विश्वास का उल्लंघन

  •  जून 1, 2020


हम गैजेट्स पर भरोसा करते हैं और खोई हुई कैलोरी की गिनती करते हैं। लेकिन अगर आप तय करते हैं कि वहां से क्या खाएं, तो सावधान रहें। सबसे बड़े ब्रांडों के साथ परीक्षण से पता चलता है कि वे जानकारी को सही से प्राप्त करने में असमर्थ हैं।

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वे उपकरण हैं जो पहनने योग्य प्रौद्योगिकी का सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करते हैं।


ये फिटनेस ट्रैकर हैं - सचमुच, "फिटनेस ट्रैकर्स"।

स्मार्टफोन पर एक घड़ी या एक एप्लिकेशन के रूप में, वे आंदोलनों को रिकॉर्ड करते हैं।

और, संख्या में, वे व्यायाम में खर्च की गई दूरी, हृदय गति और कैलोरी की गणना करते हैं।


निर्णय लेने के लिए बहुत सारे लोग इस उपकरण पर भरोसा करते हैं।

यदि नियोजित दूरी पर पहुंच गया है, तो रुकने का समय है।

यदि दिल बहुत तेज़ है, तो आपको दौड़ को धीमा करना होगा।


और अगर इस प्रयास में बहुत अधिक कैलोरी खर्च की गई, तो हम अगले भोजन पर उसी राशि को बदल सकते हैं।

नहीं, रुको।

इस आखिरी पर भरोसा करना एक गलती हो सकती है।

तो स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी (संयुक्त राज्य अमेरिका) का एक नया अध्ययन कहता है।

"जब भी हमें डिवाइस के माध्यम से किसी मरीज का डेटा प्राप्त होता है, तो हमारे पास सटीकता के बारे में प्रश्न होते हैं।"

बयान लेखकों में से एक है, डॉ। यूआन एशले, हृदय चिकित्सा के विशेषज्ञ।

इन उपकरणों को विनियमित नहीं किया जाता है क्योंकि वे बीमारी का पता लगाने के बजाय स्वास्थ्य का अनुकूलन करना चाहते हैं।

इसलिए उन्हें चिकित्सा उपकरणों के समान मानकों का पालन करने की आवश्यकता नहीं है।

वही जिन्हें वे बदलना चाहते हैं।

वैज्ञानिकों ने सात उपकरणों का विश्लेषण किया।

Apple वॉच, बेसिस पीक, फिटबिट सर्ज, माइक्रोसॉफ्ट बैंड, Mio अल्फा 2, पल्सऑन और सैमसंग गियर S2 थे।

सभी का उपयोग 60 स्वयंसेवकों द्वारा किया गया था, जो ट्रेडमिल पर दौड़ते थे या एर्गोनोमिक बाइक पर साइकिल चलाते थे।

शोधकर्ताओं ने अमेरिकी निरीक्षण एजेंसी एफडीए द्वारा अनुमोदित चिकित्सा उपकरण उपकरणों की तुलना की।

नतीजतन, सभी अशिष्ट रूप से विफल रहे।

27% औसतन सबसे सटीक क्या याद किया गया।

एक गैर-चिकित्सा वातावरण में, त्रुटि का मार्जिन अधिकतम 10% होने की उम्मीद है।

दिल की दर और कैलोरी बर्निंग में Apple वॉच अधिक सटीक थी।

जबकि सैमसंग के उपकरण ने उच्चतम त्रुटि दर की सूचना दी।

चलने की तुलना में साइकिल चलाने के दौरान एकत्र किए गए डेटा को मापने में डिवाइस बेहतर थे।

पुरुषों में गलतियाँ भी अधिक होती हैं।

उच्च बॉडी मास इंडेक्स वाले लोग भी गलत डेटा से पीड़ित हैं - यहां क्लिक करें और अपनी गणना करें।

लेकिन खोई हुई कैलोरी गिनने में इतनी गलती क्यों?

क्योंकि चयापचय नियम या मॉडल का पालन नहीं करते हैं।

वैज्ञानिक आंकड़ों पर भरोसा करने से बचने की सलाह देते हैं जैसे कि कैलोरी को जला दिया जाए कि क्या खाया जाए।

निर्माताओं को अब अपने उपकरणों को सही करने की उम्मीद है।

और आप, क्या आप आमतौर पर इस प्रौद्योगिकी सहायता का उपयोग करते हैं?

कसौटी

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में डॉ। यूआन एशले और परीक्षण टीम

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