เราทุกคนต่างผ่านช่วง วันหยุด คริสต์มาส^(Christmas)มาแล้ว และกำลังคิดหาวิธีชดเชยการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการใช้ชีวิตอย่างกะทันหันเป็นเวลา 2 สัปดาห์ ทุกคนดูเหมือนจะกังวลเกี่ยวกับน้ำหนักที่เพิ่มขึ้นในช่วงวันหยุด ดังนั้นฉันจึงตัดสินใจจัดคริสต์มาสและปีใหม่^{(Christmas and New Year)}ตาม ปริมาณเป็นครั้งแรก หลังจากได้รับข้อมูลจากการให้ความสนใจกับกิจกรรม การนอน และอาหาร^{(sleep and food)}ฉันได้ข้อสรุปที่น่าสนใจบางอย่าง ในบทความนี้ ฉันจะแบ่งปันข้อมูลกับคุณตั้งแต่เดือนธันวาคม 2014^{(December 2014)}เมื่อเทียบกับช่วงที่เหลือของปี ข้อมูลเชิงลึกที่น่าประหลาดใจก็คือ อันที่จริง วันหยุดนั้นไม่สำคัญนักเมื่อเทียบกับช่วงที่เหลือของปีเมื่อดูข้อมูลจริง นี่คือสิ่งที่ฉันได้เรียนรู้:

ฉันกำลังติดตามอะไร

เนื่องจากฉันรู้ว่ากำลังจะย้ายไปอพาร์ตเมนต์ใหม่ในเดือนธันวาคม^(December)ฉันจึงเลือกที่จะจำกัดตัวเองให้อยู่เฉพาะเมตริกหลายประเภทที่ติดตามได้ง่ายสำหรับฉัน:

• ตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับอาหาร^{(Food-related metrics)} : ฉันเก็บบันทึกอาหาร^{(food log)} โดยละเอียด ซึ่งเน้นที่ธาตุอาหารหลัก - คาร์โบไฮเดรต โปรตีน เส้นใย และไขมัน - นอกเหนือจากแคลอรี่
• ตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับ^{(Sleep-related metrics)} การนอนหลับ : คุณภาพการนอนหลับ^{(sleep quality)} (วัดโดยปลอกแขน BodyMedia Link^{(BodyMedia Link armband)} ของฉัน ) ระยะเวลาการนอนหลับและเวลา^{(duration and time)}ที่หลับ
• ตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรม^{(Activity-related metrics)}ตามที่รายงานโดยปลอกแขน BodyMedia Link^{(BodyMedia Link armband)} ของฉัน (จำนวนก้าว แคลอรี่ที่เผาผลาญ)
• ชั่งน้ำหนัก^{(Weight measurement)}เช้าเย็น

โปรดทราบว่ามีข้อผิดพลาดในการติดตามทุกอย่าง ตั้งแต่น้ำหนัก (เครื่องชั่งอาจมีข้อผิดพลาด) ไปจนถึงการประมาณปริมาณอาหารและการตรวจวัดของเซ็นเซอร์BodyMedia Link ^{(BodyMedia Link sensor)}อย่างไรก็ตาม นั่นบอกเป็นนัยว่าข้อมูลไม่มีความสัมพันธ์อย่างถูกต้องในบางสถานการณ์ ดังที่คุณจะเห็นในกรณีศึกษา^{(case study)}นี้ แม้จะมีข้อผิดพลาดทั้งหมด แต่ก็ยังสามารถสรุปผลที่น่าสนใจได้

บทสรุปเบื้องต้น

ข้อสรุปหลักของฉันคือไลฟ์สไตล์ในเดือนธันวาคม^(December)ส่วนใหญ่เป็นวิถีชีวิตแบบเดียวกับที่ฉันมีในช่วงที่เหลือของปีซึ่งรุนแรงขึ้นเล็กน้อย (10-15%) ในช่วงวันหยุด ดังนั้นหากคุณน้ำหนักขึ้น นั่นเป็นเพราะคุณยังคงใช้ชีวิตที่ไม่ดีต่อสุขภาพจากช่วงที่เหลือของปีและเพียงแต่เสริมสร้างให้มากขึ้นเท่านั้น นั่นคือ กินให้มากขึ้น นอนให้มากขึ้นอีกนิด เคลื่อนไหวให้น้อยลง แต่พวกเราส่วนใหญ่มักจะใส่ใจกับน้ำหนักของเราในช่วงเวลานี้เท่านั้น ดังนั้นจึงสร้างความประทับใจที่ผิดพลาดว่าปัญหาอยู่ในวันหยุด

ฉันติดตามน้ำหนักของตัวเองในช่วงเวลานี้ และถึงแม้จะไม่มีข้อจำกัดในสิ่งที่ฉันกิน แต่ฉันเพิ่มได้เพียง 1 กก. (2 ปอนด์) ในช่วงวันหยุด ซึ่งตอนนี้กำลังค่อยๆ ลดลง ไม่น่าเชื่อตั้งแต่แรกเห็น - วันหยุดเป็นเพียง 10% ที่แย่กว่าช่วงที่เหลือของปีหรือไม่? ดูจากข้อมูลก็จริง

นี่คือข้อมูลที่รวบรวมในช่วง 9 เดือนสุดท้ายของปี^{(aggregated data for the last 9 months of 2014)} 2014 สังเกต^(Notice)ว่าน้ำหนักยังคงลดลงอย่างช้าๆ แม้ว่าแคลอรี่ที่เผาผลาญไปจะต่ำกว่าแคลอรีที่กินเข้าไปก็ตาม นั่นเป็นเพราะฉันประเมินอาหารมากเกินไปในช่วงนี้ (จะต้องหยุดทำอย่างนั้น) ฉันยังเริ่มดื่มน้ำมากขึ้นในขณะที่กินโซเดียมน้อยลง ทำให้ปริมาณน้ำในร่างกายของฉันลด^{(body decrease)}ลง

การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในข้อมูลบางครั้งสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในชีวิต ตอนนี้ มาดูแต่ละหมวดหมู่ของเมตริกที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ (อาหาร การนอนหลับ กิจกรรม น้ำหนัก) เพื่อดูว่ามีความแตกต่างกันอย่างไรตลอดช่วงเทศกาลวัน^{(holiday season)}หยุด

ฉันถือว่าทั้งเดือนธันวาคม^(December)เป็นช่วงเทศกาลวัน^{(holiday season)}หยุด ฉันเลือกทั้งเดือนเพราะครึ่งแรกมักจะยุ่งกว่าเพื่อเตรียมการสำหรับครึ่งหลัง ดังนั้นทั้งเดือนจึงเป็นการหยุดชะงักจากกิจวัตรปกติของเรา

อาหาร

ปฏิกิริยาแรกของฉันเมื่อเห็นข้อมูลคือ: "ก็ไม่ได้แย่ขนาดนั้น!" ปริมาณแคลอรี่เฉลี่ยของฉันในเดือนธันวาคม^(December)อยู่ที่ 3700 กิโลแคลอรีต่อวัน เทียบกับค่าเฉลี่ย 3330 กิโลแคลอรีต่อวัน^{(day average)}ในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา ( กันยายน-พฤศจิกายน^{(September-November)} ) ที่ น่าสนใจ^{(Interestingly)}คือเพิ่มขึ้น 11 % increase ! ในจำนวนที่แน่นอน มันค่อนข้างมีนัยสำคัญแน่นอน

หากคุณสงสัยว่าทำไมฉันถึงกินแคลอรีมากมาย นั่นก็เพราะฉันเผาผลาญได้มากเช่นกัน (วัดโดยBodyMedia Link ) เป้าหมายน้ำหนักปัจจุบันของฉันคือการลดน้ำหนักประมาณ 1 กก. (2 ปอนด์) ต่อเดือนใน 3 เดือนข้างหน้า ดังนั้นฉันจะใส่ใจมากขึ้น ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ฉันประเมินปริมาณอาหารของฉันมากเกินไปในเชิงรุกมากกว่าปกติ ดังนั้นตัวเลขที่แท้จริงจึงไม่สูงมากนักในตอนแรก

นอกจากแคลอรี่แล้ว ตัวชี้วัดอาหารอื่นๆ ก็ดูดีทีเดียว ฉันมีปัญหากับการบริโภคไขมันตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2014^{(May 2014)}เนื่องจากการบริโภคไขมันของฉันอยู่ระหว่าง 40% ถึง 45% ของปริมาณแคลอรี่ที่บริโภค^{(calorie intake)}เข้าไป สิ่งนี้ไม่ดีและนำไปสู่ความเสี่ยงโรคหัวใจ^{(heart disease risk)} ที่เพิ่มขึ้น ในระยะยาวฉันรู้ นี่เป็นเพราะการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้:

• ฉันฝึกอดอาหารเป็นระยะ^{(practice intermittent fasting)} (กินเฉพาะอาหารเช้าและอาหารกลางวัน^{(breakfast and lunch)} ); นี่หมายความว่าฉันกำลังกินอาหารที่มีแคลอรีหนาแน่น เหล่านี้มักจะมีไขมันมากขึ้น
• เลิกกินเนื้อ (ยกเว้นเนื้อปลา) เมื่อเดือนมิถุนายน 2557^{(June 2014)} ; เหตุผลก็เพราะฉันไม่เชื่อว่าคุณสามารถหาแหล่งเนื้อสัตว์ที่ดีต่อสุขภาพและเชื่อถือได้ สิ่งนี้ทำให้การบริโภคไขมันของฉันซับซ้อนยิ่งขึ้น เนื่องจากฉันกำลังดิ้นรนที่จะหาวิธีที่มีไขมันต่ำเพื่อนำโปรตีนที่เพียงพอเข้าสู่อาหารของฉัน จำเป็นสำหรับการเจริญเติบโตของเนื้อเยื่อ^{(tissue growth)}และตอนนี้ฉันกำลังนำมันมาจากผักและชีส
• ฉันเริ่มกินอะโวคาโดวันละหนึ่งผล (เกือบ - ประมาณ 200 ใน 9 เดือนที่ผ่านมา) มีไขมันไม่อิ่มตัวค่อนข้างมาก แม้ว่าเชื่อกันว่าลดความเสี่ยงต่อโรคหัวใจ^{(lower heart disease risk)}แต่ตัวชี้วัดโดยรวมก็ยังค่อนข้างมีปัญหาอยู่

แต่ข้อดีคือ การบริโภคไขมันในช่วงเดือนธันวาคม^(December)ไม่ได้เลวร้ายไปกว่าปกติ อีกสิ่งหนึ่งที่ฉันติดตามอย่างใกล้ชิดตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2014^{(November 2014)}คือการบริโภคโซเดียม คุณเห็นไหม ฉันกินอาหารรสเค็มมาหลายเดือนแล้วโดยไม่ได้ใส่ใจมากเกินไป โซเดียมมากเกินไปนำไปสู่ความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของโรคหัวใจและหลอดเลือด:

• Wasaขนมปังกรอบที่อุดมด้วยไฟเบอร์เพื่อช่วยให้ร่างกายได้รับไฟเบอร์สูง แต่ฉันไม่เคยคิดที่จะตรวจสอบเกลือเช่นกัน
• น้ำมัน^{(Oil Pretzels)}มะกอก เพรทเซิล เพื่อหยุดการลดน้ำหนักของฉันด้วยแคลอรี่ของมันโดยการแนะนำของว่างเพื่อสุขภาพ (หรืออย่างที่ฉันคิด)

ฉันเลิกทานอาหารทั้งสองอย่างในเดือนธันวาคม 2014^{(December 2014)}และคุณจะเห็นได้ว่าแม้ว่าฉันจะทานอาหารในบางวัน (สถิติส่วนตัวของฉันคือ 7000 กิโลแคลอรีที่กินในวันคริสต์มาส^{(Christmas day)} ) ค่าเฉลี่ยโซเดียม^{(sodium average)} รายเดือน ก็ดีกว่ามาก

เนื่องจากผมและภรรยาไม่กินเนื้อสัตว์อีกต่อไปยกเว้นปลา เราจึงต้องระมัดระวังในการบริโภคโปรตีนให้มาก น่า มีความสุข^(Happily)สำหรับเรา คุณแม่ของเราสังเกตเห็นว่าเมื่อเราไปเยี่ยมครอบครัวในช่วงวันหยุด และอาหารมื้อใหญ่ที่เรามีส่วนร่วมก็อุดมไปด้วยเนื้อปลา ดังนั้นในเดือนธันวาคม^(December)ฉันได้รับโปรตีนโดยเฉลี่ย 13.26% สูงที่สุดนับตั้งแต่ฉันเลิกกินเนื้อสัตว์ประเภทอื่น

สำหรับฉัน การทำป่าไม้ทำให้ฉันรู้สึกผ่อนคลายและสนุกกับมันมากขึ้น สิ่งนี้ค่อนข้างจะขัดกับสัญชาตญาณเล็กน้อย แต่เหตุผลก็คือฉันรู้ว่าตอนนี้ฉันสามารถประเมินส่วนเกินของฉันและเปรียบเทียบกับสิ่งที่เกิดขึ้นกับช่วงเวลาที่เหลือของปีได้

ในที่สุด แม้ว่าอาหารในวันหยุดส่วนใหญ่จะปรุงสุกและไม่มีกากใยอาหาร ฉันก็ยังดึงไฟเบอร์ได้เฉลี่ย 45 กรัมต่อวันในเดือนธันวาคม ^(December)ทั้งๆที่เลิกกินWasa Crispbreadแล้ว

หลับ

ตัวชี้วัดการนอนหลับสองอย่างที่ฉันติดตามอย่างใกล้ชิดคือ: คะแนนการนอนหลับ^{(Sleep Score)} (0-100 ยิ่งดี) และTime to Fall Asleep ฉันวัดทั้งสองอย่างโดยสวมBodyMedia Linkกับฉันเข้านอน คะแนนการนอนหลับ^{(Sleep Score)}คืออัตราส่วนระหว่างเวลาที่คุณนอนหลับ (ตามเซ็นเซอร์) กับเวลานอน ข้อมูลในคืนหนึ่งอาจมีลักษณะดังนี้:

แม้ว่าจะเข้าใจได้ง่ายว่าทำไมฉันถึงใช้คะแนนการนอนหลับ^{(sleep score)}แต่Time to Fall Asleepนั้นสำคัญสำหรับฉันเพราะฉันเป็นคนสมาธิสั้นและมีปัญหาในการนอนหลับ เพื่อปรับปรุงสิ่งนั้น ฉันใช้กลอุบายต่างๆ มากมาย: อ่านก่อนนอนจากKindleโดยไม่ได้สวมแว่น (เพื่อทำให้ดวงตาของฉันเมื่อยล้า) นอนในขณะท้องว่างเพื่อให้ฉันมีพลังงานน้อยลงในตอนเย็น (อดอาหารเป็นช่วงๆ) หลีกเลี่ยง กาแฟโดยสิ้นเชิง เมื่อเวลาผ่านไป ได้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่าตัวเองทำได้ดีเพียงใด

ในช่วงเดือนธันวาคม 2014 คะแนนการนอน^{(Sleep Score)} ของฉัน กลับมาถึง 86% ซึ่งเป็นประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมที่ฉันไม่เคยทำได้ตั้งแต่ต้นฤดูร้อน ตอนที่ฉันเดินทุกวันเป็นระยะทางหลายไมล์ต่อวันในที่ที่มีอากาศบริสุทธิ์และผ่อนคลายมากขึ้น คะแนนอยู่ในเกณฑ์ดีแม้จะมีความเครียดที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาอพาร์ตเมนต์ใหม่และการย้ายทุกอย่างเข้าไปอยู่ในนั้น (เราเติมรถตู้ที่ใจดีไปด้วย)

ช่วงเวลาแห่งการหลับให^{(Time to Fall Asleep)}ลอยู่ที่ระดับต่ำสุดตลอดกาล โดยพื้นฐาน^(Basically)แล้ว เมื่อใดก็ตามที่ฉันมีเวลาลงบนเตียง ฉันจะผล็อยหลับไปทันที ฉันไม่มีแรงจะอ่านจากKindleเลย ซึ่งเป็นสัญญาณที่ดี แต่มันทำให้ฉันนึกถึงหนังสืออันล้ำค่าและเปลี่ยนกิจวัตรการอ่าน^{(reading routine)}ของ ฉัน

จำนวนนาทีที่ หลับ^(Slept)เท่ากับช่วง 2 เดือนที่ผ่านมา ( ตุลาคมและพฤศจิกายน^{(October and November)} ) - 370 นาที ซึ่งสูงกว่าเดือนกันยายน^(September) อย่างมีนัยสำคัญ (ซึ่งมี 357) ในเดือนกันยายน^(September)ฉันเริ่มทำงานกับโปรแกรมเมอร์ฟิตเนส^{(Programmer Fitness)}และยังไม่รู้ว่าจะจัดเวลาอย่างไร สิ่งนี้นำไปสู่ช่วงดึกจำนวนมาก และเมื่อสิ้นเดือน ฉันตัดสินใจที่จะนอนให้มากขึ้นอีกเล็กน้อยและมีตารางที่สม่ำเสมอมากขึ้น

คะแนนการนอน^{(sleep score)}ของฉันมักจะอยู่ที่ 85% ซึ่งหมายความว่าฉันใช้เวลานอน 7 ชั่วโมงและนอน 6 ชั่วโมงในนั้น นั่นคือค่าเฉลี่ยซึ่งรวมถึงวันหยุดสุดสัปดาห์และวันหยุด หากฟังดูมีค่าต่ำ โปรดทราบว่าฉันพยายามเพิ่มแต่ไม่มั่นใจเกี่ยวกับผลลัพธ์

กิจกรรม

ขณะทำงานกับโปรแกรมเมอร์ฟิตเนส^{(Programmer Fitness)}ฉันสังเกตเห็นว่าปริมาณแคลอรี่ที่เผาผลาญที่มีความหมายเพียงอย่างเดียวที่คนทั่วไปสามารถควบคุมได้นั้น เป็นสัดส่วนกับจำนวนก้าวที่เราทำ ด้านล่างนี้เป็นกราฟสองกราฟจากลูกค้าจริงเพื่อพิสูจน์ว่า อย่างแรกคือการแยกย่อยแคลอรี่ที่เผาผลาญออกเป็นBasal Metabolic Rate , Moderate Activity และ Intense Activity^{(Moderate Activity and Intense Activity)} (บวกกับจำนวนแคลอรีที่เผาผลาญทั้งหมด)

ประการที่สองคือความสัมพันธ์ที่น่ากลัวของกิจกรรมระดับปานกลาง^{(Moderate Activity)}กับจำนวนขั้นตอน

นั่นทำให้ฉันสนใจจำนวนก้าวของฉันมากกว่าที่คุณคาดไว้ และน่าประหลาดใจ: จำนวนขั้นตอนที่ฉันทำในเดือนธันวาคม^(December)ไม่ได้ต่ำที่สุดในปี 2014 ซึ่งสามารถอธิบายได้ค่อนข้างง่าย:

• เราต้องย้ายไปที่อพาร์ตเมนต์ใหม่ในเดือนนี้ นี่หมายถึงการดูอพาร์ตเมนต์ 15-20 ห้องก่อนจะเลือกห้องที่เราย้ายเข้ามา ซึ่งต้องขับรถและเดินมาก
• อพาร์ตเมนต์ใหม่มีขนาดใหญ่กว่าห้องที่เก่ามาก ภรรยาของฉันกำลังล้อเล่นว่าเราจะได้รับขั้นตอนจำนวนมากขึ้นในก้าวใหม่
• จริงๆแล้วการขนย้ายสิ่งของของเรานั้นก็ต้องการการเคลื่อนไหวอย่างมากเช่นกัน

นี่คือวิธีที่ฉันจัดการเพื่อให้บรรลุขีดจำกัดที่แนะนำไว้ที่ 10k ต่อวัน^{(day limit)}แม้จะยุ่งมากในเดือนธันวาคม^(December)ด้วยอุณหภูมิภายนอกที่เย็นจัด ข่าวดี!

ในแง่ของแคลอรี่ที่เผาผลาญนั้นลดลงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับเดือนก่อน เราหยุด การฝึก Qwan Ki Do เป็นเวลา 2 สัปดาห์ และฉันไม่มีเวลาชดเชยด้วยตัวเอง สิ่งต่าง ๆ กลับมาเป็นปกติในเดือนมกราคม^(January)แม้ว่า!

น้ำหนัก

ฉันตั้งใจทิ้งน้ำหนักไว้ที่ส่วนท้ายด้วยเหตุผล 2 ประการ: ประการแรกเป็นเพราะฉันไม่ได้วัดปริมาณตัวเองในช่วงวันหยุดเพื่อควบคุมน้ำหนักของฉัน ฉันยังประเมินการบริโภคมากเกินไปอย่างก้าวร้าวเกินไป ฉันรู้มันอยู่ในใจแล้ว แต่การเห็นข้อมูลทำให้ฉันเปลี่ยนพฤติกรรม

ปริมาณทั้งหมดของฉันสูงกว่าแคลอรีทั้งหมดที่ฉันเผาผลาญ แต่ฉันก็ยังลดน้ำหนักได้เล็กน้อย

มี 2 ​​เหตุผลสำหรับสิ่งนี้:

• ฉันหยุดกินWasa Crispbreadและ Pretzels ซึ่งอุดมไปด้วยโซเดียม ดังนั้นฉันจึงเริ่มกำจัดน้ำที่กักอยู่ในร่างกายของฉันออกไปอีกเล็กน้อย
• การประเมินเกินจริงเชิงรุก แม้แต่เพิ่มอีก 10% ก็มีความสำคัญในระยะยาว

ต่อจากนี้ไปฉันจะพยายามมีสติในการเข้าสู่ระบบมากขึ้น

สิ่งที่ฉันได้เรียนรู้ในเดือนธันวาคมนี้

ฉันดีใจมากที่ได้ทำเช่นนี้ ฉันไม่เคยคิดเลยว่าข้อมูลจะสมบูรณ์ขนาดนี้ ข้อสรุปหลักของฉันคือแม้ว่าพฤติกรรมของเราจะแตกต่างกันมากในเดือนธันวาคม^(December)ความแตกต่างโดยรวมของสิ่งที่เรากิน วิธีการนอนหลับ และการเคลื่อนไหวของเรานั้นเล็ก ในภาพรวมแน่นอน

คุณไม่อ้วนเพราะ วันหยุด คริสต์มาส^(Christmas)แต่เนื่องมาจากไลฟ์สไตล์ที่มีอยู่ของคุณ ดังที่ฉันได้กล่าวไปแล้ว เรามักจะให้ความสำคัญกับน้ำหนักของเรามากขึ้นในช่วงเวลานี้ และนั่นคือเมื่อเราสังเกตเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นในระหว่างปี

ในด้านการหาปริมาณ^{(quantifying front)}ฉันจะประเมินอาหารมากเกินไปอย่างระมัดระวังมากขึ้น 9 เดือนดูเหมือนจะมีข้อมูลมากมายตั้งแต่แรกเห็น แต่ฉันรู้ทันทีว่าคุณต้องการมากกว่านี้

เมตริกหนึ่งที่ฉันอยากเห็นคือปริมาณ^{(water intake)}น้ำ ฉันเริ่มบันทึกเมื่อเร็ว ๆ นี้ แต่ฉันยังไม่เก่ง ฉันสังเกตว่าเวลาเลี้ยง เรากินมากขึ้นและดื่มน้อยลงไปพร้อม ๆ กัน มีทฤษฎีที่ว่าโดยส่วนใหญ่แล้วความรู้สึกหิวของเราคือความกระหาย^{(fact thirst)}แต่เราไม่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างความหิวได้อย่างถูกต้อง

ฉันขอจบบทความนี้ด้วยการขอให้คุณมีความสุขในปีใหม่ ^{(Quantified New Year)}ขอ^(May)ให้ตัวชี้วัดทั้งหมดของคุณก้าวไปสู่ความท้าทายในปี 2558

Andrei Ismail เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์พร้อมประสบการณ์การเริ่มต้นใช้งานภายใต้เข็มขัดของเขาและปริญญาเอกด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาลดน้ำหนักได้ 50 ปอนด์ใน 6 เดือน และขณะนี้กำลังทำงานในโปรแกรมการฝึกสอนฟิตเนสสำหรับ geeks ที่WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS^{(WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS)(Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.)}

Christmas Doesn't Make You Fat, The Rest Of The Year Does

We've all been through the Christmas holidаys, and are thinking of ways to compensate for the sudden change in lifestyle for 2 weekѕ. Everyone seems to be worried about the weight put on dυring the holidays, so I decided to have the first quantified Christmas and New Year. After getting the data from paying attention to my aсtivity, slеep and food, I have drawn some very interesting conclusions. In this article, I will share with yоu the dаta from December 2014, compared to the rest of the year. The sυrprising insight is that the holidays are, in fact, not that significant compared to the rest of the year when looking at the actual data. Here's what I have learned:

What Was I Tracking?

Because I knew I was moving to a new apartment in December, I chose to restrict myself to several types of metrics that were already easy to track for me:

• Food-related metrics: I keep a detailed food log, that focuses on the main macronutrients - carbs, proteins, fibers, and fat - in addition to calories
• Sleep-related metrics: sleep quality (as measured by my BodyMedia Link armband), sleep duration and time to fall asleep
• Activity-related metrics, as reported by my BodyMedia Link armband (number of steps, calories burned)
• Weight measurement during the morning and evening

Note that there is an error in tracking everything. From the weight (the scale might have an error), to estimating the food quantities and the measurement of the BodyMedia Link sensor. However, that only implies that the data is not correlated correctly in some situations, as you will see in this case study. Despite all errors, interesting conclusions can still be drawn.

Preliminary Conclusions

My main conclusion is that the lifestyle in December is mostly the same lifestyle that I have during the rest of the year, exacerbated a bit (10-15%) by the holidays. So if you gain weight, it's because you are maintaining the unhealthy lifestyle from the rest of the year and only amplifying it: eating a bit more, sleeping a bit more, moving a bit less. But most of us only tend to pay attention to our weight during this period, so a false impression that the problem lies in the holidays is created.

I tracked my own weight during this period, and even though there was literally no limit on what I ate, I only gained 1 kg (2 lbs) during the holidays, which is slowly coming off now. That is unbelievable at first sight - are holidays only 10% worse than the rest of the year? Looking at the data, it is true.

Here is the aggregated data for the last 9 months of 2014. Notice how the weight is still trending down slowly, despite the fact that my calories burned are below calories eaten. That is because I have been over-estimating food more aggressively lately (will have to stop that). I also started drinking more water, while eating less sodium, making the total quantity of water in my body decrease.

Small changes in the data sometimes reflect huge changes in life. Now, let's go through the individual categories of metrics mentioned before (food, sleep, activity, weight) in order to see how they varied throughout the holiday season.

I considered the whole month of December as the holiday season. I chose the whole month because the first half is usually busier in order to make arrangements for the second half. So the whole month is a disruption from our normal routine.

Food

My first reaction when seeing the data was: "It wasn't that bad!". My average calorie intake for December was about 3700 kcal per day, compared to the 3330 kcal per day average for the past 3 months (September-November). Interestingly enough, that is an 11% increase! In absolute numbers, it's quite significant, of course.

If you're wondering why I'm eating so many calories, it's because I also burn a lot (as measured by the BodyMedia Link). My current weight goal is to lose about 1 kg (2 lbs) per month for the next 3 months, so I will pay more attention. During the last months, I've over-estimated my food intake more aggressively than usual, so the actual numbers are not that high to begin with.

Leaving calories aside, the other food metrics look pretty good. I've been having a problem with fat intake since May 2014, as my fat intake has been somewhere between 40% and 45% of the calorie intake. This is bad, and leads to increased heart disease risk on the longer term, I know. This is because of the following changes:

• I practice intermittent fasting (eating only breakfast and lunch); this means that I am eating foods that are denser in calories. Those tend to contain more fat.
• I gave up meat (except for fish meat) sometime in June 2014; the reason is because I do not trust that you can find a reliable, constant source of healthy meat. This further complicates my fat intake, as I am struggling to find a low-fat way to bring enough proteins into my diet. They are required for tissue growth, and I am currently taking them from vegetables and cheese.
• I started eating one avocado per day (well, almost - about 200 in the past 9 months). It contains quite a lot of unsaturated fat. Even though it is believed to lower heart disease risk, the overall metric is still quite problematic.

But the good thing is, fat intake during December wasn't worse than the usual. Another thing that I had been closely monitoring since November 2014 was sodium intake. You see, I had been eating salty foods for months without paying too much attention. Too much sodium leads to increased risk of cardiovascular disease:

• Wasa fiber-rich crispbread in order to help keep my fiber intake high. But I never considered checking the salt as well.
• Olive Oil Pretzels in order to halt my weight loss with its calories by introducing a healthy snack (or so I thought).

I eliminated both from my diet in December 2014, and you can see that even though I was feasting on certain days (my personal record being 7000 kcal eaten in the Christmas day), the monthly sodium average is much better.

Since my wife and I are both not eating meat anymore except fish, we have to be very careful about our protein intake. Happily for us, our moms took notice of that when we visited our families for the holidays, and the big meals we took part in were rich in fish meat. So in December, I had a 13.26% average intake from proteins, highest ever since I quit eating other types of meats.

For me, logging a feast makes me feel more relaxed and enjoy it more. This is a bit counterintuitive, but the reason is that I know I can now evaluate my excess and compare it to what happens to the rest of the year.

Finally, even though holiday food is mostly cooked and lacks fiber, I still managed to pull of a 45 grams per day of fiber average in December. Despite the fact that I stopped eating the Wasa Crispbread.

Sleep

The two sleep metrics that I closely follow are: Sleep Score (0-100, the higher the better) and Time to Fall Asleep. I measure both by wearing my BodyMedia Link with me to bed. The Sleep Score is the ratio between the time it you were sleeping (according to the sensor), and the time spent in bed. One night's data might look like this:

While it's easy to understand why I use the sleep score, Time to Fall Asleep is important to me because I am a hyperactive person with problems falling asleep. To improve that, I employ a number of different tricks: read before bedtime from my Kindle without my glasses on (to make my eyes tired), sleep on an empty stomach so that I have less energy during the evening (intermittent fasting), avoid coffee altogether. Over time, it has proven a very good measure of how well I am doing.

During December 2014, my Sleep Score average was back up to 86%, a stellar performance I had not achieved since the beginning of summer, when I was walking daily plenty of miles per day in fresh air and relaxing more. The score was good despite the stress associated with searching for a new apartment and moving all the things into it (we filled a generous van with them).

The Time to Fall Asleep was at an all-time low. Basically, whenever I had time to hit the bed, I would fall asleep immediately. I did not have energy to read from my Kindle at all, which was a good sign but it got me thinking about my precious books and changing my reading routine.

Slept minutes were about the same as the last 2 months (October and November) - 370 minutes. This was significantly higher than September (which had 357). In September I started working on Programmer Fitness, and I did not know how to organize my time yet. This led to a lot of late nights, and at the end of the month, I decided to get a bit more sleep and a more regular schedule.

My sleep score is usually 85%, which means I spend 7 hours in bed, and sleep 6 of them. That is an average which includes weekends and holidays. If it sounds like a low value, please know that I tried to increase it, but wasn't convinced about the results.

Activity

While working on Programmer Fitness, I noticed that the only meaningful amount of burned calories an average person can control is proportional to the number of steps we make. Below are two graphs from an actual client to prove that. The first is the breakdown of burned calories into the Basal Metabolic Rate, Moderate Activity and Intense Activity (adding up to the total number of burned calories).

The second one is the scary correlation of Moderate Activity with the number of steps.

That makes me care about the number of my steps more than you'd expect. And surprise: the number of steps I made in December were not the lowest of 2014. It can be explained quite simply:

• We had to move to a new apartment this month. This meant viewing 15-20 apartments before choosing the one we moved in. That required a lot of driving and walking.
• The new apartment is substantially bigger than the older one. My wife was joking that we will get a larger number of steps in the new one.
• Actually moving our things also required a lot of movement.

This is how I managed to achieve the recommended 10k per day limit, despite the busy December with freezing temperatures outside. Good news!

In terms of burned calories, there is a slight decrease compared to the previous months. We had a 2-week pause in our Qwan Ki Do trainings, and I did not have time to compensate for that on my own. Things are back to normal in January though!

Weight

I intentionally left the weight at the end for 2 reasons: first, it's because I did not quantify myself during the holidays in order to manage my weight. I was also over-estimating the intake too aggressively. I knew it in my heart already, but seeing the data convinced me to change my behaviour.

My total intake is higher than my total calories burned, but I still lost a bit of weight.

There are 2 reasons for this:

• I stopped eating the Wasa Crispbread and the pretzels, which were rich in sodium. So I started to eliminate a bit more water, which was being held in my body.
• The aggressive over-estimation. Even an extra 10% is important on the long term.

I will try to be more mindful of my logging from now on.

What I Have Learned This December

I am so glad I did this. I never imagined the data would be so rich. My main conclusion is that even though our behaviour differs quite a lot in December, the overall differences in what we eat, how we sleep and how much we move are small. In the big picture, of course.

You don't grow fat because of the Christmas holidays, but due to your existing lifestyle. As I mentioned, we tend to pay closer attention to our weight during this time, and that is when we notice what had been happening during the year.

On the quantifying front, I will over-estimate food more conservatively. 9 months seems like a lot of data at first sight, but I quickly realised you need more.

One metric that I would have liked to see is water intake. I started to log it recently, but I'm not very good at it yet. I've noticed that when feasting, we simultaneously eat more and drink less. There is a theory that most of the time our feeling of hunger is in fact thirst, but we cannot correctly distinguish between them.

I would like to end this article by wishing you a Happy Quantified New Year! May all your metrics rise to the challenge in 2015.

Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.

Related posts

• โซลูชันอัจฉริยะของ Samsung ช่วยให้ฉันต่อสู้กับโรคภูมิแพ้ได้อย่างไร

• วิธีการรักษาวิถีชีวิตที่ใช้งานกับ Samsung Health ecosystem

• 5 วิธีในการปรับปรุงสุขภาพของคุณด้วย ASUS VivoWatch 5 -

• 6 แอพ Android ฟรีที่ดีที่สุดสำหรับการเลิกบุหรี่

• กลยุทธ์ในชีวิตจริงในการบันทึกการบริโภคอาหารของคุณ

• Xiaomi Mi Band 6, Mi Watch Lite หรือ Mi Watch: อันไหนที่เหมาะกับคุณ?

• 10 อาหารที่ดีที่สุดถึง Stay Active and Energetic ใน Office

• Best Chrome Extensions เพื่อให้มีสุขภาพดีสำหรับงานที่ถูกผูกไว้กับโต๊ะทำงาน

• แอพ White Noise ฟรีที่ดีที่สุดสำหรับ Windows 10

• Device Performance & Health คืออะไรและวิธีการซ่อนส่วนนี้คืออะไร?

• รายการโทรศัพท์มือถือที่มีการปล่อยสูงสุดและต่ำสุด

• Workrave เป็นซอฟต์แวร์ฟรีในการควบคุมเวลาบนคอมพิวเตอร์

• WiFi ปลอดภัยต่อสุขภาพของคุณและที่บ้านหรือไม่?

• วิธีการป้องกันตัวเองจาก Laptop radiation

• คู่มือการซื้อเราเตอร์ ASUS Wi-Fi 6 สำหรับคริสต์มาสปี 2021 -

• Mobile Phones Health Hazards, Risks and Dangers

• วิธีตรวจสอบว่าพีซีของคุณสามารถทำงาน Windows 11 PC Health Check tool

• วิธีการนั่งหน้าคอมพิวเตอร์: การคำนวณการยศาสตร์

• Strechly เตือนให้คุณหยุดพักและผ่อนคลายขณะทำงานบนพีซีของคุณ

• Prevent Repetitive Strain Injury โดยใช้ Big Stretch Reminder บนพีซีของคุณ