О приложениях для подсчёта калорий
📱🍔
Начнём с того, что работает. Обзор 12 исследований показал: цифровой самоконтроль питания и активности реально помогает снижать вес. Однако польза обусловлена, прежде всего, самим фактом наличия контроля (после предшествовавшего хаоса), а не точностью измерений.
Этим летом были представлены интересные данные, которые стоит принимать во внимание всем, кто считает еду через телефон 📲
🔎 Исследователи взяли 102 блюда и сфотографировали их для четырёх популярных приложений, где есть функция распознавания еды по снимку. Все четыре занижали калорийность на ~250-345 кКал в каждом приёме пищи, а конкретно кол-во жира занижали на ~30г. Хуже всего оценивались блюда с высоким содержанием жиров, лучше всего - углеводы. Пока что это тезисы конференции, но эти данные согласуются с более ранними работами по этой теме.
🤔 А что если не фотографировать еду, а вносить КБЖУ?
Сравнение 5 популярных приложений в этом случае показало занижение калорий в среднем на 4,1%, жира на 14,1% и белка на 8,0%. Несовпадения из-за неверно указанного кол-ва продукта встречались в 13-17% случаев и были более частыми, чем несовпадения из-за неверно выбранного продукта.
⚠️ Базы продуктов тоже уязвимы, т.к. заполняются пользователями. Это касается и FatSecret, популярного в странах СНГ, и MyFitnessPal, популярного на западе, и других приложений. Порой одно и то же блюдо в поиске даёт десятки вариантов с разными цифрами, и зачастую пользователь выбирает либо первый вариант, либо тот, который ему больше понравился (например, наименее калорийный 🙃). Хуже всего обстоит дело с ресторанными блюдами, где рецепт и количество добавленного масла пользователю неизвестны в принципе.
Здесь хочется вспомнить работу с использованием воды с двойной меткой, где было показано, что 27,4% отчётов о питании людей имели настолько сильную погрешность, что являлись физиологически неправдоподобными (например, при массе тела 100кг вес физически не может стоять на месте при потреблении 1000 кКал/сут).
Почему это мешает?
Проблема в том, что ошибки однонаправлены. Занижение суммируется, и рассчитанный дефицит в 500 кКал на практике может оказаться нулевым. Человек честно ведёт дневник, вес стоит, и он делает единственный доступный ему вывод: дело не в еде.
Дальше начинается поиск виноватого. Вместо того чтобы перепроверить питание, человек идёт сдавать гормоны щитовидной железы, кортизол и инсулин, находит там что-нибудь, что ему не нравится, после чего начинает "лечить" несуществующую проблему.
Кроме того, ложная точность обесценивает сам метод. Приложение выдаёт "точную цифру" по мнению пользователя, хотя на самом деле в ней есть большая погрешность. Когда всё это вскрывается, человек может разочароваться и распрощаться не с мобильным приложением, а с идеей контроля питания как таковой.
Наконец, при склонности к РПП ежедневный подсчёт КБЖУ сам по себе является фактором риска, а сильно неточные цифры лишь усилят тревогу вокруг еды. Сюда же относится привычка ориентироваться на достижение определённых цифр/целей в приложении вместо ориентировки на своё чувство голода и насыщения.
❓ Что с этим делать?
Если вы ещё не дошли до того, чтобы эффективно действовать без подсчётов (на глаз, по привычке) и если у вас нет нарушений/расстройств пищевого поведения, то желательно пройти полноценный этап подсчётов вручную. Например, в прошлом я несколько лет использовал для этого таблицу Excel. В таком случае вы можете сами вручную вводить и проверять КБЖУ всех продуктов, учитывать их способ приготовления и добавленные ингредиенты. Кухонные весы первое время также однозначно пригодятся.
Что же касается приложений, то они не являются чем-то плохим. Это вполне приемлемый инструмент. Просто воспринимать их лучше как дневник поведения, а не как точный метод учёта, вот и всё.
📌 Главным индикатором в любом случае является динамика массы тела за 3-4 недели. Если вес не меняется на заявленном дефиците, значит дефицита на самом деле нет: что-то где-то посчитано не так, нужно пересчитать заново. Либо просто немного сократить имеющиеся порции.
