傳統(tǒng)體重管理的建議仍然是以卡路里的攝入和消耗這個簡單等式為中心，然而科學家們卻懷疑事情并沒有那么簡單（參考文獻1、2）。 卡路里計算即記錄食物的卡路里（使用 UP 或合作伙伴的 App）并且保證燃燒的卡路里量比攝入量大。 但在進行卡路里計算時卻沒有什么趣味性。 這就是 Jawbone 致力于讓您可以進一步記錄食物的原因。
有科學證據(jù)表明，睡眠質(zhì)量差會影響控制饑餓和飽腹感（參考文獻3）的荷爾蒙（例如胃饑餓素、瘦蛋白和胰島素）的分泌。 在對受制約的睡眠研究中，我們發(fā)現(xiàn)人們通過吃，尤其是從零食中，攝入了更多的卡路里。（參考文獻4）這對 UP 用戶意味著什么呢？ 這表明，更好的睡眠讓人們減少饑餓感，或者說堅持選擇健康食物的意志更堅定。因此，我們通過大量的數(shù)據(jù)調(diào)查，以了解睡得更香的 UP 用戶是否在食物記錄和體重目標上更為成功。 通常，UP 用戶上床睡覺的平均時間是在晚上的 11:23。 正常體重的 UP 用戶的就寢時間大約是在晚上 9:30，相比于在凌晨 2:30 睡覺的人，他們在第二天所記錄的卡路里數(shù)要少 220。 您可能會認為超重或肥胖的 UP 用戶（以其體重指數(shù) BMI 為根據(jù)）會比正常體重的人記錄更多卡路里。 事實上，這一結(jié)論僅當他們在大約晚上 10:00 到凌晨 2:00 之間就寢時才成立（例如，以統(tǒng)計平均值比較法為基礎(chǔ)）。
前一晚的就寢時間決定著第二天的卡路里量
睡眠是否會影響我們食物的攝入量？
通過對世界各地幾十萬名 UP 用戶進行研究，我們發(fā)現(xiàn)了睡眠可預測第二天所記錄卡路里量更少的一些方面。 我們研究用戶的總睡眠時間、平均就寢時間、他們?nèi)绾问冀K如一地堅持這個就寢時間以及睡眠階段。 在這些分析中，我們可以將基本的人口統(tǒng)計學特征（年齡、性別、BMI）以及用戶所記錄的食物條目數(shù)納入其中。 一般說來，人們在記錄時更容易低估卡路里值。 盡管如此，美國糖尿病協(xié)會的卡路里指南仍建議，為了達到減肥目的，運動量為中等強度的 30 歲或 40 歲的女性每天需要攝入大約 1500 卡路里熱量（參考文獻5），這一數(shù)值稍高于男性。 想要知道以下這些數(shù)據(jù)對于您來說意味著什么？ 請繼續(xù)閱讀，我們將分解說明。
* 就寢時間不一致： 如果您在工作日的就寢時間有大約一小時出入（多或少），那么您的就寢時間不一致性與平均值相近。
睡眠是否會影響我們對食物的選擇？
接下來，我們看看與熬夜的人（晚上 11 點 - 凌晨 3 點就寢）相比，早睡的人（晚上 7 點 - 晚上 11 點就寢）是否更容易在第二天食用不同的食物。如下圖所示，從整體上來說，早起的人更傾向于食用健康食物。 這一結(jié)論以我們之前所發(fā)現(xiàn)的人們在深夜所記錄食物的脂肪和糖含量更高這一研究成果為基礎(chǔ)。而根據(jù)中國的數(shù)據(jù)顯示，蛋白粉在上海比較流行。早起的上海UP用戶在早上會選擇巧克力麥芽蛋白粉來補充身體所需的蛋白質(zhì)，或者直接吃蛋白來補充能量。喜歡熬夜的UP用戶往往也比其他城市的熬夜人群吃得更健康，他們會選擇蔬菜、水果或者紅酒。在北京，喜歡熬夜的UP用戶也吃得比較健康。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，熬夜的UP用戶每天會吃一些米飯、雞蛋并喝些蔬菜汁。但我們的數(shù)據(jù)庫里暫時還沒有早起用戶的飲食記錄。在香港，很多喜歡熬夜的UP用戶還是傾向于亞洲人的飲食習慣，他們會吃米飯，搭配炒時蔬和雞蛋。我們的數(shù)據(jù)庫里暫時還沒有早起用戶的飲食記錄。
這對我們的意義何在？
假設(shè) Julia 是一位 30 歲的女性，她希望可以減肥 10 磅（9斤），并在 UP App 中記錄她的飲食。 Julia 通常在凌晨 12 點入睡，晚上的睡眠時間不超過 6 個小時。 她有時會看電視到凌晨 2 點（并一邊吃零食），第二天感到很疲憊，晚上 9 點就上床睡覺了。 利用 UP 提醒，Julia 將她的入睡時間調(diào)整至晚上 10:30，并慢慢堅持下來（例如大多數(shù)日子都在晚上 10-11 點入睡），平均睡眠時間超過 7 小時。 UP 睡眠追蹤幫助她每天增加 20 分鐘深度或慢波睡眠，并每天減少 REM 20 分鐘（參考文獻6）。 根據(jù)這些數(shù)據(jù)（圖 2），假設(shè)她未對自己的活動級別做調(diào)整，我們對她的體重減輕情況的最佳預測會是多少？ Julia 記錄的卡路里值每天減少 100。 假設(shè) Julia 需要記錄的卡路里量減少 3500 才能減輕 1 磅（約1斤）體重（參考文獻5），那么在這一年間，總共減輕的體重可達 10 磅（9斤）。 這些預計只是根據(jù)我們的模型而做的粗略的估算，還有很多其它因素沒有考慮到。 但是，這足能體現(xiàn)出夜間良好睡眠能起到的效果！
深思
在晚上時間尚早時享用美食可幫助 UP 用戶吃得更少并選擇更為健康的食物。
注意事項： 這些數(shù)據(jù)可以揭示其關(guān)聯(lián)，但無法證明睡眠是誘因。 盡管如此，但我們知道體重還是會增加。 要反轉(zhuǎn)這一逐漸出現(xiàn)的現(xiàn)象，我們可以稍微對生活方式進行一致的調(diào)整 - 比如說提前就寢。
對于那些關(guān)注自己體重的人來說，未來將會怎樣？ 可能并不僅僅只是卡路里的攝入和消耗。 Jawbone正在積極地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為個性化的見解來幫助我們解決健康問題。
技術(shù)札記
為了確定哪一項睡眠因素與第二天的卡路里數(shù)相關(guān)聯(lián)，我們從數(shù)以千計的UP用戶中抽取數(shù)據(jù)樣本，并獲得了單個用戶多個夜晚睡眠與第二天所記錄的卡路里數(shù)的平均值。 我們構(gòu)建了一個回歸模型，并在其中輸入了所有睡眠因素、所記錄的平均進食種類的數(shù)量以及人口統(tǒng)計學特征。 在這個模型中，總睡眠時間（持續(xù)時間）會同時進行線性和二次方程式建模（因為科研通常會尋找二次方程式關(guān)系）。
要了解早睡的人（晚上 7 點至晚上 11 點）和熬夜的人（晚上 11 點至凌晨 3 點）分別經(jīng)常所吃的食物是哪一種，我們從早睡的人和晚睡的人（根據(jù)上文晚上就寢時間進行分類）所輸入的食物中抽取了數(shù)百萬份樣本，并將數(shù)據(jù)縮小至經(jīng)常記錄的食物。 我們計算了早睡的人和熬夜的人經(jīng)常記錄的食物的比例。 我們進行了卡方檢驗計算以比較早睡的人和熬夜的人之間的歸一化頻率，并推導出展現(xiàn)顯著差異的食物類型。
參考文獻
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2. Aschbacher K, Kornfeld S, Picard M, Puterman E, Havel P, Stanhope K, Lustig RH, Epel E. Chronic stress increasesvulnerability to diet-related abdominal fat, oxidative stress, andmetabolicrisk (2014). Psychoneuroendocrinology, 8(46): 14-22. 文獻鏈接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4104274/
3. Morselli L, Leproult R, Balbo M, Spiegel K. Role ofsleepdurationintheregulationof glucose metabolismandappetite (2010). BestPractResClinEndocrinolMetab, 24(5): 687-702. 文獻鏈接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3018785/
4. Nedeltcheva AV, Kilkus JM, Imperial J, Kasza K, Schoeller DA, Penev PD. Sleepcurtailmentisaccompaniedbyincreasedintakeofcaloriesfrom snacks (2009). Am J ClinNutr, 89(1): 126-133. 文獻鏈接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2615460/
5. TheAmerican Diabetes Association (2015). Howmanycalories do I need? 文獻鏈接：http://www.diabetes.org/food-and-fitness/weight-loss/food-choices/how-many-calories-do-i-need.html
6. Rutters F, Gonnissen HK, Hursel R, Lemmens SG, Martens EA, Westerterp-Plantenga MS. Distinctassociationsbetweenenergy balance andthesleepcharacteristicsslowwavesleepandrapideyemovementsleep (2012). Int J Obes, 36: 1346-1352. 文獻鏈接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22234280
