秋の終わりから冬の初めにかけての期間中に個人の健康管理プロジェクトに取り組んでいるときに落胆するのは簡単です。10月から1月にかけて広がる「食の休日」の季節は、お祝いとその残り物でいっぱいです。寒い気温と短い日数はまた、快適な屋外運動のための毎日の時間枠を短縮します。
社交的な食事イベントと運動時間の短縮の組み合わせは、私の体重を管理する上で常に二重の苦労でした。私は私の休日の食事のパターンが体重を減らし、私の毎日の活動を増やし、そして血圧やコレステロール値のようなリスクバイオマーカーに取り組むという新年の決断につながったと私は考えていました。
しかし、私の理論は正しいですか？
大学院以降の過去の体重データを振り返ると、休日の体重増加理論を裏付けるために必ずしもデータを収集していなかったことがわかります。そして、私がデータを収集したとき、それは必ずしもそれをサポートしていませんでした。 私の体重は2002年3月と2007年から2008年の10月から1月にかけて上昇しましたが、私は過去の多くのホリデーシーズンの間、私の体重をかなりよく維持していました。
必要に応じて、私は今年のこの時期に減量の進歩さえしました。大学院では、この間に15ポンドを失い、妊娠後2回この成功を繰り返しました（上記の緑の参照範囲と注釈で表示）。私は2013 - 2014年の休暇シーズン中にメンテナンスでこれまでで最短点に達しました！
この秋、私は夏の間に起きた私の体重のわずかな上方への変動を修正することに取り組んでいます。私は今年の終わりに私の食事や運動習慣の大きな変化を避けたいと思っています。そうすれば、1月に体重に関する重大な決議をする必要がなくなります。
最大の教訓
では、今年の後半にダイエットや運動関連の会議の目標を設定して維持するための重要な要素について、何を学びましたか。
設定具体的かつ測定可能な目標非常に重要です。休日の体重増加の場合、体重を測定し維持する変数として体重を識別するのは簡単です。自分のしていることを監視するために、私は自分のワイヤレススケールを踏んで毎朝自分の体重を監視することを約束します。体重の傾向が間違った方向に向かっているのが見えたら、それを補うために食事と運動の計画を調整します。同様に、週に3回運動するという目標を設定した場合は、各運動を追跡します。
データ収集を習慣にする私の進歩を評価するために不可欠です。過去数年間の私の食事と運動のデータを調べることは、私が私の食事と運動の習慣を追跡するとき私が休日の季節の間に最も成功していることを証明するのを助けました。1年の他の時期に収集されたデータを調査することも、私が特別な（そしてカロリー密度の高い）食品を食べることがわかっている休日の食事イベントの計画に役立つ重要なベースライン情報を提供します。私が私の典型的な限界を超えるならば、私は私のシステムの余分な食物、炭水化物およびナトリウムからの水分保持によって引き起こされる避けられない体重スパイクに過剰反応するのを避けるのに十分なデータを集めました。私はこの効果が一時的であることを知っています、私が観察した週末の体重スパイクに似ています。
私からの贈り物、私への贈り物
今週のホリデーシーズンは、これからもデータの贈り物をしていきます。あなたも休日や新年に健康とフィットネスのデータ収集に興味があるなら、私自身の進行中のプロジェクトに基づくアイデアの私のリストを見てみましょう。このリストはあなたがいたずらだったのかいいのかに関係ない。履歴データを照合することを含むアイデアや、さまざまなセンサーからの測定値を利用するアイデアもあります。（ちなみに、センサーはシステム内の変化を検出して測定する単なるデバイスです。当社のJMPのお客様の多くは、製品の開発、製造、または運用にセンサーを使用していますが、製品としてセンサーを製造しているものもあります。）
センサーはあなたの自己追跡の努力を非常に簡単にすることができます、そしてあなたは今あなたの手首に一つを着ているかあなたのポケットに一つを運んでいるかもしれません。監視ステップと身体活動に加えて、多くの活動モニター、スマートフォン、スマートウォッチは、あなたの睡眠を追跡するのに役立ちます。モノのインターネット（IoT）に接続されていないアナログセンサーを所有している場合、または食生活やトレーニングに関するデータを収集したい場合は、無料または安価なアプリがデータの照合に役立ちます。JMPは読むことができます。あなたの個人的な健康歴からの測定基準とテスト結果を調査するための下のいくつかのアイデアを見るでしょう。それらのうちのいくつかは医療現場でセンサーを使って生成されたかもしれません。
1つか2つの新しいデータ型から始める
レストランのメニューに載っている食べ物のように、一度にこのリストにあるすべてのアイテムを検討するのは圧倒的でしょう。代わりに、1つまたは2つのデータタイプを選択して収集と調査を開始することによって優先順位を付けることをお勧めします。データを評価して学習する機会が得られたら、追加の追跡プロジェクトを採用することを検討してください。
私はこのリストを大まかに入力と出力にまとめました。入力をあなたのシステムに変更することはさまざまな出力に影響を与えるという考えを持っています。補足と呼ぶ1つの項目も含めました。それが位置データです。私はこれが特定の食事の場所やトレーニング中にたどった道のような他の追跡された変数の詳細を生成または思い出すのを助けるのに有用であると思います。
これ以上の苦労はありませんが、JMPを使用して測定および視覚化することを検討する可能性のあるデータ型についてのいくつかのアイデアがあります。
アウトプット
1。体重（カルテ、在宅診断）
2。血中コレステロール/脂質プロファイル（臨床検査）
3。血圧（ラボテスト、家庭試験）
4。血糖プロファイル（臨床検査、家庭内検査）
5。体脂肪率（実験室テスト、体操テスト、家庭テスト）
6。安静時心拍数（医療記録、在宅テスト）
7。心拍数の変動（在宅テスト）
入力
8フードログアイテム、マクロ、消費カロリー
9毎日の歩数/ベースライン活動
10カロリー消費量（家庭試験）
11具体的なワークアウトデータ（家庭試験）
補足
12。位置データ
休暇中も目標を達成し、新しいデータを追跡または探索して新しい年をスタートさせてください。来月から自分のデータを調べて学んだことの詳細を共有します。
