Kalori masuk, Kalori Keluar (CICO) benar-benar melekat bagi saya setelah bereksperimen. Saya berhasil memverifikasi model pada diri saya sendiri, dan pada lusinan orang selama bertahun-tahun. Cara mudahnya adalah mengontrol pola makan dan olahraga orang. Itu membuat saya melihat bahwa saya dapat dengan mudah membuat mereka mengontrol berat badan mereka. Tapi kemudian, saya menemukan cara yang lebih sederhana, jauh lebih sedikit terlibat, dan jauh lebih ilmiah untuk melakukan ini dalam posting blog tentang topik tersebut. Posting blog ini berjudul "Kalori masuk, kalori keluar" dan menunjukkan metode sederhana yang dapat Anda gunakan untuk membuktikan kepada diri sendiri bahwa CICO itu nyata, benar, dan deskripsi yang bagus tentang realitas. Untuk memulai, postingan tersebut mengatakan untuk mengukur berat badan Anda dan mencatat kalori yang dilaporkan dengan benar dalam makanan yang Anda makan, ditambah untuk menurunkan jarak tempuh lari Anda untuk hari itu. Anda mencolokkannya ke dalam relasi recurrency dan menghitung banyak bobot yang diprediksi. Ketika Anda melakukan ini, Anda akhirnya mendapatkan prediksi yang tepat sasaran: Cukup sederhana, bukan? Jadi, saya melakukan ini untuk diri saya sendiri. Saya menggunakan mengukur asupan kalori saya, aktivitas, dll., Dan saya mulai memprediksi perubahan berat badan saya dengan tingkat akurasi yang mengejutkan. Saya mencoba dan gagal beberapa kali di awal, tetapi akhirnya, setelah saya mendapatkan semua pengukuran saya, semuanya berhasil, dan saya bahkan dapat merencanakan hari-hari saya sebelumnya dan masih mendapatkan prediksi bobot yang akurat. Itu adalah bukti yang cukup bagi saya bahwa CICO bekerja. Setelah saya menemukan ini berhasil untuk saya, saya memutuskan untuk menginjil. Saya memberi tahu orang-orang tentang hal ini, dan saya menerapkannya pada pacar saya saat itu. Ternyata, itu tidak berhasil untuknya. Aneh, pikir saya, jadi saya memutuskan untuk memantau aktivitas dan pola makannya dengan lebih hati-hati, dan saya menemukan bahwa apa yang dia laporkan kepada saya salah. Ketika saya membuat katalog semuanya, kami memiliki beberapa perbedaan, dan ketika saya membahasnya, tiba-tiba ini juga berhasil untuknya! Tapi sekarang saya menjadi sangat sadar akan masalah rekaman. Jika Anda tidak terbiasa, ketika kita benar-benar mengukur asupan kalori menggunakan air berlabel ganda, kalorimeter seluruh ruangan, dan metode lain seperti itu, ada bukti kesalahan pelaporan sistematis. Misalnya, dua kumpulan data baru-baru ini keduanya menunjukkan bahwa orang yang lebih gemuk cenderung meremehkan asupan kalori mereka:* Jadi, saya mulai memimpin orang ini dengan meminta mereka untuk mencatat berat badan mereka dengan puasa air. Itu tampaknya menjadi trik satu tembakan untuk membuat prediksi berjalan dengan sangat cepat. Jika Anda ingin mendapatkan lebih akurat, persamaan yang Anda dapatkan dari prediksi Anda memiliki nilai pembakaran per pon berat. Untuk pria, nilai ini cenderung lebih tinggi daripada wanita, sebagian besar karena pria memiliki proporsi otot yang lebih tinggi dan cenderung membakar lebih banyak kalori daripada lemak. Anda dapat dengan mudah mendapatkan nilai pembakaran ini dengan mengukur asupan kalori dan berat badan Anda dan kemudian mencari tahu nilai paling sedikit yang paling pas untuk tingkat pembakaran. Penulis posting blog melakukan ini (dan menyediakan sarana untuk melakukannya), dan sepertinya dia membutuhkan beberapa minggu untuk mencapai nilai yang stabil, tetapi akhirnya dia melakukannya. Dengan nilai ini diperkirakan secara pribadi, Anda dapat meningkatkan prediksi Anda lebih jauh lagi. Anda juga bisa mencapai nilai ini lebih cepat dengan memimpin dengan cepat, karena itu menghilangkan kebisingan dari kesalahan perkiraan asupan kalori Anda. Rapi, ya? Pertanyaan selanjutnya adalah: Apakah ini berlaku ketika Anda tidak menurunkan berat badan? Jawabannya adalah, secara umum, ya! Penulis terus merekam dan akhirnya sampai pada titik di mana mereka melakukan perjalanan. Mereka makan di prasmanan, makan di restoran, dan tidak bisa mendapatkan jumlah kalori yang akurat. Mereka juga makan cukup untuk menambah berat badan. Seperti yang Anda lihat, prediksi sedikit tidak terkendali, tetapi kemudian kembali normal. Mereka semua baik-baik saja (pengukuran yang baik dan konsisten), semuanya kacau (pengukuran buruk dan jarang), dan kemudian kembali normal (pengembalian yang baik dan konsisten!). Bagian dari ini adalah pengukuran yang buruk, dan bagian lainnya adalah sesuatu yang berhasil saya verifikasi secara eksperimental: berat air! Ketika Anda menurunkan berat badan, Anda menghabiskan simpanan glikogen Anda dan penurunan berat badan awalnya cepat karena banyak yang menghilangkan Anda adalah air. Ketika Anda menambah kembali berat badan, Anda dengan cepat mendapatkan kembali glikogen, dan dengan demikian berat badan karena penambahan air. Ini terlepas dengan mudah, tetapi itu melemparkan model untuk melingkar. Jika Anda mulai menambah berat badan secara konsisten, Anda akan kembali ke akurasi. Atau jika Anda kembali menurunkan berat badan, Anda kembali ke akurasi. Tetapi dalam periode transisi, ketika ada ayunan besar, Anda kehilangan akurasi yang substansial—tetapi jauh dari total. Dan kemudian ketika Anda mempertahankan berat badan, Anda tetap akurat sepanjang waktu. Menemukan ini terasa luar biasa. Semuanya benar-benar berhasil, dan Anda dapat memprediksi berat badan Anda dengan andal dari waktu ke waktu. Anda bahkan dapat menambahkan kerumitan, seperti bermain-main dengan informasi tentang siklus Anda jika Anda seorang wanita.** Anda tidak benar-benar mendapatkan banyak manfaat dari menambahkan kerumitan selain itu, mungkin, memperketat ayunan transisi itu, jadi bagaimanapun juga, ini baik-baik saja. Hal yang sangat menyenangkan di sini adalah bahwa ini menghilangkan banyak masalah dengan variabilitas antarindividu. Banyak orang keberatan dengan CICO karena efek dari hal-hal seperti perbedaan hormon istirahat atau tingkat aktivitas. Dan itu baik-baik saja, tetapi itu tidak relevan di sini, karena kami mengukur satu orang, dan mereka cenderung cukup konsisten sehingga ini berhasil. Ini secara inheren mengendalikan diri sendiri, jadi setelah kalibrasi Anda, semua faktor yang bervariasi individu itu akan dihapuskan, kecuali sebanyak mereka berkembang seiring waktu seiring dengan perubahan berat badan Anda, untuk alasan apa pun. Jika Anda ingin melakukannya sendiri, saya sangat merekomendasikan membaca artikel dan melakukan hal itu. Jika Anda melakukannya, Anda juga dapat mencari tahu bagaimana untuk mulai menjadi orang yang percaya sejati pada kekuatan CICO, karena itu hanya bekerja, secara eksperimental. Link: * Pacar yang saya sebutkan sangat kurus, jadi bias sistematis ini bukanlah masalahnya. Perhatikan variabilitas individu di sekitar titik di semua tingkatan. Saya menganggap itu masalah yang lebih mungkin. ** Beberapa wanita yang saya kenal mengumpulkan data dari berbagai bagian siklus mereka dan menemukan perbedaan tingkat pembakaran. Mereka mampu meningkatkan akurasi prediksi secara terukur dengan informasi itu.