Am bloguit destul de mult recent despre utilizarea Graph Builder pentru a-mi vizualiza datele despre dietă și fitness, și puteți vedea toate postările din această serie. În timp ce mi-am creat e-posterul Discovery Summit 2014 despre acest proiect, mi-am lărgit semnificativ abilitățile de utilizator JMP. Aceasta a fost prima dată când am scris un JSL personalizat pentru a automatiza importul, combinația și formatarea datelor dintr-un set mare de fișiere (

50 de fișiere text care conțin date despre jurnal de activitate și, respectiv, despre jurnalul alimentar) De această dată, investiția a dat roade, deoarece am reușit să aplic abilitățile pe care le-am învățat la alte sarcini de import și vizualizare a datelor legate de muncă.

Pe lângă faptul că am câștigat o experiență mai mare cu JMP și JSL, am învățat multe despre mine și obiceiurile mele prin acest proiect. Una dintre cele mai importante dezvăluiri ale mele a fost că până și datele de auto-raportare colectate cu atenție conțineau defecte și prejudecăți legate de utilizarea dispozitivului meu și de tiparele de înregistrare a alimentelor. Această descoperire mi-a influențat gândurile cu privire la eforturile la scară largă de a agrega date despre dietă și fitness despre indivizi pentru a înțelege tiparele de pierdere în greutate și, de asemenea, a afectat modul în care continuu să colectez propriile mele date.

Am mai scris pe blog despre modul în care am purtat mai puțin monitorul de activitate al banderolei în lunile de vară, într-un efort de a evita liniile de bronz cu curele și modul în care acest tipar de utilizare a influențat completitudinea datelor despre activitate. Pare rezonabil ca fiecare persoană care folosește un monitor de activitate să aibă un model unic de utilizare care ar influența completitudinea și acuratețea propriilor date. Dispozitivul meu îmi oferă o valoare zilnică „Percent Onbody”, care mă ajută să compar datele între orele de uzură similare. Deși s-ar putea să nu fie încă perfect, este un pas în direcția corectă. Mai jos este graficul pe care l-am inclus în afișul meu pentru a ilustra propriile tipare de uzură.

proiectului

În mod similar, modelele de exploatare a alimentelor pot varia în funcție de individ. Cercetările anterioare au confirmat că oamenii au probleme cu amintirea detaliilor alimentelor pe care le-au consumat cu câteva zile sau chiar cu ore în urmă, cu atât mai puțin cu amintirea tiparelor de dietă din ziua, săptămâna sau anul anterior. Participanții la studiul dietei tind să subraporteze consumul de alimente. Estimarea dimensiunii porțiunilor este o altă sursă de eroare în exploatarea alimentelor și care poate diferi de la o persoană la alta. Indiferent dacă este intenționată sau neintenționată, frecvența, actualitatea și acuratețea înregistrării alimentelor variază cu siguranță de la un grup de persoane. (Puteți citi mult mai multe despre aceste și alte numere într-un capitol disponibil gratuit, publicat în 2013, intitulat Metodologia evaluării dietetice.)

Am observat că înregistrarea alimentelor mele înainte sau chiar după masă mă ajută să minimizez părtinirea amintirii, așa că fac asta ori de câte ori este posibil. Explorând propriile mele date de înregistrare a alimentelor în Graph Builder, am putut identifica mai multe grupuri diferite de zile anterioare în care datele mele de înregistrare a fost incomplete din diverse motive. Chiar și un studiu la scară largă ai cărui participanți au folosit o aplicație de înregistrare a alimentelor, așa cum fac eu, ar putea fi confruntat cu o alegere: să ia date de la participanți la valoarea nominală știind conformitatea înregistrării și calitatea datelor ar putea varia foarte mult sau să efectueze evaluarea modelelor de conformare a înregistrării de către individ. Fără a cunoaște adevărul care stă la baza cu privire la tiparele alimentare ale fiecărui individ, ar fi extrem de dificil să se evalueze dacă datele au fost incomplete sau incorecte și cum ar putea afecta acest lucru concluziile generale ale studiului.

Am văzut multe exemple de nepotriviri între dimensiunile de servire citate și greutățile reale ale alimentelor pe etichetele alimentelor și am citit multe articole care indică faptul că numărul de calorii din meniuri este adesea nesigur. Produsele alimentare cu aspect similar pot avea un număr de calorii variabil, datorită diferențelor de ingrediente ascunse în mare parte, cum ar fi zahărul, untul sau uleiul. Când este posibil, cântăresc sau măsoară porții pentru a îmbunătăți acuratețea datelor din jurnalul meu de hrană. Pentru a compensa subestimarea caloriilor din alimentele ambalate sau preparate în restaurant în propria mea colectare de date, adaug adesea 10% la dimensiunea de servire pe care o înregistrez pentru un articol, deși știu că erorile pot fi uneori mult mai mari decât aceea!

Erorile în estimarea consumului se agravează cu erorile în calcularea consumului de exerciții fizice atunci când vine vorba de calcularea deficitului și a surplusului care guvernează în cele din urmă pierderea în greutate. Majoritatea aplicațiilor care înregistrează alimente vă permit, de asemenea, să înregistrați exerciții, astfel „câștigați” mai multe calorii de mâncat. Din păcate, estimările standard ale arderii caloriilor pentru activități nu se potrivesc adesea cu circumstanțele din viața reală. Acestea pot supraestima arsurile adevărate pentru unele persoane sau pot include calorii inițiale care ar fi fost arse chiar dacă nu s-ar fi făcut exercițiu. Concluzia este că, de obicei, oamenii cred că exercițiile fizice ard mult mai multe calorii decât o face. Mai ales pentru femeile scurte a căror arsură calorică este cea mai mică, bazându-se exclusiv pe exerciții fizice pentru pierderea în greutate este o strategie foarte greșită, pe care, din păcate, mi-am petrecut-o de câteva ori pe parcursul unei vieți de lupte cu greutatea.

În timpul fazelor recente și reușite de slăbire, m-am concentrat pe menținerea unui deficit între consum și arsură. Realizez deficitul mâncând mai puțin decât ard și ajustând acel echilibru după cum este necesar pentru a obține rezultatul dorit. Am distribuit date despre creșterea în greutate și pierderea în greutate de la ultima mea sarcină și după scăderea în greutate post-copil într-o postare anterioară; un grafic Graph Builder a arătat în mod clar că, atunci când eram în surplus, mă îngrășam, iar când aveam un deficit, slăbeam. Câștigul meu în timpul sarcinii a fost cu mult peste cantitatea atribuibilă greutății bebelușului/apei, reprezentând aproximativ 20 de kilograme de exces de grăsime corporală, care mi-a luat luni să pierd. Am văzut aceeași legătură între echilibrul caloric în ultimii ani de întreținere a greutății. Deși fluctuațiile mele de greutate sunt mult mai mici, aceleași concepte de bază sunt valabile.

Tot ceea ce am învățat până în acest moment despre datele jurnalului alimentar auto-raportat și măsurătorile activității mi-a deschis ochii despre limitările propriilor date și provocările cu care se confruntă cercetătorii care efectuează studii de scădere în greutate pe scară largă pe baza datelor auto-raportate. Studiile la scară largă își propun să tragă concluzii largi prin realizarea unei medii într-un set eterogen de indivizi cu genetica variată, stiluri de viață și modele de raportare.

Acum am colectat suficiente date despre viața liberă în propriul meu studiu n = 1 pentru a cuantifica ceea ce funcționează pentru mine să slăbesc și să mă mențin într-un interval sănătos pentru mine - o înțelegere care m-a eludat în mare măsură până în acest moment din viața mea. Nu este surprinzător că am converg la aceeași strategie de deficit utilizată în mod obișnuit în studiile de scădere în greutate care tratează oamenii ca șobolanii în cuști, cuantificându-le îndeaproape aportul și activitatea pentru a demonstra că echilibrul caloric negativ este factorul critic care determină pierderea în greutate. Sunt foarte recunoscător că nu am avut nevoie să trăiesc într-o cușcă pentru a afla ce am în ultimii ani. În multe feluri, învățarea a ceea ce am din datele mele m-a ajutat să mă eliberez.