उच्च शरीर वसा प्रतिशत के साथ त्रुटि बढ़ती है? स्मार्टवॉच के अध्ययन ने प्रस्तुत किए असुविधाजनक तथ्य

बांह पर प्रदर्शित "500kcal" एक माप नहीं बल्कि एक अनुमान है

जैसे ही व्यायाम समाप्त होता है, स्मार्टवॉच पर "500kcal खर्च" प्रदर्शित होता है। इस उपलब्धि की भावना से, कुछ लोग सोच सकते हैं कि "अब मिठाई खाना ठीक है"। हालांकि, वह 500kcal शरीर के अंदर सीधे मापा गया मूल्य नहीं है। यह निर्माता के अद्वितीय एल्गोरिदम द्वारा हृदय गति, बांह की गतिविधि, आयु, लिंग, ऊंचाई, वजन आदि का उपयोग करके गणना किया गया अनुमान है।

यह अंतर केवल शब्दों का मुद्दा नहीं है। यदि आप इसे व्यायाम के एक संकेतक के रूप में देखते हैं, तो कुछ त्रुटि स्वीकार्य हो सकती है, लेकिन यदि आप इसे वजन घटाने के लिए कैलोरी सेवन का "बजट" बनाने के लिए उपयोग करते हैं, तो त्रुटि सीधे भोजन की मात्रा में अंतर बन सकती है। एक नए अध्ययन ने संकेत दिया है कि यह अंतर न केवल उपकरणों के बीच भिन्न होता है, बल्कि शरीर की वसा प्रतिशत के साथ भी बढ़ सकता है।

चार लोकप्रिय मॉडलों की "श्वसन गैस" के साथ तुलना

फ्लोरिडा इंटरनेशनल यूनिवर्सिटी की शोध टीम ने Apple Watch Series 8, Fitbit Sense 2, Samsung Galaxy Watch 5, Garmin Forerunner 955 के चार मॉडलों का परीक्षण किया। प्रतिभागी 18 से 50 वर्ष की उम्र के हिस्पैनिक वयस्क थे, जिनकी औसत आयु 23 वर्ष थी। प्रतिभागियों ने एक रिकम्बेंट साइकिल चलाई, और 10 मिनट के व्यायाम के दौरान हर 2 मिनट में मध्यम और उच्च तीव्रता को बदल दिया। इसके पहले और बाद में, प्रत्येक 5 मिनट का आराम और पुनर्प्राप्ति समय निर्धारित किया गया, और घड़ी का व्यायाम मोड इस कुल 20 मिनट के दौरान सक्रिय था।

मानक के रूप में उपयोग किया गया, COSMED K5 नामक एक मेटाबोलिक माप उपकरण था, जो श्वास में ऑक्सीजन और कार्बन डाइऑक्साइड का विश्लेषण करके ऊर्जा खर्च का निर्धारण करता है। यह कलाई से प्राप्त अप्रत्यक्ष जानकारी के बजाय, श्वसन गैस से मेटाबोलिज्म का मूल्यांकन करता है, और इसे प्रयोगशाला में तुलना के मानक के रूप में उपयोग किया जाता है।

शोध टीम ने घड़ी के मूल्य से मानक मूल्य को घटाकर "बायस", अंतर के आकार को देखने के लिए "पूर्ण त्रुटि", और मानक मूल्य के सापेक्ष त्रुटि के प्रतिशत के रूप में "पूर्ण प्रतिशत त्रुटि" की जांच की। यदि आप इसे अलग नहीं करते हैं, तो आप "औसतन यह सही है, लेकिन व्यक्तिगत रूप से यह बहुत दूर है" जैसी घटना को नजरअंदाज कर सकते हैं।

Garmin और Samsung ने अधिक मूल्यांकन किया, Apple ने तुलनात्मक रूप से छोटा अंतर

जब डेटा गुणवत्ता के मानदंडों को पूरा करने वाले मापों की तुलना की गई, तो औसत बायस Apple के लिए प्लस 21.6kcal, Garmin के लिए प्लस 68.6kcal, और Samsung के लिए प्लस 56.8kcal था। इसका मतलब है कि इस स्थिति में, तीनों मॉडलों ने औसतन वास्तविकता से अधिक दिखाया, विशेष रूप से Garmin और Samsung की अधिक मूल्यांकन की प्रवृत्ति बड़ी थी।

Fitbit का औसत बायस प्लस 3.1kcal था, जो पहली नजर में सबसे अच्छा लगता है। हालांकि, इस संख्या के आधार पर "Fitbit सटीक है" निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता। Fitbit में मानक मूल्य के 450% से अधिक के असामान्य मूल्य के 7 मामले सामने आए, जो इस मॉडल के परीक्षणों के लगभग 13% के बराबर थे। इनको हटाने के बाद औसत प्लस 3.1kcal था, और हटाने से पहले औसत बायस प्लस 128.6kcal तक बढ़ गया था। कुछ मापों में कोई मूल्य नहीं आया।

इसके अलावा, प्रतिभागियों की औसत शरीर वसा प्रतिशत में मॉडल अनुमान की पूर्ण त्रुटि Apple के लिए लगभग 25.2kcal, Fitbit के लिए लगभग 18.8kcal, Garmin के लिए लगभग 47.9kcal, और Samsung के लिए लगभग 41.0kcal थी। Fitbit का मूल्य छोटा है क्योंकि यह विश्लेषण बड़ी समस्या वाले बाहरी मूल्यों को छोड़कर किया गया था। पूरे अध्ययन में, यह रिपोर्ट किया गया कि मॉडल के आधार पर विशिष्ट पूर्ण प्रतिशत त्रुटि का माध्यिका लगभग 15-25% था।

हालांकि, यह "Apple हमेशा सटीक है" या "Garmin हमेशा लगभग 70kcal अधिक है" जैसी रैंकिंग नहीं है। यह परिणाम सीमित परिस्थितियों में प्राप्त किया गया था, जैसे कि लक्षित मॉडल, अल्पकालिक साइकिल व्यायाम, और प्रतिभागियों के गुण। बाहरी दौड़, शक्ति प्रशिक्षण, दैनिक जीवन, और अन्य पीढ़ियों के उपकरणों के लिए परिणाम बदल सकते हैं।

जितना अधिक शरीर वसा प्रतिशत, सभी मॉडलों में त्रुटि बढ़ी

इस अध्ययन में सबसे ध्यान देने योग्य बात यह है कि जैसे-जैसे शरीर वसा प्रतिशत बढ़ता गया, चारों ब्रांडों में कैलोरी अनुमान की त्रुटि बढ़ गई। त्रुटि की वृद्धि की दर ब्रांड के अनुसार भिन्न थी, और प्रतिशत त्रुटि Fitbit और Garmin में Apple की तुलना में तेजी से बढ़ी, जबकि पूर्ण त्रुटि में Garmin और Samsung की वृद्धि उल्लेखनीय थी।

इस प्रयोग से यह निश्चित रूप से नहीं कहा जा सकता कि शरीर वसा प्रतिशत क्यों प्रभावित करता है। कई घड़ियाँ ऑप्टिकल हृदय गति सेंसर और एक्सेलेरोमीटर का संयोजन करती हैं जो त्वचा पर प्रकाश डालकर रक्त प्रवाह परिवर्तन को पढ़ती हैं। त्वचा के नीचे की परत की मोटाई, रक्त प्रवाह, व्यायाम के दौरान नरम ऊतक की गति, और कलाई पर फिट होने की डिग्री संकेत को प्रभावित कर सकती है। इसके अलावा, यदि एल्गोरिदम को सीखने और समायोजित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा में शरीर के प्रकार की विविधता पर्याप्त रूप से शामिल नहीं है, तो कुछ शरीर के प्रकारों में त्रुटि बड़ी हो सकती है।

दूसरी ओर, इस अध्ययन में जांचे गए फिट्जपैट्रिक वर्गीकरण III से V की सीमा में, त्वचा के प्रकार और त्रुटि के बीच कोई स्पष्ट संबंध नहीं पाया गया। हालांकि, सबसे गहरे रंग के V प्रकार के केवल 4 लोग थे, और I, II, VI प्रकार शामिल नहीं थे। "त्वचा का रंग सटीकता को प्रभावित नहीं करता" ऐसा सामान्यीकरण नहीं किया जा सकता।

शीर्षक में "डायट को नुकसान" अध्ययन द्वारा सीधे प्रमाणित नहीं किया गया

एक महत्वपूर्ण बिंदु है। इस अध्ययन ने व्यायाम के दौरान ऊर्जा खर्च अनुमान की सटीकता को मापा, और यह नहीं देखा कि स्मार्टवॉच का उपयोग करने वाले लोग वास्तव में वजन बढ़ा या वजन घटाने में असफल रहे। इसलिए, "स्मार्टवॉच डायट को नुकसान पहुंचाती है" ऐसा कहना एक कदम आगे की व्याख्या है।

फिर भी, जोखिम का मार्ग समझा जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि घड़ी खपत को अधिक आंकती है, और उस मात्रा को हर बार भोजन में पुनः प्राप्त किया जाता है, तो व्यक्ति द्वारा अनुमानित कैलोरी घाटा कम हो जाएगा। यदि त्रुटि एक ही दिशा में जमा होती है, तो "गणना के अनुसार वजन घटाना चाहिए, लेकिन वजन नहीं घट रहा" जैसी स्थिति उत्पन्न हो सकती है। अध्ययन के प्रमुख भी चेतावनी देते हैं कि यदि प्रदर्शन को सटीक संख्या के रूप में लिया जाता है, तो यह साप्ताहिक रूप से सैकड़ों किलोकैलोरी का अंतर बन सकता है, और घाटा समझे जाने पर भी अधिशेष हो सकता है।

इसके विपरीत, त्रुटि के डर से भोजन को अत्यधिक कम करना भी खतरनाक है। पुनर्प्राप्ति और निरंतर व्यायाम के लिए ऊर्जा की आवश्यकता होती है, और केवल इसलिए कि प्रदर्शन सटीक नहीं है, अत्यधिक सेवन प्रतिबंध को सही नहीं ठहराया जा सकता। समस्या घड़ी का उपयोग करने में नहीं है, बल्कि अनुमानित मूल्य को सटीक लेखांकन संख्या की तरह मानने में है।

SNS पर "फिर भी भरोसा नहीं" और "मेरे लिए उपयुक्त" दोनों मौजूद हैं

यह अध्ययन 2026 के जुलाई के अंत में प्रकाशित हुआ था, और सार्वजनिक खोज में पुष्टि की जा सकने वाली सीमा में, अध्ययन के प्रति SNS पर प्रतिक्रियाएँ अभी भी सीमित हैं। जब संबंधित उपयोगकर्ता पोस्टों तक विस्तार किया जाता है, तो चर्चा तीन मुख्य श्रेणियों में विभाजित होती है।

पहली श्रेणी है, "पूर्ण मान पर भरोसा नहीं करना, बल्कि इसे एक संकेतक के रूप में उपयोग करना" जो यथार्थवादी दृष्टिकोण है। Apple Watch के कैलोरी प्रदर्शन पर सवाल उठाने वाले Reddit पोस्ट में, घड़ी के आंकड़ों को नजरअंदाज कर अनुभव को प्राथमिकता देने की आवाजें थीं, या छाती की पट्टी के साथ संयोजन में घड़ी को एक निश्चित आधार रेखा के रूप में देखने की राय थी। "प्रयोगशाला के बाहर यह केवल एक अनुमान है" इस तरह की सोच शोधकर्ताओं के सुझाव के साथ भी मेल खाती है।

दूसरी श्रेणी है, ब्रांड बदलने पर बड़े अंतर के प्रति भ्रम। Apple Watch से Garmin में स्थानांतरित हुए उपयोगकर्ता ने बताया कि एक दिन के प्रदर्शन में 300-400kcal का अंतर था, और "Garmin मेरे वास्तविक माप के करीब है" कहने वाले लोग थे, जबकि "मेरे कुल खपत से लगभग 500kcal कम" जैसे विपरीत अनुभव भी सामने आए। व्यक्तिगत अंतर बहुत बड़ा है, और SNS के एक उदाहरण से ही श्रेष्ठता का निर्धारण नहीं किया जा सकता।

तीसरी श्रेणी है, "क्या तुलना किए जा रहे आंकड़ों की परिभाषा अलग है" जैसी टिप्पणी। Apple Watch और Fitbit के बीच 778kcal का अंतर दिखाने वाले पोस्ट में, सक्रिय कैलोरी और बेसल मेटाबोलिक रेट को मिलाने की संभावना पर सवाल उठाया गया, और प्रदर्शन आइटम की जांच करने की सलाह दी गई। "खपत कैलोरी" शब्द का अर्थ ऐप या उपकरण के अनुसार भिन्न हो सकता है। ब्रांडों के बीच स्क्रीनशॉट तुलना सीधे सटीकता तुलना नहीं हो सकती।

इसके अलावा, "जब भोजन रिकॉर्ड और वजन परिवर्तन की तुलना की गई, तो मेरे मामले में घड़ी का अनुमान काफी सही था" कहने वाले उपयोगकर्ता भी हैं। यह संभव है, लेकिन व्यक्तिगत अनुभव नियंत्रित परीक्षण नहीं है। SNS त्रुटियों की विविधता और उपयोगकर्ताओं के उपयोग के तरीके को समझने का एक साधन हो सकता है, लेकिन यह जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करने वाला सर्वेक्षण नहीं है, और न ही यह उत्पाद रैंकिंग का आधार है। यह तथ्य कि कुछ अनुभव इस अध्ययन के परिणामों के विपरीत प्रतीत होते हैं, यह एक कारण है कि पूर्ण मान के बजाय व्यक्तिगत दीर्घकालिक प्रवृत्ति को देखना चाहिए।

डायट में स्मार्टवॉच का उपयोग करने के 5 नियम

पहला, प्रदर्शन कैलोरी को "खाने के लिए अतिरिक्त राशि" के साथ सीधे नहीं जोड़ना। व्यायाम के दौरान प्रदर्शित मात्रा को हर बार 100% वापस खाने की विधि, उन लोगों के लिए प्रतिकूल हो सकती है जो अधिक मूल्यांकन का सामना करते हैं। हालांकि, यह दिखाने के लिए पर्याप्त आधार नहीं है कि कितने प्रतिशत घटाना चाहिए, इसलिए अत्यधिक सुधार से बचना चाहिए।

दूसरा, वजन, ऊंचाई, आयु आदि की प्रोफाइल को अद्यतन रखना और व्यायाम के प्रकार के अनुसार वर्कआउट मोड का चयन करना। बेल्ट को कलाई पर इस तरह से फिट करना कि वह न हटे, और सेंसर को साफ रखना। निर्माता भी बताते हैं कि पहनने की स्थिति, त्वचा का रक्त प्रवाह, ठंड, टैटू, और कलाई को मोड़ने वाले व्यायाम हृदय गति माप को प्रभावित कर सकते हैं। अद्यतन और अंशांकन से सुधार किया जा सकता है, लेकिन एल्गोरिदम की विशेष सीमाएं पूरी तरह से समाप्त नहीं होतीं।

तीसरा, विभिन्न मॉडलों के आंकड़ों की सरल तुलना नहीं करना। एक ही उपकरण, एक ही व्यायाम मोड, समान परिस्थितियों में जारी रखना, और "पिछले सप्ताह की तुलना में गतिविधि बढ़ी है या नहीं" जैसे सापेक्ष परिवर्तन को देखना। शोध पत्र भी यह नहीं कहते कि पूर्ण मान की सटीकता कम होने पर भी व्यक्तिगत परिवर्तन को ट्रैक करने के उपयोग को खारिज किया जाता है।

चौथा, वजन घटाने का निर्णय कई हफ्तों के वजन परिवर्तन, भोजन रिकॉर्ड, भूख की भावना, और व्यायाम प्रदर्शन जैसी कई जानकारी के आधार पर करना। दैनिक वजन तरल पदार्थ के कारण बदल सकता है, इसलिए एक दिन के परिवर्तन की बजाय चलती औसत या साप्ताहिक औसत देखना बेहतर है। घड़ी के आंकड़े उस निर्णय के लिए केवल एक सामग्री के रूप में रखें।

पाँचवाँ, मधुमेह जैसी पुरानी बीमारियों वाले लोग, चिकित्सा उद्देश्यों के लिए ऊर्जा प्रबंधन करने वाले लोग, या खाने के विकार का इतिहास रखने वाले लोग, पहनने योग्य उपकरण के प्रदर्शन के आधार पर भोजन को बढ़ाना या घटाना नहीं चाहिए, बल्कि डॉक्टर या पंजीकृत आहार विशेषज्ञ से परामर्श करना चाहिए। खपत कैलोरी प्रदर्शन चिकित्सा उपकरण द्वारा निदान मूल्य नहीं है।

यह भी न भूलें कि यह एक छोटे पैमाने और एकल स्थिति का अध्ययन है

अध्ययन की ताकत यह है कि चार मॉडलों को एक ही प्रतिभागियों पर पहना गया और श्वसन गैस विश्लेषण के साथ सीधे तुलना की गई। दूसरी ओर, इसकी कई सीमाएँ भी हैं। प्रतिभागी 58 लोग थे, जो छोटे पैमाने पर थे, और औसत 23 वर्ष के हिस्पैनिक वयस्कों तक सीमित थे। व्यायाम केवल एक बार रिकम्बेंट साइकिल पर किया गया था, और दैनिक जीवन या दीर्घकालिक उपयोग की जांच नहीं की गई। कई उपकरणों को एक साथ पहनने के कारण, बेल्ट की स्थिति या फिटिंग पर प्रभाव पड़ सकता है।

इसके अलावा, भले ही उपकरण उपयोगकर्ता को दीर्घकालिक रूप से सीखने और पुनः समायोजित करने की प्रणाली रखते हों, एक बार के प्रयोग में इसका मूल्यांकन नहीं किया जा सकता। बाहरी मूल्य को हटाना पहले से निर्धारित था, लेकिन विशिष्ट संख्या के मानदंड डेटा की जांच के समय तय किए गए थे, और Fitbit में हटाने का प्रभाव विशेष रूप से बड़ा था। जांच की गई पीढ़ी के उपकरण लगभग 2022 के आसपास के थे, और नवीनतम मॉडल या वर्तमान सॉफ़्टवेयर पर परिणाम को सीधे लागू नहीं किया जा सकता।

फिर भी, पिछले अध्ययनों में भी "हृदय गति को मापना अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन ऊर्जा खर्च को मापना कठिन है" यह बार-बार रिपोर्ट किया गया है। इस बार के परिणाम का अर्थ है कि समस्या हल नहीं हुई है, और यह भी कि शरीर के प्रकार के अनुसार त्रुटि में पूर्वाग्रह हो सकता है।

निष्कर्ष - संख्या को त्यागने के बजाय, भूमिका बदलें

स्मार्टवॉच का मूल्य केवल कैलोरी के पूर्ण मान में नहीं है। यह व्यायाम समय को रिकॉर्ड करने, हृदय गति क्षेत्र की पुष्टि करने, अधिक बैठने की आदत को पहचानने, और निरंतरता के लिए एक प्रेरणा के रूप में उपयोगी