23 марта 2016
Девайсы для фитнеса, которые призваны следить за сжиганием калорий, на самом деле совсем не надежны. Как показали результаты исследования в Национальном институте питания в Токио, часто результаты, которые показывают фитнес-браслеты, сильно завышены, или наоборот занижены.
Ученые провели проверку работы фитнес-трекеров двумя способами. Первый способ заключался в нахождении участников в специальной метаболической камере – закрытой комнате, где созданы условия для контроля расхода энергии, а люди находились в течение 24 часов и могли заниматься любой деятельностью. В этом эксперименте большинство фитнес-браслетов показало явно завышенные результаты.
Второй способ – испытуемые в течение 15 дней пили очищенную воду, которую им выдавали экспериментаторы, и должны были собирать свою мочу. По результатам этого цикла фитнес-трекеры давали заниженные показатели.
Расхождение в цифрах и реальных потерях энергии не просто дезинформирует об успехах в похудении. Для многих людей с заболеванием сердца, нарушением мозгового кровообращения заниженные результаты могут быть опасны, так как в стремлении похудеть или стать сильнее люди могут превышать допустимые нагрузки.
Завышение результатов также приводит к риску сахарного диабета для тех, кто входит в группу риска. В данном случае человек может не повышать нагрузки постепенно, и вес будет стоять или даже увеличиваться.
Хочешь узнать больше - читай отзывы
← Вернуться на предыдущую страницу
Вчені назвали ще один плюс «хорошого» холестерину 19 июня 2026
Згідно з дослідженням, опублікованим в журналі Circulation, перевірка того, наскільки добре частинки “хорошого” холестерину зменшують…
Кейт Бланшетт буде викладати в Оксфордському університеті 19 июня 2026
Кейт Бланшетт буде викладати в Оксфордському університеті
Розвиток невеликих моделей ШІ для ПК загрожує OpenAI та Anthropic — часто вони не гірші за великі 19 июня 2026
Американські дослідники з'ясували, що компактні ІІ-моделі (SLM), які запускаються на локальних комп'ютерах, здатні ефективно виконувати більшість завдань, які наразі покладаються на великі центри обробки даних. Однак, як пише Reuters, намічений перехід до менш ресурсозатратних технологій ставить під загрозу бізнес-моделі та високі ринкові оцінки таких гігантів індустрії, як OpenAI та Anthropic.