कैलोरी काउंटर डेटाबेस का उपयोग करना: यह वास्तव में क्या प्रकट करता है
पहले हफ्ते जब मैंने कैलोरी डेटाबेस ऐप का गंभीरता से उपयोग किया, तो मुझे तीन चीजें पता चलीं, जिन्होंने वास्तव में मुझे आश्चर्यचकित कर दिया। सबसे पहले, वह संतरे का रस - जिसे मैं एक स्वस्थ नाश्ते के हिस्से के रूप में रोजाना पीता था - जिसमें प्रति गिलास 120 कैलोरी होती थी। दूसरा, मैं स्थानीय सैंडविच की दुकान से सप्ताह में तीन बार जो दोपहर का भोजन खरीद रहा था वह 900 कैलोरी से अधिक था। तीसरा, मैं जितना सोचा था उससे लगभग 400 अधिक कैलोरी प्रतिदिन खा रहा था। डेटा के बिना इनमें से कुछ भी स्पष्ट नहीं था।
डेटाबेस वास्तव में क्या करता है
एक कैलोरी काउंटर डेटाबेस में हजारों खाद्य पदार्थों के लिए पोषण संबंधी जानकारी होती है - मानक वस्तुएं, चेन रेस्तरां भोजन, ब्रांडेड पैकेज्ड उत्पाद। आपने जो खाया वह दर्ज करें और यह आपको कैलोरी गिनती और मैक्रोन्यूट्रिएंट ब्रेकडाउन बताता है। आधुनिक ऐप्स (क्रोनोमीटर, माईफिटनेसपाल, लूज़ इट) में बारकोड स्कैनिंग शामिल है जो सेकंड में पैकेज्ड फूड लेबल से पोषण डेटा खींचती है। मैन्युअल लुकअप की आवश्यकता आमतौर पर केवल संपूर्ण खाद्य पदार्थों और रेस्तरां के भोजन के लिए होती है।
जर्नल सुविधा - समय के साथ सब कुछ लॉग करना - वह पैटर्न डेटा उत्पन्न करती है जो सबसे उपयोगी है। एक सप्ताह के बाद, आप देख सकते हैं कि कौन से भोजन में उच्च कैलोरी की समस्या है, कौन से दिन पटरी से उतर जाते हैं, और क्या आपके पेय पदार्थ के सेवन में आपकी अपेक्षा से अधिक कैलोरी है।
भाग सटीकता की समस्या
अधिकांश कैलोरी की गिनती भोजन की पहचान के चरण में नहीं बल्कि भाग के आकलन के चरण में विफल हो जाती है। यह कहना कि आपने "पास्ता की एक सर्विंग" खाई है, जबकि वास्तव में आपने तीन सर्विंग खाईं, पूरी तरह से गलत संख्या उत्पन्न करती है। ए रसोई भोजन का पैमाना घर में खाना पकाने के लिए इसे हल करता है - आंख से अनुमान लगाने के बजाय भोजन को तौलना काफी अधिक सटीक होता है, विशेष रूप से नट्स, तेल और अनाज जैसे कैलोरी-घने खाद्य पदार्थों के लिए जहां एक हिस्से और बड़े हिस्से के बीच का अंतर शारीरिक रूप से छोटा होता है लेकिन कैलोरी में बड़ा होता है।
रेस्तरां के भोजन के लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। अधिकांश प्रमुख शृंखलाएँ पोषण डेटा प्रकाशित करती हैं, और ऐप्स इसे शामिल करते हैं। स्वतंत्र रेस्तरां को अनुमान की आवश्यकता होती है, जो स्वाभाविक रूप से सटीक नहीं है। रूढ़िवादी दृष्टिकोण उच्च अनुमान लगाना और उसके अनुसार शेष दिन की योजना बनाना है।
एक सप्ताह में जो पैटर्न उभर कर सामने आते हैं
दोपहर का भोजन वह जगह है जहां ज्यादातर लोगों को अपनी सबसे बड़ी कैलोरी समस्या का पता चलता है। घर में खाना पकाने की तुलना में रेस्तरां के लंच और टेकआउट में लगातार कैलोरी अधिक होती है, और जब आप ट्रैकिंग नहीं कर रहे हों तो सुविधा के लिए बाहर खाने की आदत को कम आंकना आसान है। सप्ताह में कई दिन दोपहर का भोजन पैक करना - उपयोग करना भोजन की तैयारी के कंटेनर उन्हें पहले से तैयार करना - एकमात्र ऐसा परिवर्तन है जो इस पैटर्न वाले लोगों के लिए दैनिक कैलोरी सेवन को लगातार कम करता है।
पेय पदार्थ अंध स्थान हैं
अधिकांश लोगों के मानसिक लेखांकन में तरल पदार्थ उसी तरह दर्ज नहीं होते हैं जिस तरह भोजन दर्ज करता है। एक दैनिक मीठा कॉफी पेय, एक गिलास जूस और सोडा का एक कैन सामूहिक रूप से 400 से 600 कैलोरी जोड़ सकता है जो कुछ भी नहीं जैसा लगता है क्योंकि उनका सेवन कुछ और करते समय किया गया था। डेटा इसे उस तरह से दृश्यमान बनाता है जैसा कोई और नहीं करता।
मैं क्या छोड़ूंगा
मैं पेपर चार्ट के साथ ट्रैकिंग करना छोड़ दूंगा - घर्षण इतना अधिक है कि अधिकांश लोग कुछ दिनों के बाद रुक जाते हैं। मैं वास्तविक समय अनुमति प्रणाली के रूप में डेटाबेस का उपयोग करना छोड़ दूंगा जहां आप सटीक गणना करते हैं कि आप आगे क्या खा सकते हैं; वह दृष्टिकोण भोजन के साथ तनावपूर्ण संबंध बनाता है। मैं इसका उपयोग पैटर्न खोज और अंशांकन के लिए करूंगा, फिर पैटर्न स्पष्ट हो जाने पर आपने जो सीखा है उस पर भरोसा करूंगा।
एक साल तक अनुमान लगाने की तुलना में एक सप्ताह की ईमानदार डेटाबेस लॉगिंग आपको इस बारे में अधिक बताएगी कि आप अपना वजन प्रबंधित करने के लिए संघर्ष क्यों कर रहे हैं। डेटा केवल लगभग एक सप्ताह के लिए असुविधाजनक है। उसके बाद, आप जानते हैं कि किस पर काम करना है।
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