraguas aparte, dirigida por Cailbhe Doherty en University College Dublin, encontró que solo alrededor del 11% de los dispositivos de consumo lanzados al mercado han sido validados siquiera para un único parámetro biométrico.⁶

La regla práctica: lee el número de tu reloj como una banda de aproximadamente ±6 ml/kg/min de ancho, y presta atención a su dirección de viaje más que a su valor absoluto. Un reloj que se equivoca de forma consistente en la misma dirección sigue siendo un instrumento de tendencia perfectamente válido. Profundizamos en esa distinción en nuestra guía sobre qué significa realmente una caída repentina del VO₂ máx en un smartwatch.

Por eso también SensAI trata la estimación de VO₂ máx de un wearable como una señal más entre muchas y no como una puntuación contra la que entrenar. La tendencia de tu frecuencia cardíaca en reposo, tu sueño y cómo se sintieron de verdad tus últimas cuatro sesiones aportan más información utilizable que un cambio en el segundo decimal de un número inferido.

Por qué las tablas de hombres y de mujeres son distintas

La condición cardiorrespiratoria en cinta de correr de los hombres del registro promedia un 26% — 6.6 ml/kg/min — más que la de las mujeres.¹ La explicación habitual, “más masa muscular”, es incompleta.

Un experimento de 2022 en Cardiovascular Research se acercó más. Candela Diaz-Canestro y David Montero, MD, PhD, del Libin Cardiovascular Institute of Alberta en la University of Calgary, tomaron 60 adultos emparejados por edad y por nivel de actividad. Antes de la intervención, el VO₂peak era de 30.8 ± 7.5 ml/kg/min en las mujeres y de 35.6 ± 8.7 en los hombres.⁷

Después igualaron experimentalmente el volumen sanguíneo y la capacidad de transporte de oxígeno de los hombres a los de las mujeres. La diferencia desapareció: 30.8 ± 7.5 frente a 29.7 ± 7.4, p = 0.551.⁷

La brecha por sexo de estas tablas es en buena medida una brecha de sangre — volumen sanguíneo total y masa de hemoglobina — y no una brecha de motivación ni de entrenamiento. Que es exactamente por lo que te comparas hacia abajo en tu propia columna.

¿Con qué rapidez cae realmente el VO₂ máx? Dos respuestas

Los datos transversales dicen aproximadamente un 13.5% por década, o unos 4.0 ml/kg/min, promediado a lo largo de seis décadas de la cohorte de cinta de correr.¹ La mayoría de los artículos citan algo cercano al 10% a partir de las tablas más antiguas.²

Los datos longitudinales dicen algo más útil. Jerome Fleg, MD, de los National Institutes of Health, siguió a adultos sanos del Baltimore Longitudinal Study of Aging durante una mediana de 7.9 años y encontró que el descenso no es en absoluto una pendiente constante. Va de un 3–6% por década en los 20 y los 30, y supera el 20% por década pasados los 70 — y se acelera en los hombres a partir de los 40.⁸

Ese hallazgo se mantuvo tras indexar a la masa libre de grasa, y se mantuvo en todos los cuartiles de actividad física.⁸

Las dos cifras son correctas; responden a preguntas distintas. Un promedio transversal te dice dónde se sitúa la persona mediana de tu edad. Oculta el hecho de que la curva se hace más empinada bajo tus pies. Si tienes 35 años y usas “10% por década” para planificar los próximos treinta, estás planificando contra la forma equivocada. El mecanismo detrás de esa curva — y qué puede y qué no puede explicar de ella la ecuación de Fick — vale la pena leerlo en nuestro desglose del descenso del VO₂ máx con la edad.

El problema del “por kilogramo”

El VO₂ máx en ml/kg/min divide el consumo de oxígeno entre el peso corporal. Eso es cómodo y es como está construida cada tabla de esta página. También es sistemáticamente injusto con las personas más grandes.

Nevill y sus colegas — trabajando con los propios datos de FRIEND y junto a Kaminsky — mostraron que un modelo alométrico multiplicativo ajusta los datos de referencia mejor que el lineal por kilogramo. Su punto clave: el VO₂ máx absoluto en litros por minuto escala con la masa corporal aproximadamente como M^0.67, de modo que dividir por la masa sobreescala y deja el número por kilogramo cayendo con el tamaño (proporcional a M^−0.33).⁹

En términos simples: dos personas con idéntica capacidad cardiovascular, una 20 kg más pesada, no mostrarán el mismo número por kilogramo, y la más pesada queda penalizada más allá de lo que justifica la fisiología. Si eres un lector más pesado y estás en el percentil 35, parte de esa brecha es aritmética y no aeróbica. Es la misma trampa de medición que aparece en cualquier estándar relativo al peso corporal.

Lo que cuesta de verdad un número bajo

Aquí es donde la tabla deja de ser trivia.

La American Heart Association publicó una declaración científica en 2016, encabezada por Robert Ross, PhD, de Queen’s University, defendiendo que la condición cardiorrespiratoria debería medirse como un signo vital clínico — con el argumento de que es un predictor de mortalidad potencialmente más fuerte que factores de riesgo establecidos como el tabaquismo, la hipertensión, el colesterol alto y la diabetes tipo 2, y de que mejora la reclasificación del riesgo cuando se añade a los modelos estándar.¹⁰

Los números que lo sostienen:

• Por cada 1 MET (3.5 ml/kg/min) de mayor condición física, el riesgo de mortalidad por cualquier causa cae alrededor de un 13% (RR 0.87, IC 95% 0.84–0.90) y los eventos coronarios/cardiovasculares alrededor de un 15% (RR 0.85, 0.82–0.88). De un metaanálisis de 33 estudios y 102,980 participantes.¹¹
• En 122,007 pacientes sometidos a prueba de esfuerzo en cinta de correr en la Cleveland Clinic, estar por debajo del promedio frente a por encima del promedio en condición física conllevó una razón de riesgo ajustada de 1.41 — estadísticamente indistinguible del riesgo que conlleva el tabaquismo (1.41) o la diabetes (1.40). Condición baja frente a élite: HR 5.04. El estudio no encontró ningún límite superior al beneficio.¹²
• Una revisión paraguas de 2024 que abarca 199 estudios de cohorte y más de 20.9 millones de observaciones situó la condición cardiorrespiratoria alta frente a la baja en HR 0.47 para mortalidad por cualquier causa y HR 0.31 para insuficiencia cardíaca incidente.¹³

Un MET son 3.5 ml/kg/min. Vuelve a mirar las tablas: para un hombre de 50 años, pasar del percentil 30 al 50 son 4.7 ml/kg/min. Eso es más de un MET. Es un cambio real y medible en el riesgo, y es alcanzable.

¿De verdad puedes mover tu percentil?

Sí — pero no en una cantidad predecible, y esa impredecibilidad está a su vez bien documentada.

El HERITAGE Family Study sometió a 481 adultos sedentarios de 98 familias a 20 semanas de entrenamiento idéntico, estandarizado y supervisado. La mejora media rondó los 400 ml/min. El rango fue desde prácticamente cero hasta más de 1,000 ml/min. La varianza entre familias fue 2.5 veces la varianza dentro de ellas, y la heredabilidad máxima de la respuesta al entrenamiento resultó ser del 47%.¹⁴ El equipo de Claude Bouchard había encontrado que la entrenabilidad misma se hereda en parte.

Así que el encuadre honesto es este: el entrenamiento casi con certeza moverá tu número, y cuánto se mueve es aproximadamente mitad genética.

Sobre qué entrenamiento: un metaanálisis de 53 ensayos controlados aleatorizados encontró que incluso el HIIT de intervalos cortos (≤30 s), bajo volumen (≤5 min) y corto plazo (≤4 semanas) superó al control por una DME de 0.79–1.65, y que los programas de intervalos más largos y mayor volumen produjeron efectos aún mayores (DME 0.50–2.48). Frente al entrenamiento continuo moderado, los programas de intervalos largos (≥2 min) y mayor volumen realizados durante 4–12 semanas salieron por delante por una DME de 0.65–1.07.¹⁵ En adultos mayores en concreto, el HIIT superó al entrenamiento continuo moderado por una diferencia de medias ponderada de +1.74 ml/kg/min (IC 95% 0.80–2.69).¹⁶

Ese último número importa más de lo que parece. Dice que la curva que describió Fleg no es una condena. Si tienes 65 años y estás en el percentil 30, la intervención sigue funcionando. Nuestra comparación entre el trabajo de HIIT y el de Zona 2 explica cómo repartir los dos sin arruinar tu recuperación.

Dónde encaja SensAI: la app lee los datos de tu wearable conectado — frecuencia cardíaca, sueño, variabilidad de la frecuencia cardíaca, historial de sesiones — y ajusta lo que haces a continuación, en lugar de entregarte un bloque fijo de 12 semanas y esperar que tu vida coopere. La evidencia dice que la distribución de la intensidad importa y que la respuesta individual varía enormemente. Ese es exactamente el problema para el que sirve un plan adaptativo.

Qué aspecto tiene realmente “bajo”

Las abstracciones son fáciles de ignorar, así que aquí va un ancla concreta. FRIEND publicó un conjunto complementario de estándares de referencia para adultos con enfermedad cardiovascular diagnosticada. Percentiles 50 en cinta de correr:¹⁷

Edad	Hombres con ECV	Mujeres con ECV
40–49	25.0	18.2
50–59	23.0	17.5
60–69	21.4	17.3
70–79	18.3	16.0

Un hombre de 55 años con enfermedad cardiovascular establecida se sitúa, en la mediana, en unos 23 ml/kg/min. En la tabla de personas sanas de su década, eso cae entre el percentil 20 y el 30.

Léelo en las dos direcciones. Un adulto sano que está en el percentil 20 tiene la capacidad aeróbica del paciente cardíaco mediano. Y un paciente cardíaco en el percentil 75 de su tabla está superando a un buen número de personas sanas de su edad.

Preguntas frecuentes

¿Es bueno un VO₂ máx de 40?

Depende por completo de la edad y del sexo. Para un hombre de 25 años, 40 se sitúa alrededor del percentil 30 — por debajo del promedio. Para una mujer de 55, 40 está por encima del percentil 90. Para un hombre de 45 anda por el 70.¹

¿Cuál es un buen VO₂ máx para un hombre de 40 años?

El percentil 50 es 35.3 ml/kg/min. Por encima de 45.2 estás en el 20% superior de tu década; por encima de 50.8, en el 10% superior.¹

¿Cuál es un buen VO₂ máx para una mujer de 40 años?

El percentil 50 es 25.7 ml/kg/min. 33.0 es el percentil 80 y 37.8 el 90. En todas las edades, “bueno” para una mujer significa superar la mediana de su propia década — 36.6 a los 20–29, 28.3 a los 30–39, 22.9 a los 50–59, 19.6 a los 60–69.¹

¿Cuál es un buen VO₂ máx para una persona de 50 años?

Para un hombre en la banda de 50–59 el percentil 50 es 29.2 ml/kg/min; 38.3 es el 80 y 43.4 el 90. Para una mujer, el percentil 50 es 22.9, el 80 es 28.4 y el 90 es 32.4.¹

¿Qué VO₂ máx cuenta como élite?

El percentil 90 del registro es el techo de esta tabla — 58.6 para un hombre de veintitantos, 49.0 para una mujer.¹ FRIEND es un registro clínico y de investigación, no una base de datos de atletas, así que no tiene una banda de élite. Si estás por encima del percentil 90 de tu década, la tabla simplemente se quedó sin espacio para clasificarte.

¿Es preciso el VO₂ máx de mi Apple Watch?

No lo suficiente como para ubicarte con precisión en esta tabla. Los estudios de validación reportan errores medios de alrededor de 6 ml/kg/min y MAPE de entre 13% y 16%, con una fiabilidad test-retest pobre (CCI 0.47 en un estudio).⁴⁵ Agrupados entre dispositivos, también se ha encontrado que los wearables sobrestiman alrededor de un 10% durante las pruebas de esfuerzo.⁶ Usa la tendencia, no el dígito.

¿Por qué mi VO₂ máx es más bajo que el de mi amigo si entrenamos igual?

Tres razones probables, todas en esta página: el sexo — la brecha es en gran medida volumen sanguíneo y masa de hemoglobina, no esfuerzo⁷, el peso corporal — el escalado por kilogramo penaliza en exceso a las personas más pesadas⁹ y la genética — la entrenabilidad es heredable en aproximadamente un 47%¹⁴.

¿Cuánto baja el VO₂ máx por década?

Transversalmente, alrededor de un 13.5% por década promediado en seis décadas.¹ Longitudinalmente, el descenso se acelera — 3–6% por década en los 20 y los 30, y más del 20% por década pasados los 70.⁸

¿Debería hacerme una prueba real de VO₂ máx?

Si quieres saber dónde estás realmente en estas tablas, sí — una prueba de esfuerzo cardiopulmonar en laboratorio es la única manera. Para la mayoría de la gente, seguir la dirección de la estimación de un wearable junto con la frecuencia cardíaca en reposo y la calidad de las sesiones basta para saber si el entrenamiento está funcionando.

Usa la tabla como posición de salida, no como veredicto

Tu percentil es una foto fija de un solo rasgo, tomada con un instrumento que probablemente es impreciso, contra una muestra de referencia que no es del todo una población, y usando un método de escalado que representa mal a los cuerpos más pesados.

Sigue siendo uno de los números más útiles que puedes conocer sobre ti. La condición física en el extremo por debajo del promedio conlleva un riesgo del orden del tabaquismo.¹² Mover una banda de percentil suele ser un solo MET, y un solo MET son aproximadamente un 13% menos de riesgo de mortalidad por cualquier causa.¹¹

Encuentra tu fila. Anota el número. Después deja de mirarlo y ve a entrenar — y deja que algo que lee tu recuperación decida con qué intensidad. Ese es el bucle sobre el que está construido SensAI: medir, adaptar, repetir, con el plan doblándose a los datos y no al revés.

Para el resto de la serie de referencia, mira nuestras tablas de frecuencia cardíaca máxima por edad y de normas de flexiones por edad y sexo.

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References

Footnotes

1. Kaminsky LA, Arena R, Myers J, Peterman JE, Bonikowske AR, Harber MP, Medina Inojosa JR, Lavie CJ, Squires RW. “Updated Reference Standards for Cardiorespiratory Fitness Measured with Cardiopulmonary Exercise Testing: Data from the Fitness Registry and the Importance of Exercise National Database (FRIEND).” Mayo Clinic Proceedings, 2022;97(2):285-293. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34809986/ ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶ ↩⁷ ↩⁸ ↩⁹ ↩¹⁰ ↩¹¹ ↩¹² ↩¹³ ↩¹⁴ ↩¹⁵ ↩¹⁶ ↩¹⁷ ↩¹⁸ ↩¹⁹

2. Kaminsky LA, Arena R, Myers J. “Reference Standards for Cardiorespiratory Fitness Measured With Cardiopulmonary Exercise Testing: Data From the Fitness Registry and the Importance of Exercise National Database.” Mayo Clinic Proceedings, 2015;90(11):1515-1523. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26455884/ ↩ ↩² ↩³

3. Peterman JE, Arena R, Myers J, Marzolini S, Ross R, Lavie CJ, Wisløff U, Stensvold D, Kaminsky LA. “Development of Global Reference Standards for Directly Measured Cardiorespiratory Fitness: A Report From the Fitness Registry and Importance of Exercise National Database (FRIEND).” Mayo Clinic Proceedings, 2020;95(2):255-264. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31883698/ ↩

4. Lambe R, O’Grady B, Baldwin M, Doherty C. “Investigating the accuracy of Apple Watch VO2 max measurements: A validation study.” PLoS ONE, 2025;20(5):e0323741. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40373042/ ↩ ↩²

5. Caserman P, Yum S, Göbel S, Reif A, Matura S. “Assessing the Accuracy of Smartwatch-Based Estimation of Maximum Oxygen Uptake Using the Apple Watch Series 7: Validation Study.” JMIR Biomedical Engineering, 2024;9:e59459. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39083800/ ↩ ↩² ↩³

6. Doherty C, Baldwin M, Keogh A, Caulfield B, Argent R. “Keeping Pace with Wearables: A Living Umbrella Review of Systematic Reviews Evaluating the Accuracy of Consumer Wearable Technologies in Health Measurement.” Sports Medicine, 2024;54(11):2907-2926. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39080098/ ↩ ↩² ↩³

7. Diaz-Canestro C, Pentz B, Sehgal A, Montero D. “Sex differences in cardiorespiratory fitness are explained by blood volume and oxygen carrying capacity.” Cardiovascular Research, 2022;118(1):334-343. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33538810/ ↩ ↩² ↩³

8. Fleg JL, Morrell CH, Bos AG, Brant LJ, Talbot LA, Wright JG, Lakatta EG. “Accelerated longitudinal decline of aerobic capacity in healthy older adults.” Circulation, 2005;112(5):674-682. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16043637/ ↩ ↩² ↩³

9. Nevill AM, Myers J, Kaminsky LA, Arena R. “Improving reference equations for cardiorespiratory fitness using multiplicative allometric rather than additive linear models: Data from the Fitness Registry and the Importance of Exercise National Database Registry.” Progress in Cardiovascular Diseases, 2019;62(6):515-521. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31759954/ ↩ ↩²

10. Ross R, Blair SN, Arena R, Church TS, Després JP, Franklin BA, Haskell WL, Kaminsky LA, Levine BD, Lavie CJ, Myers J, Niebauer J, Sallis R, Sawada SS, Sui X, Wisløff U. “Importance of Assessing Cardiorespiratory Fitness in Clinical Practice: A Case for Fitness as a Clinical Vital Sign: A Scientific Statement From the American Heart Association.” Circulation, 2016;134(24):e653-e699. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27881567/ ↩

11. Kodama S, Saito K, Tanaka S, Maki M, Yachi Y, Asumi M, Sugawara A, Totsuka K, Shimano H, Ohashi Y, Yamada N, Sone H. “Cardiorespiratory fitness as a quantitative predictor of all-cause mortality and cardiovascular events in healthy men and women: a meta-analysis.” JAMA, 2009;301(19):2024-2035. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19454641/ ↩ ↩²

12. Mandsager K, Harb S, Cremer P, Phelan D, Nissen SE, Jaber W. “Association of Cardiorespiratory Fitness With Long-term Mortality Among Adults Undergoing Exercise Treadmill Testing.” JAMA Network Open, 2018;1(6):e183605. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30646252/ ↩ ↩²

13. Lang JJ, Prince SA, Merucci K, Cadenas-Sanchez C, Chaput JP, Fraser BJ, Manyanga T, McGrath R, Ortega FB, Singh B, Tomkinson GR. “Cardiorespiratory fitness is a strong and consistent predictor of morbidity and mortality among adults: an overview of meta-analyses representing over 20.9 million observations from 199 unique cohort studies.” British Journal of Sports Medicine, 2024;58(10):556-566. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38599681/ ↩

14. Bouchard C, An P, Rice T, Skinner JS, Wilmore JH, Gagnon J, Pérusse L, Leon AS, Rao DC. “Familial aggregation of VO2max response to exercise training: results from the HERITAGE Family Study.” Journal of Applied Physiology, 1999;87(3):1003-1008. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10484570/ ↩ ↩²

15. Wen D, Utesch T, Wu J, Robertson S, Liu J, Hu G, Chen H. “Effects of different protocols of high intensity interval training for VO2max improvements in adults: A meta-analysis of randomised controlled trials.” Journal of Science and Medicine in Sport, 2019;22(8):941-947. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30733142/ ↩

16. Wu ZJ, Wang ZY, Gao HE, Zhou XF, Li FH. “Impact of high-intensity interval training on cardiorespiratory fitness, body composition, physical fitness, and metabolic parameters in older adults: A meta-analysis of randomized controlled trials.” Experimental Gerontology, 2021;150:111345. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33836261/ ↩

17. Peterman JE, Arena R, Myers J, Marzolini S, Ades PA, Savage PD, Lavie CJ, Kaminsky LA. “Reference Standards for Cardiorespiratory Fitness by Cardiovascular Disease Category and Testing Modality: Data From FRIEND.” Journal of the American Heart Association, 2021;10(22):e022336. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34747182/ ↩