फिटबिट चार्ज 2 की कैलोरी बर्न माप कितनी सही है?


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एकेडमिया में कैलोरी बर्न एक बंद प्रणाली में उत्पादित गर्मी के बारे में मापा जाता है। उस सोने के मानक के मुकाबले फिटबिट चार्ज 2 कितना सही है ?


कैलोरी बर्न ट्रैकर्स के साथ समस्या यह है कि वे केवल सुंदर फ्लैट इलाके पर जॉगर्स या बाइकर्स के लिए कैलोरी ट्रैक करने में अच्छे हैं। और जब मैं अच्छा कहता हूं तो मेरा मतलब कुछ हद तक पर्याप्त होता है। कुछ वर्षों के भीतर कोई ऐसा व्यक्ति बना देगा जहाँ आप उन गतिविधियों के लिए विशेष इनपुट का उपयोग कर सकते हैं जिन पर आपको अपनी घड़ी पर भरोसा नहीं है - उदाहरण के लिए एक वास्तविक सीढ़ी स्टेपर पर। मैं एक ट्रैकर पहन सकता था और यह 300 कैलोरी दिखाता है और मशीन 1000 दिखाता है ... आपको यह समझना होगा कि शरीर कैलोरी कैसे जलाता है - क्षैतिज रूप से क्षैतिज रूप से अधिक - और किन चीजों से वजन कम करने के लिए चयापचय में सुधार होता है।
कंबल 20

जवाबों:


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कैलोरी बर्न का अनुमान है कि फिटबिट प्रदान करता है, लिंग, उम्र, ऊंचाई और वजन के आधार पर व्यक्ति की बेसल चयापचय दर को ध्यान में रखता है और साथ ही दर्ज की गई गतिविधि और मैन्युअल रूप से लॉग इन की गई कोई भी गतिविधि।

मेरी धारणा है कि फिटबिट ट्रैकर्स द्वारा बताई गई कैलोरी बर्न वास्तव में सिर्फ बॉलपार्क का अनुमान है और फिटबिट समुदाय के लोग अक्सर गणना की सटीकता और स्थिरता पर सवाल उठाते हैं। मेडिसिन एंड साइंस इन स्पोर्ट्स एंड एक्सरसाइज के एक लेख में कहा गया है कि मुनसी में बॉल स्टेट यूनिवर्सिटी के एक अध्ययन में, इंडियाना ने फिटबिट और अन्य ट्रैकर्स को कैलोरी के बारे में अत्यधिक गलत बताया, विशेष रूप से गैर-स्टेप आधारित गतिविधि पर जलने के लिए, जितना कि 50% बंद।


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क्या आप प्रश्न में विश्वविद्यालय के अध्ययन का संदर्भ दे सकते हैं?
क्रिश्चियन

मैं इस तथ्य के साथ प्रस्तावना करूंगा कि मैं वास्तव में अशुद्धि के बावजूद फिटबिट ट्रैकर्स से प्यार करता हूं। अध्ययन मुल्की, इंडियाना में बॉल स्टेट यूनिवर्सिटी द्वारा किया गया था। पब से, ncbi.nlm.nih.gov/m/pubmed/27015387
मर्सी

वास्तविक रूप से, जब मैंने अपने फिटबिट फ्लेक्स का उपयोग किया और मेरी गतिविधियों और मेरे कैलोरी सेवन दोनों को ट्रैक किया, तो मेरे वजन में कमी आई, जो कि एक 3000kcal शुद्ध बर्न = 1 lb खोया अनुपात को दिए गए मेरे अपेक्षित वजन घटाने के बहुत करीब है।
लेजेंडरीडूड

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मेरे लिए, यह एक XY प्रश्न होने के करीब लगता है। चिकित्सा पेशेवरों (और कुछ हद तक प्रयोगशाला उपकरण निर्माताओं) इन कम लागत, निरंतर मापक सेंसर के खिलाफ वापस जोर दे रहे हैं, क्योंकि वे सटीक नहीं हैं - लेकिन यह स्वीकार करने में विफल है कि उच्च सटीकता की जगह लेने से संभवतः अन्य लाभ हैं उच्च मात्रा डेटा के साथ (दोनों समय में, और आबादी के पार)।

बहुत सारे एम्बेडेड अनुप्रयोगों के साथ, फिटबिट कैलोरी बर्न को सीधे मापता नहीं है। गतिविधि के पहचाने गए तरीकों (उदाहरण के लिए -सोइंग, जॉगिंग, वॉकिंग) के आधार पर अनुमान प्रदान करने के लिए यह कुछ और अधिक मापनीय और उपयोगकर्ता डेटा लेता है। व्यक्तियों के एक समूह के पार, मनाया मापदंडों और वास्तविक कैलोरी बर्न के बीच महत्वपूर्ण भिन्नता की संभावना है।

जहां डेटा के अधिक सटीक होने की उम्मीद की जा सकती है, किसी विशिष्ट व्यक्ति के लिए अलग-अलग दिनों के सापेक्ष कैलोरी बर्न की तुलना में है, और स्पष्ट लाभ एक खुली हवा में गतिविधि में किसी भी सटीक कैलोरीमीटर की कोशिश करने की तुलना में तुच्छ इंस्ट्रूमेंटेशन ओवरहेड है।

इसकी सराहना करना महत्वपूर्ण है कि कैलोरी संख्या एक अनुमान है, लेकिन जब किसी को कैलोरी के साथ कुछ भी सटीक परवाह है? यहां तक ​​कि रक्तचाप के साथ, मूल्य समय-समय पर चिकित्सकीय निगरानी वाले अनुप्रयोगों (एक बार निदान माप के बजाय) के बहुमत में परिवर्तन की पहचान करने में सक्षम हो रहा है।

इस तरह के झुंड माप के मूल्य को औपचारिक रूप देने के लिए कुछ प्रयास करने की आवश्यकता है, पेशेवरों को कम गुणवत्ता वाले डेटा के साथ काम करने के लिए शिक्षित करें, और उपयोगकर्ताओं को शिक्षित करने के लिए इस सस्ते डेटा की व्यक्तिगत रूप से जानकारीपूर्ण नहीं है।


यदि आप अपना वजन कम करना चाहते हैं तो आपके पास दो अलग-अलग प्रकार के व्यायामों के बीच विकल्प हो सकता है। या तो आप 30 मिनट का व्यायाम A करते हैं और आपका उपकरण आपको बताता है कि यह 600 कैलोरी जलाता है या आप 30 मिनट व्यायाम B करते हैं और यह बताता है कि यह 800 घंटे जलता है। यह जानना सार्थक है कि क्या आप डिवाइस पर भरोसा कर सकते हैं कि वह आपको यह बता सके कि एक व्यायाम दूसरे की तुलना में अधिक कैलोरी जलाता है।
ईसाई

ठीक है, इसलिए ये आपके सबसे अच्छे अनुमान हैं। जब तक आप एक पेशेवर नास्तिक, या नैदानिक ​​परीक्षण में भाग नहीं लेते हैं, तब तक आपको कुछ भी बेहतर अनुमान नहीं होगा। चुनौती नई सूचना का उपयोग करने के लिए अनुकूल है जिसमें खराब रूप से परिभाषित परिशुद्धता है। दौर में, कई अन्य कारक प्रभावित करेंगे जो ए और बी का मिश्रण किसी भी व्यक्ति के लिए अधिक प्रभावी दीर्घकालिक है।
सीन हुलिएन

फिटबिट पर भरोसा करने की तुलना में व्यायाम चुनने के लिए अलग-अलग अनुमान हैं। यह निर्णय लेने के लिए फिटबिट पर भरोसा करने के लिए समझ में आता है या नहीं, इससे डेटा गुणवत्ता पर निर्भर करता है।
क्रिश्चियन
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