フィットネスと睡眠トラッカー:不正確さが大したことではない理由

Apple Watchのような高度なトラッカーを使用する場合でも、基本的なFitbitを使用する場合でも、結果には大きな違いがあります。体重を減らしたり、より良い生活をしようとしている場合、精度は重要ではありません。

アップルウォッチ

テディタンによる写真

バックグラウンド

彼らが最初に市場に出たとき、私はFitbitを手に入れました。 それを試した後、私は夢中になりました。私は減量を維持することに集中しました。歩数計は20世紀のように思えました。手首に自分の足元が見えるという事実が気に入りました。私は腰に何か大きなものを必要としませんでした。 Fitbitの前でさえ、2011年に睡眠の追跡を開始しました。

ひばり

私は今でもほとんどの夜にヒバリを使用しています。今夜はよく眠れませんでした。

はい、不正確です

フィットネスと睡眠トラッカーをテストしたとき、結果は完全に矛盾していました。睡眠、歩数、心拍数を比較すると、最大50%の差が記録されています。これが、心拍数の不正確さのために人々がFitbitを訴えている理由の1つです。

これらの各デバイスは、異なる(そして多くの場合、独自の)フィットネスを追跡するためのアルゴリズム。測定値は、デバイスをどこでどのように着用するかにも依存します。たとえば、FitbitとJawboneがある場合、両方のデバイスは楕円上の私の動きを正確に測定しませんでした。私は靴下に入れて、もっと良くなりました。手首は楕円ではあまり動かないので、これは理にかなっています。私のApple Watchは、エリプティカルの動きを追跡するのに最高の仕事をしているようです。それは部分的には、どの運動をしているのかを教えて、追跡方法を知っているからです。

私が試したスリープアプリとデバイスは似たようなものを持っています問題。寝るときに言ったら、測定値はより正確で一貫していた。脳波を測定するデバイスが最も効果的ですが、動きを測定するデバイスは妥当な仕事をします。ベッドでテレビを見たり本を読んだりすると、めちゃくちゃになります。活動の欠如は、ただリラックスするのではなく、私が寝ていることだと考えています。睡眠トラッカーでの結果と睡眠ラボで得た結果を比較したことはありませんが、必要はありません。

ここで精度が重要でない理由

これらのデバイスは、代替するように設計されていません医療機器。これらは、GoogleがMDの必要性に取って代わるのとほぼ同じ方法で、消費者の家庭用です。彼らはあなたがあなた自身をもう少しよく理解するのを助けるように設計されています。 Apple Watchが命を救うのは素晴らしいことだと思うが、Appleはそのためにそれを設計しなかった。正確な心拍数が必要な場合は、心臓モニターを入手してください。

Zeoパーソナルスリープコーチは非常に正確でした脳波を測定したからです。それは非常に高価で、より安価な消費者向けデバイスと競合できませんでした。誰もが睡眠ラボの経験を必要とするわけではないので、その必要はありませんでした。これらの個人トラッカーの焦点は、データの傾向と大きな変動です。歩数を追跡するとき、正確な数字を探しているのではなく、一貫した数字だけを探しています。 Garmin Vivofitで8,000ステップ、Apple Watchで10,000ステップと言っても心配ありません。どんな目標を設定しても、それを満たしているか、それを超えていることを確認したい。その目標と実際の歩数との関係は重要ではありません。

睡眠を追跡するとき、私は大まかな考えを持っています眠りに落ちた。その睡眠がどれほど深いのかわからないかもしれません。睡眠を追跡するとき、私はその大きなトレンドを探しています。その夜何回起きましたか?遅いコーヒーは私の睡眠に影響したのでしょうか、それともその日の運動不足だったのでしょうか?実際の睡眠量と、その睡眠が睡眠検査室の設定と比較できない深さを知っています。行動を改善するためにお金を無駄にする必要はありません。

スリーププラス

不正確さを克服するために自分を知る

追跡方法に関係なく、あなたがあなたの体を追跡することはあなたの目標に役立ちます。秘密は、私が前に述べたように、それについてあまり強調しないことです。あなたのトラッカーは、最終的にあなたの体をより良く読む方法を教えるべきです。
たとえば、新しい運動ルーチンを試すとき疲れ果てている場合、トラッカーはその変更を反映していますか?その日、より多くのカロリーを消費しましたか、それともより多くのステップがありましたか?睡眠トラッカーで、私はいつも自分がどのように眠ったかを自問し、トラッカーを見る。日中に疲れたり、走ったりしてきたとき、なぜだろうと自問します。次に、データを見て、何が起きているのかを確認します。いつもより早く起きたり、朝のコーヒーを逃したりする可能性があります。

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