Todos nós já passamos pelas férias de Natal^(Christmas) e estamos pensando em maneiras de compensar a mudança repentina no estilo de vida por 2 semanas. Todo mundo parece estar preocupado com o peso ganho durante as férias, então decidi ter o primeiro Natal e Ano Novo^{(Christmas and New Year)} quantificados . Depois de obter os dados de prestar atenção à minha atividade, sono e alimentação^{(sleep and food)} , tirei algumas conclusões muito interessantes. Neste artigo, compartilharei com vocês os dados de dezembro de 2014^{(December 2014)} , em comparação com o resto do ano. A percepção surpreendente é que os feriados não são, de fato, tão significativos em comparação com o resto do ano quando se analisam os dados reais. Aqui está o que eu aprendi:

O que eu estava rastreando?

Por saber que me mudaria para um novo apartamento em dezembro^(December) , optei por me restringir a vários tipos de métricas que já eram fáceis de rastrear para mim:

• Métricas relacionadas à alimentação^{(Food-related metrics)} : eu mantenho um registro alimentar^{(food log)} detalhado , que se concentra nos principais macronutrientes - carboidratos, proteínas, fibras e gorduras - além das calorias
• Métricas relacionadas ao^{(Sleep-related metrics)} sono : qualidade do sono^{(sleep quality)} (medida pela minha braçadeira BodyMedia Link^{(BodyMedia Link armband)} ), duração do sono e tempo^{(duration and time)} para adormecer
• Métricas relacionadas à atividade^{(Activity-related metrics)} , conforme relatado pela minha braçadeira BodyMedia Link^{(BodyMedia Link armband)} (número de etapas, calorias queimadas)
• Medição de peso^{(Weight measurement)} durante a manhã e à noite

Observe que há um erro no rastreamento de tudo. Desde o peso (a balança pode ter um erro), até a estimativa das quantidades de alimentos e a medição do sensor BodyMedia Link^{(BodyMedia Link sensor)} . No entanto, isso implica apenas que os dados não estão correlacionados corretamente em algumas situações, como você verá neste estudo de caso^{(case study)} . Apesar de todos os erros, conclusões interessantes ainda podem ser tiradas.

Conclusões preliminares

Minha principal conclusão é que o estilo de vida em dezembro^(December) é basicamente o mesmo estilo de vida que tenho durante o resto do ano, exacerbado um pouco (10-15%) pelos feriados. Então, se você engorda, é porque está mantendo o estilo de vida pouco saudável do resto do ano e apenas amplificando-o: comendo um pouco mais, dormindo um pouco mais, movendo-se um pouco menos. Mas a maioria de nós só tende a prestar atenção ao nosso peso durante esse período, então cria-se uma falsa impressão de que o problema está nas férias.

Acompanhei meu próprio peso durante esse período e, embora não houvesse literalmente limite para o que comia, ganhei apenas 1 kg (2 libras) durante as férias, que está diminuindo lentamente agora. Isso é inacreditável à primeira vista - as férias são apenas 10% piores do que o resto do ano? Olhando para os dados, é verdade.

Aqui estão os dados agregados dos últimos 9 meses de 2014^{(aggregated data for the last 9 months of 2014)} . Observe^(Notice) como o peso ainda está caindo lentamente, apesar do fato de minhas calorias queimadas estarem abaixo das calorias consumidas. Isso é porque eu tenho superestimado a comida de forma mais agressiva ultimamente (terei que parar com isso). Também comecei a beber mais água, comendo menos sódio, diminuindo a quantidade total de água no meu corpo^{(body decrease)} .

Pequenas mudanças nos dados às vezes refletem grandes mudanças na vida. Agora, vamos analisar as categorias individuais de métricas mencionadas anteriormente (comida, sono, atividade, peso) para ver como elas variaram ao longo da temporada de festas^{(holiday season)} .

Eu considerei todo o mês de dezembro^(December) como a temporada de férias^{(holiday season)} . Escolhi o mês inteiro porque o primeiro semestre costuma ser mais movimentado para fazer os preparativos para o segundo semestre. Portanto, o mês inteiro é uma interrupção da nossa rotina normal.

Comida

Minha primeira reação ao ver os dados foi: "Não foi tão ruim assim!". Minha ingestão calórica média para dezembro^(December) foi de cerca de 3.700 kcal por dia, em comparação com a média de 3.330 kcal por dia^{(day average)} nos últimos 3 meses ( setembro-novembro^{(September-November)} ). Curiosamente^{(Interestingly)} , isso é um % increase ! Em números absolutos, é bastante significativo, é claro.

Se você está se perguntando por que estou comendo tantas calorias, é porque eu também queimo muito (conforme medido pelo BodyMedia Link ). Minha meta de peso atual é perder cerca de 1 kg por mês pelos próximos 3 meses, então vou prestar mais atenção. Durante os últimos meses, superestimei minha ingestão de alimentos de forma mais agressiva do que o normal, então os números reais não são tão altos para começar.

Deixando as calorias de lado, as outras métricas alimentares parecem muito boas. Estou tendo um problema com a ingestão de gordura desde maio de 2014^{(May 2014)} , pois minha ingestão de gordura está entre 40% e 45% da ingestão de calorias^{(calorie intake)} . Isso é ruim e leva ao aumento do risco de doenças cardíacas^{(heart disease risk)} a longo prazo, eu sei. Isso ocorre devido às seguintes alterações:

• pratico jejum intermitente^{(practice intermittent fasting)} ( tomar apenas café da manhã e almoço^{(breakfast and lunch)} ); isso significa que estou comendo alimentos que são mais densos em calorias. Esses tendem a conter mais gordura.
• Eu desisti de carne (exceto carne de peixe) em junho de 2014^{(June 2014)} ; a razão é porque eu não acredito que você possa encontrar uma fonte confiável e constante de carne saudável. Isso complica ainda mais minha ingestão de gordura, pois estou lutando para encontrar uma maneira de baixo teor de gordura de trazer proteínas suficientes para minha dieta. Eles são necessários para o crescimento dos tecidos^{(tissue growth)} , e atualmente estou tomando-os de vegetais e queijo.
• Comecei a comer um abacate por dia (bem, quase - cerca de 200 nos últimos 9 meses). Contém bastante gordura insaturada. Embora se acredite que reduza o risco de doenças cardíacas^{(lower heart disease risk)} , a métrica geral ainda é bastante problemática.

Mas o bom é que a ingestão de gordura em dezembro^(December) não foi pior do que o habitual. Outra coisa que eu vinha acompanhando de perto desde novembro de 2014^{(November 2014)} era a ingestão de sódio. Você vê, eu estava comendo alimentos salgados por meses sem prestar muita atenção. O excesso de sódio aumenta o risco de doenças cardiovasculares:

• Wasa pão crocante rico em fibras para ajudar a manter minha ingestão de fibras alta. Mas eu nunca considerei verificar o sal também.
• Pretzels^{(Oil Pretzels)} de Azeite para parar minha perda de peso com suas calorias, introduzindo um lanche saudável (ou assim eu pensava).

Eu eliminei ambos da minha dieta em dezembro de 2014^{(December 2014)} , e você pode ver que, embora eu estivesse festejando em determinados dias (meu recorde pessoal sendo 7.000 kcal consumidas no dia de Natal^{(Christmas day)} ), a média mensal de sódio^{(sodium average)} é muito melhor.

Como minha esposa e eu não estamos mais comendo carne, exceto peixe, temos que ter muito cuidado com nossa ingestão de proteínas. Felizmente^(Happily) para nós, nossas mães perceberam isso quando visitamos nossas famílias nas férias, e as grandes refeições das quais participamos eram ricas em carne de peixe. Então, em dezembro^(December) , tive uma ingestão média de 13,26% de proteínas, maior desde que parei de comer outros tipos de carnes.

Para mim, registrar um banquete me faz sentir mais relaxado e aproveitá-lo mais. Isso é um pouco contra-intuitivo, mas a razão é que eu sei que agora posso avaliar meu excesso e compará-lo com o que acontece no resto do ano.

Finalmente, embora a comida de férias seja principalmente cozida e carente de fibras, ainda consegui extrair uma média de 45 gramas por dia de fibra em dezembro^(December) . Apesar do fato de eu ter parado de comer o Wasa Crispbread .

Dormir

As duas métricas de sono que sigo de perto são: Pontuação do sono^{(Sleep Score)} (0-100, quanto maior, melhor) e Tempo para adormecer^{(Time to Fall Asleep)} . Eu meço ambos usando meu BodyMedia Link comigo na cama. A pontuação do sono^{(Sleep Score)} é a relação entre o tempo que você estava dormindo (de acordo com o sensor) e o tempo gasto na cama. Os dados de uma noite podem ser assim:

Embora seja fácil entender por que uso a pontuação do sono^{(sleep score)} , o Tempo para adormecer^{(Time to Fall Asleep)} é importante para mim porque sou uma pessoa hiperativa com problemas para adormecer. Para melhorar isso, utilizo vários truques diferentes: ler antes de dormir no Kindle sem meus óculos (para cansar os olhos), dormir com o estômago vazio para ter menos energia durante a noite (jejum intermitente), evitar café completamente. Com o tempo, provou ser uma medida muito boa de quão bem estou indo.

Durante dezembro de 2014, minha média de pontuação de sono^{(Sleep Score)} voltou a 86%, um desempenho estelar que eu não tinha alcançado desde o início do verão, quando eu caminhava diariamente muitos quilômetros por dia ao ar livre e relaxava mais. A pontuação foi boa, apesar do estresse associado à procura de um novo apartamento e à mudança de todas as coisas para ele (enchemos uma van generosa com eles).

O Tempo para Adormecer^{(Time to Fall Asleep)} estava em seu nível mais baixo. Basicamente^(Basically) , sempre que eu tinha tempo de ir para a cama, adormecia imediatamente. Eu não tinha energia para ler no meu Kindle , o que era um bom sinal, mas me fez pensar nos meus preciosos livros e mudar minha rotina de leitura^{(reading routine)} .

Os minutos de sono^(Slept) foram aproximadamente os mesmos dos últimos 2 meses ( outubro e novembro^{(October and November)} ) - 370 minutos. Isso foi significativamente maior do que setembro^(September) (que teve 357). Em setembro^(September) comecei a trabalhar no Programmer Fitness , e ainda não sabia como organizar meu tempo. Isso levou a muitas madrugadas e, no final do mês, decidi dormir um pouco mais e ter um horário mais regular.

Minha pontuação de sono^{(sleep score)} geralmente é de 85%, o que significa que passo 7 horas na cama e durmo 6 delas. Essa é uma média que inclui fins de semana e feriados. Se soa como um valor baixo, saiba que tentei aumentá-lo, mas não estava convencido dos resultados.

Atividade

Enquanto trabalhava no Programmer Fitness , notei que a única quantidade significativa de calorias queimadas que uma pessoa comum pode controlar é proporcional ao número de passos que damos. Abaixo estão dois gráficos de um cliente real para provar isso. A primeira é a divisão das calorias queimadas em Taxa Metabólica Basal^{(Basal Metabolic Rate)} , Atividade Moderada e Atividade Intensa^{(Moderate Activity and Intense Activity)} (somando o número total de calorias queimadas).

A segunda é a assustadora correlação da Atividade Moderada^{(Moderate Activity)} com o número de passos.

Isso faz com que eu me importe com o número de meus passos mais do que você esperaria. E surpresa: o número de passos que fiz em dezembro^(December) não foi o menor de 2014. Pode ser explicado de forma bem simples:

• Tivemos que nos mudar para um novo apartamento este mês. Isso significava ver de 15 a 20 apartamentos antes de escolher aquele para o qual nos mudamos. Isso exigia muita condução e caminhada.
• O novo apartamento é substancialmente maior que o antigo. Minha esposa estava brincando que teremos um número maior de passos no novo.
• Na verdade, mover nossas coisas também exigia muito movimento.

Foi assim que consegui atingir o limite recomendado de 10k por dia , apesar do ^{(day limit)}dezembro^(December) agitado com temperaturas congelantes lá fora. Boas notícias!

Em termos de calorias queimadas, há uma ligeira diminuição em relação aos meses anteriores. Tivemos uma pausa de 2 semanas em nossos treinamentos de Qwan Ki Do , e não tive tempo de compensar isso sozinho. Mas as coisas voltam ao normal em janeiro^(January) !

Peso

Deixei o peso intencionalmente no final por 2 motivos: primeiro, é porque não me quantifiquei durante as férias para controlar meu peso. Eu também estava superestimando a ingestão de forma muito agressiva. Eu já sabia disso em meu coração, mas ver os dados me convenceu a mudar meu comportamento.

Minha ingestão total é maior do que o total de calorias queimadas, mas ainda perdi um pouco de peso.

Existem 2 razões para isso:

• Parei de comer o Wasa Crispbread e os pretzels, que eram ricos em sódio. Então comecei a eliminar um pouco mais de água, que ficava retida no meu corpo.
• A superestimação agressiva. Mesmo um extra de 10% é importante a longo prazo.

Vou tentar ser mais consciente do meu log a partir de agora.

O que aprendi em dezembro

Estou tão feliz por ter feito isso. Nunca imaginei que os dados seriam tão ricos. Minha principal conclusão é que, embora nosso comportamento seja bastante diferente em dezembro^(December) , as diferenças gerais no que comemos, como dormimos e quanto nos movemos são pequenas. No quadro geral, é claro.

Você não engorda por causa das férias de Natal^(Christmas) , mas devido ao seu estilo de vida existente. Como mencionei, tendemos a prestar mais atenção ao nosso peso durante esse período, e é aí que percebemos o que vinha acontecendo ao longo do ano.

Na frente de quantificação^{(quantifying front)} , vou superestimar os alimentos de forma mais conservadora. 9 meses parecem muitos dados à primeira vista, mas logo percebi que você precisa de mais.

Uma métrica que eu gostaria de ver é a ingestão de água^{(water intake)} . Comecei a registrá-lo recentemente, mas ainda não sou muito bom nisso. Percebi que ao festejar, simultaneamente comemos mais e bebemos menos. Existe uma teoria de que na maioria das vezes nossa sensação de fome é de fato sede^{(fact thirst)} , mas não podemos distingui-las corretamente.

Gostaria de terminar este artigo desejando-lhe um Feliz Ano Novo Quantificado^{(Quantified New Year)} ! Que^(May) todas as suas métricas estejam à altura do desafio em 2015.

Andrei Ismail é um engenheiro de software experiente com experiência em startups e doutorado em Inteligência Artificial. Ele perdeu 50 quilos em 6 meses e atualmente está trabalhando em um programa de treinamento físico para geeks, disponível em WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS .^{(Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.)}

Christmas Doesn't Make You Fat, The Rest Of The Year Does

We've all bеen through the Christmas holidays, and аre thinking of ways to compensate for the sudden chаnge in lifestуle for 2 weeks. Eνеryone seems to be worried about the weight put on dυring the holidays, so I decided to have the firѕt quantified Christmaѕ and New Year. After getting the data from paying attention to my activity, sleеp and food, I have drawn somе very interesting сonclusions. In this article, I will share with you the data from December 2014, comparеd to the rest of the year. The surprising insight is that the holidays are, in faсt, not that signifiсant compаred to the rest of the year when looking at the actυаl data. Here'ѕ what I havе leаrned:

What Was I Tracking?

Because I knew I was moving to a new apartment in December, I chose to restrict myself to several types of metrics that were already easy to track for me:

• Food-related metrics: I keep a detailed food log, that focuses on the main macronutrients - carbs, proteins, fibers, and fat - in addition to calories
• Sleep-related metrics: sleep quality (as measured by my BodyMedia Link armband), sleep duration and time to fall asleep
• Activity-related metrics, as reported by my BodyMedia Link armband (number of steps, calories burned)
• Weight measurement during the morning and evening

Note that there is an error in tracking everything. From the weight (the scale might have an error), to estimating the food quantities and the measurement of the BodyMedia Link sensor. However, that only implies that the data is not correlated correctly in some situations, as you will see in this case study. Despite all errors, interesting conclusions can still be drawn.

Preliminary Conclusions

My main conclusion is that the lifestyle in December is mostly the same lifestyle that I have during the rest of the year, exacerbated a bit (10-15%) by the holidays. So if you gain weight, it's because you are maintaining the unhealthy lifestyle from the rest of the year and only amplifying it: eating a bit more, sleeping a bit more, moving a bit less. But most of us only tend to pay attention to our weight during this period, so a false impression that the problem lies in the holidays is created.

I tracked my own weight during this period, and even though there was literally no limit on what I ate, I only gained 1 kg (2 lbs) during the holidays, which is slowly coming off now. That is unbelievable at first sight - are holidays only 10% worse than the rest of the year? Looking at the data, it is true.

Here is the aggregated data for the last 9 months of 2014. Notice how the weight is still trending down slowly, despite the fact that my calories burned are below calories eaten. That is because I have been over-estimating food more aggressively lately (will have to stop that). I also started drinking more water, while eating less sodium, making the total quantity of water in my body decrease.

Small changes in the data sometimes reflect huge changes in life. Now, let's go through the individual categories of metrics mentioned before (food, sleep, activity, weight) in order to see how they varied throughout the holiday season.

I considered the whole month of December as the holiday season. I chose the whole month because the first half is usually busier in order to make arrangements for the second half. So the whole month is a disruption from our normal routine.

Food

My first reaction when seeing the data was: "It wasn't that bad!". My average calorie intake for December was about 3700 kcal per day, compared to the 3330 kcal per day average for the past 3 months (September-November). Interestingly enough, that is an 11% increase! In absolute numbers, it's quite significant, of course.

If you're wondering why I'm eating so many calories, it's because I also burn a lot (as measured by the BodyMedia Link). My current weight goal is to lose about 1 kg (2 lbs) per month for the next 3 months, so I will pay more attention. During the last months, I've over-estimated my food intake more aggressively than usual, so the actual numbers are not that high to begin with.

Leaving calories aside, the other food metrics look pretty good. I've been having a problem with fat intake since May 2014, as my fat intake has been somewhere between 40% and 45% of the calorie intake. This is bad, and leads to increased heart disease risk on the longer term, I know. This is because of the following changes:

• I practice intermittent fasting (eating only breakfast and lunch); this means that I am eating foods that are denser in calories. Those tend to contain more fat.
• I gave up meat (except for fish meat) sometime in June 2014; the reason is because I do not trust that you can find a reliable, constant source of healthy meat. This further complicates my fat intake, as I am struggling to find a low-fat way to bring enough proteins into my diet. They are required for tissue growth, and I am currently taking them from vegetables and cheese.
• I started eating one avocado per day (well, almost - about 200 in the past 9 months). It contains quite a lot of unsaturated fat. Even though it is believed to lower heart disease risk, the overall metric is still quite problematic.

But the good thing is, fat intake during December wasn't worse than the usual. Another thing that I had been closely monitoring since November 2014 was sodium intake. You see, I had been eating salty foods for months without paying too much attention. Too much sodium leads to increased risk of cardiovascular disease:

• Wasa fiber-rich crispbread in order to help keep my fiber intake high. But I never considered checking the salt as well.
• Olive Oil Pretzels in order to halt my weight loss with its calories by introducing a healthy snack (or so I thought).

I eliminated both from my diet in December 2014, and you can see that even though I was feasting on certain days (my personal record being 7000 kcal eaten in the Christmas day), the monthly sodium average is much better.

Since my wife and I are both not eating meat anymore except fish, we have to be very careful about our protein intake. Happily for us, our moms took notice of that when we visited our families for the holidays, and the big meals we took part in were rich in fish meat. So in December, I had a 13.26% average intake from proteins, highest ever since I quit eating other types of meats.

For me, logging a feast makes me feel more relaxed and enjoy it more. This is a bit counterintuitive, but the reason is that I know I can now evaluate my excess and compare it to what happens to the rest of the year.

Finally, even though holiday food is mostly cooked and lacks fiber, I still managed to pull of a 45 grams per day of fiber average in December. Despite the fact that I stopped eating the Wasa Crispbread.

Sleep

The two sleep metrics that I closely follow are: Sleep Score (0-100, the higher the better) and Time to Fall Asleep. I measure both by wearing my BodyMedia Link with me to bed. The Sleep Score is the ratio between the time it you were sleeping (according to the sensor), and the time spent in bed. One night's data might look like this:

While it's easy to understand why I use the sleep score, Time to Fall Asleep is important to me because I am a hyperactive person with problems falling asleep. To improve that, I employ a number of different tricks: read before bedtime from my Kindle without my glasses on (to make my eyes tired), sleep on an empty stomach so that I have less energy during the evening (intermittent fasting), avoid coffee altogether. Over time, it has proven a very good measure of how well I am doing.

During December 2014, my Sleep Score average was back up to 86%, a stellar performance I had not achieved since the beginning of summer, when I was walking daily plenty of miles per day in fresh air and relaxing more. The score was good despite the stress associated with searching for a new apartment and moving all the things into it (we filled a generous van with them).

The Time to Fall Asleep was at an all-time low. Basically, whenever I had time to hit the bed, I would fall asleep immediately. I did not have energy to read from my Kindle at all, which was a good sign but it got me thinking about my precious books and changing my reading routine.

Slept minutes were about the same as the last 2 months (October and November) - 370 minutes. This was significantly higher than September (which had 357). In September I started working on Programmer Fitness, and I did not know how to organize my time yet. This led to a lot of late nights, and at the end of the month, I decided to get a bit more sleep and a more regular schedule.

My sleep score is usually 85%, which means I spend 7 hours in bed, and sleep 6 of them. That is an average which includes weekends and holidays. If it sounds like a low value, please know that I tried to increase it, but wasn't convinced about the results.

Activity

While working on Programmer Fitness, I noticed that the only meaningful amount of burned calories an average person can control is proportional to the number of steps we make. Below are two graphs from an actual client to prove that. The first is the breakdown of burned calories into the Basal Metabolic Rate, Moderate Activity and Intense Activity (adding up to the total number of burned calories).

The second one is the scary correlation of Moderate Activity with the number of steps.

That makes me care about the number of my steps more than you'd expect. And surprise: the number of steps I made in December were not the lowest of 2014. It can be explained quite simply:

• We had to move to a new apartment this month. This meant viewing 15-20 apartments before choosing the one we moved in. That required a lot of driving and walking.
• The new apartment is substantially bigger than the older one. My wife was joking that we will get a larger number of steps in the new one.
• Actually moving our things also required a lot of movement.

This is how I managed to achieve the recommended 10k per day limit, despite the busy December with freezing temperatures outside. Good news!

In terms of burned calories, there is a slight decrease compared to the previous months. We had a 2-week pause in our Qwan Ki Do trainings, and I did not have time to compensate for that on my own. Things are back to normal in January though!

Weight

I intentionally left the weight at the end for 2 reasons: first, it's because I did not quantify myself during the holidays in order to manage my weight. I was also over-estimating the intake too aggressively. I knew it in my heart already, but seeing the data convinced me to change my behaviour.

My total intake is higher than my total calories burned, but I still lost a bit of weight.

There are 2 reasons for this:

• I stopped eating the Wasa Crispbread and the pretzels, which were rich in sodium. So I started to eliminate a bit more water, which was being held in my body.
• The aggressive over-estimation. Even an extra 10% is important on the long term.

I will try to be more mindful of my logging from now on.

What I Have Learned This December

I am so glad I did this. I never imagined the data would be so rich. My main conclusion is that even though our behaviour differs quite a lot in December, the overall differences in what we eat, how we sleep and how much we move are small. In the big picture, of course.

You don't grow fat because of the Christmas holidays, but due to your existing lifestyle. As I mentioned, we tend to pay closer attention to our weight during this time, and that is when we notice what had been happening during the year.

On the quantifying front, I will over-estimate food more conservatively. 9 months seems like a lot of data at first sight, but I quickly realised you need more.

One metric that I would have liked to see is water intake. I started to log it recently, but I'm not very good at it yet. I've noticed that when feasting, we simultaneously eat more and drink less. There is a theory that most of the time our feeling of hunger is in fact thirst, but we cannot correctly distinguish between them.

I would like to end this article by wishing you a Happy Quantified New Year! May all your metrics rise to the challenge in 2015.

Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.

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