ზომვა
რატომ ვერ შეგიძლიათ დააკონტროლოთ პორცია
პორციის შეფასების შეცდომა იმდენად დიდია, რომ უმეტესობას იმაზე, რაც ადამიანები ცდილობენ შეცვალონ თავიანთ კვებაში, ჩაახშობს. ეს არის პრობლემა, რომლის გადასაჭრელადაც არსებობს საკვების სკანირების აპლიკაციები.
პრობლემის ზომა
პორციის ზომის შეფასების სისტემური მიმოხილვა [3] და მახსოვრობის შეცდომების [2] მიმოხილვა აჩვენებს შეცდომებს, რომლებიც რეგულარულად აღწევს ათობით პროცენტს. კრიტიკულად, შეცდომა არის ბიასი, არა შემთხვევითი: ადამიანები ქვედა ანგარიშობენ, და უფრო მეტად ქვედა ანგარიშობენ, როდესაც მიღება უფრო მაღალია და როდესაც საკვები არის ის, რის გამოც ისინი განიხილავენ.
ვალიდაცია ორჯერ მარკირებული წყლის წინააღმდეგ — რეფერენტული მეთოდი, რომელიც გაწვდილია ჩვენს მეტაბოლიზმის საიტზე — პირდაპირ რაოდენობრივად განსაზღვრავს ამას. სწორედ ამიტომ საკვების დღიური, რომელიც აჩვენებს 1,600 კკალ-ს და არანაირი წონის ცვლილება, ჩვეულებრივ, ზომვის პრობლემა, არა მეტაბოლური.
პორციის შეფასების შეცდომა
რატომ არის რთული
- ხმის აღქმა არ არის ხაზოვანი. თასის დიამეტრის გაორმაგება უფრო მეტს გაორმაგებს მის შიგთავსს, და ადამიანები ზომავენ სიგანით.
- მზარეულობის ზეთი უხილავია. ერთი სუფრის კოვზი 100 კკალ-ზე მეტია და არ ჩანს მახსოვრობაში კვების დროს.
- პაკეტირება განსაზღვრავს პორცია. "პორცია" არის ის, რაც კონტეინერი შეიცავს.
- რეფერენტული ობიექტები ვერ მუშაობენ. "გულ-მხოლოდ" განსხვავდება გულ-მხოლოდისგან.
- მახსოვრობა რეკონსტრუქცირდება. ადამიანები იხსენებენ იმას, რაც ჩვეულებრივ ჭამენ, არა იმას, რაც ჭამეს.
ტრენინგი ეხმარება, და ტრენინგის ეფექტების სისტემური მიმოხილვა [4] აჩვენებს, რომ გაუმჯობესება მცირდება reinforcement-ის გარეშე — ეს არის ჩვეულებრივი აღმოჩენა აღქმის უნარისთვის.
შეგიძლიათ ტექნოლოგია ამას მოაგვაროს?
აქ არის სურათზე დაფუძნებული კვების შეფასება: ფოტოგრაფირება კვების, მოდელის საშუალებით საკვების იდენტიფიცირება და მოცულობის შეფასება. არსებობს ვალიდაციის კვლევები რეფერენტულ მეთოდებთან, და გაფართოებული რეალობა მიმოხილულია როგორც შეფასების დახმარება [1].
სამართლიანი შეჯამება: სურათზე დაფუძნებული მეთოდები არის არასრულყოფილი და უკეთესი ვიდრე მახსოვრობა. ისინი ამოიღებენ მახსოვრობის ნაბიჯს, რაც არის ყველაზე დიდი შეცდომის წყარო, და მათ აქვთ ახალი შეცდომები სიღრმის შეფასებისა და დამალული ინგრედიენტების გარშემო. კვების დღიურის წინააღმდეგ, რომელიც დაწერილია მახსოვრობიდან ძილის დროს, ეს არის აშკარა გაუმჯობესება. სამზარეულოს სასწორის წინააღმდეგ, ეს არ არის.
რა ნიშნავს ეს ტრეკინგისთვის
გამოიყენეთ გაწვდილი კალორიები როგორც შესახებ სიგნალი, არა აბსოლუტური. თუ თქვენი რეგისტრირებული მიღება კვირიდან კვირამდე თანმიმდევრულია და თქვენი წონა არ მოძრაობს, სასარგებლო ნაბიჯი არის რაღაცის შეცვლა და ტენდენციის დაკვირვება — არა მთელი რიცხვის ნდობა. მეთოდის თანმიმდევრულობა მნიშვნელოვნად უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე მეთოდის სიზუსტე, რადგან თანმიმდევრული ბიასი გაუქმდება, როდესაც საკუთარ თავთან შედარებით შეადარებთ.
საერთო კითხვები
რამდენად არასწორია ჩემი საკვების დღიური?
არის ფოტოებზე დაფუძნებული აპლიკაციები ზუსტი?
უნდა ვწონო ყველაფერი?
რატომ ამბობს ჩემი აპლიკაცია, რომ 1,500 კკალ მივირთვი და არ ვკლებ?
რეფერენციები
ყოველი ციტაცია ქვემოთ უკავშირდება ორიგინალურ თანმხლებ ჩანაწერს PubMed-ზე ან DOI-ის საშუალებით. აქ არაფერი არის სამედიცინო რჩევის ჩანაცვლება.
-
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