Չափում
Ինչու չեք կարող գնահատել բաժինը
Բաժնի գնահատման սխալը բավական մեծ է, որպեսզի խեղի այն ամենը, ինչ մարդիկ փորձում են փոխել իրենց սննդակարգում։ Սա է խնդիրը, որի լուծման համար գոյություն ունեն սննդի սկանավորման հավելվածներ։
Խնդրի չափը
Համակարգված վերանայում բաժնի չափի գնահատման [3] և հիշողության սխալների [2] վերաբերյալ գտնում է սխալներ, որոնք սովորաբար հասնում են տասնյակ տոկոսների։ Կարևոր է, որ սխալը հակված է, ոչ թե պատահական. մարդիկ նվազեցնում են հաշվարկը, և ավելի շատ են նվազեցնում, երբ ընդունումը բարձր է և երբ սնունդը այն է, որի համար նրանք զգում են դատապարտված։
Վավերացում երկակի մակնշված ջրի դեմ՝ հղման մեթոդ, որը ծածկված է մեր մետաբոլիզմի կայքում՝ դա ուղղակիորեն քանակականորեն գնահատում է։ Դա է պատճառը, որ սննդի օրագիր, որը ցույց է տալիս 1,600 կկալ, առանց քաշի փոփոխության, սովորաբար չափման խնդիր է, այլ ոչ թե մետաբոլիկ։
Բաժնի գնահատման սխալ
Ինչու է դժվար
- Ծավալի ընկալումը ոչ-գծային է։ Աղջիկի տրամագիծը կրկնապատկելը ավելի քան կրկնապատկում է դրա պարունակությունը, և մարդիկ գնահատում են լայնության միջոցով։
- Խոհարարական յուղը տեսանելի չէ։ Մի ճաշի գդալը ավելի քան 100 կկալ է և չի երևում սննդի հիշողության մեջ։
- Փաթեթավորումը սահմանում է բաժինները։ «Բաժինը» այն է, ինչ պահեստում է տարան։
- Հղման օբյեկտները ձախողվում են։ «Ատամի չափի» չափը տարբեր է ատամի չափի հետ։
- Հիշողությունը վերակառուցում է։ Մարդիկ հիշում են, թե ինչ են սովորաբար ուտում, այլ ոչ թե ինչ են ուտել։
Ուսուցումը օգնում է, և ուսուցման ազդեցությունների համակարգված վերանայում [4] ցույց է տալիս, որ բարելավումը նվազում է առանց ուժեղացման՝ սովորական գտածո զգայական հմտության համար։
Կարո՞ղ է տեխնոլոգիան դա լուծել։
Սա այն է, որտեղ պատկերային սննդակարգի գնահատումը մտնում է գործի. լուսանկարեք ուտելիքը, թող մոդելը ճանաչի սնունդը և գնահատի ծավալը։ Վավերացման ուսումնասիրություններ գոյություն ունեն հղման մեթոդների դեմ, և ավելացված իրականությունը վերանայվել է որպես գնահատման օգնություն [1]։
Անհավատալի ամփոփում. պատկերային մեթոդները թերի են և ավելի լավ են, քան հիշողությունը։ Նրանք հեռացնում են հիշողության քայլը, որը ամենամեծ սխալի աղբյուրն է, և նրանք ժառանգում են նոր սխալներ խորության գնահատման և թաքնված բաղադրիչների շուրջ։ Հիշողության հիման վրա գիշերային ժամին գրանցված սննդի օրագրի դեմ, դա ակնհայտ բարելավում է։ Խոհանոցային կշեռքի դեմ, դա չէ։
Ինչ է դա նշանակում հետևելու համար
Օգտագործեք հետևվող կալորիաները որպես համեմատական ազդանշան, ոչ թե բացարձակ։ Եթե ձեր գրանցված ընդունումը շաբաթից շաբաթ consistent է, և ձեր քաշը չի շարժվում, օգտակար քայլը ինչ-որ բան փոխելն է և հետևել միտմանը՝ ոչ թե վստահել ամբողջ թվին։ Մեթոդի համաչափությունը շատ ավելի կարևոր է, քան մեթոդի ճշտությունը, քանի որ համաչափ հակվածությունը չեղյալ է լինում, երբ դուք համեմատում եք ինքներդ ձեզ հետ։
Հանրային հարցեր
Ինչքան սխալ է իմ սննդի օրագիրը։
Արդյո՞ք լուսանկարային հավելվածները ճշգրիտ են։
Արդյո՞ք պետք է ամեն ինչ կշռեմ։
Ինչու է իմ հավելվածը ասում, որ ես ուտել եմ 1,500 կկալ և ես չեմ կորցնում։
Հղումների ցանկ
Յուրաքանչյուր հղում ներքևում կապում է սկզբնական գործընկերային գրառման հետ PubMed-ում կամ DOI-ի միջոցով։ Այստեղ ոչինչ չի փոխարինում բժշկական խորհրդին։
-
Application of Augmented Reality Technology as a Dietary Monitoring and Control Measure Among Adults: A Systematic Review Gonzalez GV, Mao B, Wang R, et al. · Nutrients · 2025 · Systematic review DOIPubMed 41470837Full text
-
A systematic review of recall errors associated with portion size estimation aids in children de Vlieger NM, Weltert M, Molenaar A, et al. · Appetite · 2020 · Systematic review DOIPubMed 31751634
-
Validity of image-based dietary assessment methods: A systematic review and meta-analysis Ho DKN, Tseng SH, Wu MC, et al. · Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) · 2020 · Meta-analysis DOIPubMed 32839035
-
Portion size estimation in dietary assessment: a systematic review of existing tools, their strengths and limitations Amoutzopoulos B, Page P, Roberts C, et al. · Nutrition reviews · 2020 · Systematic review DOIPubMed 31999347
-
The Role of Various Forms of Training on Improved Accuracy of Food-Portion Estimation Skills: A Systematic Review of the Literature Hooper A, McMahon A, Probst Y · Advances in nutrition (Bethesda, Md.) · 2019 · Systematic review DOIPubMed 30629097Full text
-
Dietary assessment in minority ethnic groups: a systematic review of instruments for portion-size estimation in the United Kingdom Almiron-Roig E, Aitken A, Galloway C, et al. · Nutrition reviews · 2017 · Systematic review DOIPubMed 28340101Full text
-
Immersive Virtual Reality Dietitian Improves Portion Control Self-Efficacy and Portion Size Estimation Accuracy Braga BC, Long J, Maksi S, et al. · Journal of nutrition education and behavior · 2025 · Randomised controlled trial DOIPubMed 40019425
-
An automated image-based dietary assessment application: a pilot study Lee L, Bishop R, Stanley J · Journal of nutritional science · 2025 · Randomised controlled trial DOIPubMed 41321681Full text
-
Validity and Usability of a Smartphone Image-Based Dietary Assessment App Compared to 3-Day Food Diaries in Assessing Dietary Intake Among Canadian Adults: Randomized Controlled Trial Ji Y, Plourde H, Bouzo V, et al. · JMIR mHealth and uHealth · 2020 · Randomised controlled trial DOIPubMed 32902389Full text
-
The international food unit: a new measurement aid that can improve portion size estimation Bucher T, Weltert M, Rollo ME, et al. · The international journal of behavioral nutrition and physical activity · 2017 · Randomised controlled trial DOIPubMed 28899402Full text
-
Portion-size estimation training in second- and third-grade American Indian children Weber JL, Cunningham-Sabo L, Skipper B, et al. · The American journal of clinical nutrition · 1999 · Randomised controlled trial DOIPubMed 10195603
-
New mobile methods for dietary assessment: review of image-assisted and image-based dietary assessment methods Boushey CJ, Spoden M, Zhu FM, et al. · The Proceedings of the Nutrition Society · 2017 · Review DOIPubMed 27938425
-
Merging dietary assessment with the adolescent lifestyle Schap TE, Zhu F, Delp EJ, et al. · Journal of human nutrition and dietetics : the official journal of the British Dietetic Association · 2014 · Review DOIPubMed 23489518Full text
-
Development and validation of a smartphone image-based app for dietary intake assessment among Palestinian undergraduates Hattab S, Badrasawi M, Anabtawi O, et al. · Scientific reports · 2022 · Journal article DOIPubMed 36104377Full text
-
Development and evaluation of image-series for portion size estimation in dietary assessment among adults Salvesen L, Engeset D, Øverby NC, et al. · Journal of nutritional science · 2021 · Journal article DOIPubMed 33889386Full text
-
The accuracy of portion size estimation using food images and textual descriptions of portion sizes: an evaluation study Lucassen DA, Willemsen RF, Geelen A, et al. · Journal of human nutrition and dietetics : the official journal of the British Dietetic Association · 2021 · Journal article DOIPubMed 33761165Full text
-
Validation of a Smartphone Image-Based Dietary Assessment Method for Pregnant Women Ashman AM, Collins CE, Brown LJ, et al. · Nutrients · 2017 · Journal article DOIPubMed 28106758Full text