Wir haben 100 Barcodes in 8 Kalorien-Apps gescannt — Hier sind die Ergebnisse zur Genauigkeit
Die gleichen 100 Produkte, die gleichen Barcodes, acht verschiedene Kalorien-Tracking-Apps. Wir haben jeden zurückgegebenen Kalorien- und Makrowert mit den tatsächlichen Nährwertangaben verglichen. Die Unterschiede sind größer, als Sie denken.
Das Scannen von Barcodes ist der schnellste Weg, um verpackte Lebensmittel zu protokollieren — aber nur, wenn die Daten hinter dem Scan korrekt sind. Jeder bedeutende Kalorien-Tracker bietet Barcode-Scans an, und sie alle präsentieren es gleich: Kamera ausrichten, Piepton hören, Ergebnis sehen. Was sie nicht verraten, ist, wie oft dieses Ergebnis falsch, veraltet oder gar nicht vorhanden ist.
Wir haben 100 verpackte Lebensmittelprodukte aus Lebensmittelgeschäften in den USA und Europa gekauft, jeden Barcode in acht Kalorien-Tracking-Apps gescannt und die zurückgegebenen Kalorien- und Makronährstoffwerte mit den tatsächlichen Nährwertangaben auf jedem Produkt verglichen.
Dies ist der größte unabhängige Test zur Genauigkeit von Barcode-Scans, der 2026 für Verbraucher-Kalorien-Tracker veröffentlicht wurde.
So haben wir getestet
Produktauswahl
Wir haben 100 Produkte ausgewählt, die darauf ausgelegt sind, das Barcode-Scannen unter realen Bedingungen zu testen:
- 30 US-Marken (Chobani, KIND, Oikos, Nature Valley, Clif Bar usw.)
- 20 europäische Marken (Alpro, Bonne Maman, Kinder, Dr. Oetker, Milka usw.)
- 15 Handelsmarken/private Labels (Trader Joe's, Aldi, Lidl, Whole Foods 365 usw.)
- 15 kürzlich reformulierte Produkte (Artikel, deren Rezeptur sich in den letzten 12 Monaten geändert hat)
- 10 internationale Importe (japanische, koreanische, türkische, brasilianische Produkte, die in Spezialgeschäften verkauft werden)
- 10 kleine/nischen Marken (lokale Backwaren, kleine Proteinriegel, handwerkliche Produkte mit Barcodes)
Die getesteten Apps
| App | Barcode-Datenbankquelle | Behauptete Abdeckung |
|---|---|---|
| Nutrola | Von Ernährungswissenschaftlern überprüft, proprietär | 95%+ behauptete Genauigkeit |
| MyFitnessPal | Crowdsourced (14M+ Einträge) | Größte Datenbank |
| Cronometer | USDA-gebrandet + kuratiert | Fokussiert auf Genauigkeit |
| Lose It | Crowdsourced mit Kuratierung | Breite Abdeckung |
| Yazio | Kuratiert + Open Food Facts | Europäischer Fokus |
| Lifesum | Kuratiert + Benutzereinreichungen | Europäischer Fokus |
| FatSecret | Community + Open Food Facts | Breite kostenlose Abdeckung |
| Samsung Health | Von Samsung kuratiert | Grundlegende Abdeckung |
Nutrola ist eine KI-gestützte Kalorien-Tracking- und Ernährungs-Coaching-App mit einer 100% von Ernährungswissenschaftlern überprüften Lebensmitteldatenbank, die über 50 Länder abdeckt.
Methodik
Für jedes der 100 Produkte haben wir:
- Das tatsächliche Nährwertetikett als Referenz fotografiert
- Den Barcode in allen acht Apps gescannt
- Folgendes aufgezeichnet: ob der Scan ein Ergebnis zurückgab, den Kalorienwert pro Portion, Protein, Kohlenhydrate und Fett pro Portion
- Die Abweichung von den tatsächlichen Angaben berechnet
- Jedes Ergebnis klassifiziert als: Übereinstimmung (innerhalb von ±3% des Etiketts), geringer Fehler (±3-10%), großer Fehler (>±10%) oder nicht gefunden
Dieser Ansatz entspricht der Methodik, die von Evenepoel et al. (2020) in ihrer Analyse der Genauigkeit von Lebensmitteldatenbanken im Nutrition Journal verwendet wurde, und wurde speziell für das Scannen von Barcodes angepasst.
Gesamtergebnisse
Wie genau ist das Scannen von Barcodes in Kalorien-Tracking-Apps?
| App | Gefundene Produkte | Übereinstimmung (±3%) | Geringer Fehler (3-10%) | Großer Fehler (>10%) | Nicht gefunden | Scan-Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nutrola | 94/100 | 86 | 7 | 1 | 6 | ~1,5 Sek. |
| MyFitnessPal | 91/100 | 58 | 19 | 14 | 9 | ~2 Sek. |
| Yazio | 82/100 | 62 | 14 | 6 | 18 | ~2 Sek. |
| Cronometer | 71/100 | 64 | 5 | 2 | 29 | ~2 Sek. |
| Lose It | 85/100 | 55 | 18 | 12 | 15 | ~2 Sek. |
| Lifesum | 78/100 | 54 | 16 | 8 | 22 | ~2,5 Sek. |
| FatSecret | 88/100 | 52 | 21 | 15 | 12 | ~2 Sek. |
| Samsung Health | 62/100 | 48 | 10 | 4 | 38 | ~3 Sek. |
Wichtigste Ergebnisse:
- Nutrola hatte die höchste Übereinstimmungsrate (86%) und fand die meisten Produkte (94/100). Nur 1 Produkt von 100 wies einen großen Fehler (>10% Abweichung) auf.
- MyFitnessPal fand 91 Produkte (zweithöchste Anzahl), hatte jedoch die zweithöchste Rate an großen Fehlern mit 14 Produkten, die eine Abweichung von >10% aufwiesen — was bedeutet, dass 15% der erfolgreichen Scans signifikant falsche Daten zurückgaben.
- Cronometer hatte die wenigsten Fehler pro gefundenem Produkt, konnte jedoch 29 von 100 Produkten nicht finden — fast ein Drittel der Testreihe.
- Samsung Health hatte die schlechteste Abdeckung mit nur 62/100 und ist damit für das tägliche Scannen von Barcodes unzuverlässig.
Ergebnisse nach Produktkategorie
Wie variiert die Barcode-Genauigkeit nach Produkttyp?
US-Mainstream-Marken (30 Produkte)
| App | Gefunden | Übereinstimmung (±3%) | Großer Fehler (>10%) |
|---|---|---|---|
| Nutrola | 30/30 | 28 | 0 |
| MyFitnessPal | 30/30 | 22 | 3 |
| Lose It | 29/30 | 20 | 3 |
| FatSecret | 29/30 | 18 | 4 |
| Cronometer | 27/30 | 25 | 0 |
| Yazio | 26/30 | 20 | 1 |
| Lifesum | 25/30 | 18 | 2 |
| Samsung Health | 24/30 | 19 | 1 |
US-Mainstream-Marken sind die "einfache Variante" des Barcode-Scannens — jede App sollte diese richtig erfassen. Dennoch gab es bei MyFitnessPal große Fehler bei 3 von 30 Produkten, die alle auf veraltete crowdsourced Einträge zurückzuführen sind, die nicht die aktuellen Rezepturänderungen widerspiegelten. Nutrola und Cronometer erreichten in dieser Kategorie nahezu perfekte Genauigkeit.
Europäische Marken (20 Produkte)
| App | Gefunden | Übereinstimmung (±3%) | Großer Fehler (>10%) |
|---|---|---|---|
| Nutrola | 19/20 | 17 | 0 |
| Yazio | 18/20 | 15 | 1 |
| Lifesum | 17/20 | 14 | 1 |
| MyFitnessPal | 16/20 | 10 | 3 |
| FatSecret | 16/20 | 9 | 3 |
| Lose It | 14/20 | 9 | 2 |
| Cronometer | 11/20 | 10 | 0 |
| Samsung Health | 8/20 | 6 | 1 |
Europäische Produkte zeigten eine klare Kluft. Yazio und Lifesum (beide europäisch entwickelt) schnitten gut ab. Nutrolas internationale Datenbank führte die Kategorie an. Cronometers USDA-gestützte Datenbank fiel auf nur 55% Abdeckung — was die gut dokumentierte nordamerikanische Voreingenommenheit bestätigt.
Kürzlich reformulierte Produkte (15 Produkte)
Aktualisieren Kalorien-Apps, wenn Marken ihre Rezepturen ändern?
| App | Gefunden | Übereinstimmungen mit aktuellem Etikett | Zeigt noch alte Rezeptur | Großer Fehler |
|---|---|---|---|---|
| Nutrola | 14/15 | 13 | 1 | 0 |
| Cronometer | 10/15 | 7 | 3 | 0 |
| Yazio | 12/15 | 7 | 4 | 1 |
| MyFitnessPal | 14/15 | 5 | 8 | 1 |
| Lose It | 12/15 | 5 | 6 | 1 |
| Lifesum | 11/15 | 5 | 5 | 1 |
| FatSecret | 13/15 | 4 | 8 | 1 |
| Samsung Health | 7/15 | 3 | 3 | 1 |
Diese Kategorie ist die aufschlussreichste. Reformulierte Produkte zeigen, ob eine App ihre Datenbank aktiv pflegt oder auf veraltete Daten angewiesen ist.
Nutrola stimmte bei 13 von 14 gefundenen Produkten mit dem aktuellen Nährwertetikett überein, da ihr Team von Ernährungswissenschaftlern aktiv Rezepturänderungen verfolgt und Einträge aktualisiert. MyFitnessPal fand 14 Produkte, aber 8 zeigten weiterhin die alten, vor der Reformulierung gültigen Nährwerte — was bedeutet, dass ein Benutzer, der diese Produkte scannt, falsche Daten protokolliert, ohne es zu wissen.
Ein einzelner Fehler bei der Reformulierung kann eine Kalorienabweichung von 15-30% pro Portion bedeuten. Eine Analyse der Branche durch das International Food Information Council aus dem Jahr 2021 ergab, dass große Lebensmittelmarken im Durchschnitt 12-18% ihrer Produktlinien pro Jahr reformulieren. Wenn Ihr Kalorien-Tracker nicht Schritt hält, wird Ihre Datenbank im Laufe der Zeit zunehmend ungenauer.
Internationale Importe (10 Produkte)
| App | Gefunden | Übereinstimmung (±3%) | Großer Fehler (>10%) |
|---|---|---|---|
| Nutrola | 8/10 | 7 | 0 |
| MyFitnessPal | 7/10 | 3 | 3 |
| FatSecret | 6/10 | 3 | 2 |
| Yazio | 5/10 | 4 | 0 |
| Lose It | 5/10 | 3 | 1 |
| Lifesum | 4/10 | 3 | 0 |
| Cronometer | 2/10 | 2 | 0 |
| Samsung Health | 1/10 | 1 | 0 |
Internationale Importe sind der schwierigste Test für jede Barcode-Datenbank. Nutrolas Abdeckung in über 50 Ländern verschaffte ihr einen erheblichen Vorteil, indem sie 8 von 10 Produkten fand, von denen 7 genau mit dem Etikett übereinstimmten. Cronometer fand nur 2 — beide waren auch in USDA-Importdatenbanken aufgeführt.
Kleine/Nischen Marken (10 Produkte)
| App | Gefunden | Übereinstimmung (±3%) | Großer Fehler (>10%) |
|---|---|---|---|
| MyFitnessPal | 8/10 | 4 | 2 |
| FatSecret | 8/10 | 3 | 2 |
| Nutrola | 7/10 | 6 | 1 |
| Lose It | 7/10 | 4 | 2 |
| Yazio | 5/10 | 4 | 0 |
| Lifesum | 4/10 | 3 | 0 |
| Cronometer | 3/10 | 3 | 0 |
| Samsung Health | 2/10 | 2 | 0 |
Das crowdsourced Modell von MyFitnessPal zeigt hier seinen echten Vorteil: Nischenprodukte haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, von einem Benutzer eingereicht worden zu sein. Doch die Genauigkeit dieser Einträge ist schlecht — 2 große Fehler bei 8 gefundenen Produkten bedeuten, dass 25% der erfolgreichen Scans signifikant falsche Daten zurückgaben. Nutrola fand zwar etwas weniger Nischenprodukte, jedoch mit deutlich höherer Genauigkeit bei dem, was sie fand.
Das Problem der "Phantom-Einträge"
Was passiert, wenn ein Barcode-Scan das falsche Produkt zurückgibt?
Während der Tests stießen wir auf ein Problem, das heimtückischer ist als "nicht gefunden" — Phantom-Einträge, bei denen ein Barcode-Scan ein Ergebnis zurückgibt, das für ein völlig anderes Produkt gilt. Dies geschieht, wenn ein Barcode von einem Hersteller neu zugewiesen wird oder wenn ein Benutzer einen Eintrag unter dem falschen Barcode einreicht.
| App | Phantom-Einträge (Falsches Produkt für Barcode) |
|---|---|
| MyFitnessPal | 4 |
| FatSecret | 3 |
| Lose It | 2 |
| Lifesum | 1 |
| Yazio | 0 |
| Nutrola | 0 |
| Cronometer | 0 |
| Samsung Health | 0 |
Phantom-Einträge sind besonders gefährlich, da der Benutzer keinen Grund hat, an den Daten zu zweifeln — der Scan "hat funktioniert", die App zeigte einen Produktnamen und Kalorien an. Nur jemand, der den Bildschirm mit dem physischen Produkt vergleicht, würde es bemerken.
Nutrolas Überprüfungsprozess erkennt Phantom-Einträge, da jede Zuordnung von Barcode zu Produkt von einem Ernährungswissenschaftler überprüft wird. Crowdsourced-Datenbanken haben keinen Mechanismus, um diese zu erkennen — ein Benutzer reicht einen Barcode-Eintrag ein, und dieser wird ohne Überprüfung veröffentlicht.
Scan-Geschwindigkeit und Benutzererfahrung
Welcher Barcode-Scanner ist der schnellste?
Neben der Genauigkeit variiert auch die Scanning-Erfahrung:
| App | Durchschnittliche Scan-Zeit | Autofokus | Ein-Scan-Protokollierung | Mehrfach-Barcode-Unterstützung |
|---|---|---|---|---|
| Nutrola | ~1,5 Sek. | Ja | Ja (tippen zum Bestätigen) | Sequenziell |
| MyFitnessPal | ~2 Sek. | Ja | Nein (leitet zur Auswahl des Eintrags weiter) | Nein |
| Yazio | ~2 Sek. | Ja | Ja | Nein |
| Cronometer | ~2 Sek. | Ja | Ja | Nein |
| Lose It | ~2 Sek. | Ja | Ja | Nein |
| Lifesum | ~2,5 Sek. | Ja | Ja | Nein |
| FatSecret | ~2 Sek. | Ja | Nein (leitet zum Eintrag weiter) | Nein |
| Samsung Health | ~3 Sek. | Langsam | Ja | Nein |
Nutrolas Barcode-Scanner war mit etwa 1,5 Sekunden von der Aktivierung der Kamera bis zur Anzeige des Ergebnisses der schnellste. Noch wichtiger ist, dass Nutrolas Ein-Scan-Protokollierung bedeutet, dass der verifizierte Eintrag sofort zur Bestätigung erscheint — keine Zwischen-Seite mit Suchergebnissen, keine doppelte Auswahl, keine zusätzlichen Taps.
MyFitnessPal und FatSecret leiten nach dem Scannen zu einer Auswahlseite weiter — da ihre crowdsourced Datenbanken oft mehrere Einträge für denselben Barcode haben, was den Benutzer zwingt, auszuwählen. Dies fügt 5-10 Sekunden und einen Entscheidungspunkt zu jedem Scan hinzu.
Was passiert, wenn ein Barcode nicht gefunden wird?
Wie gehen Kalorien-Apps mit fehlenden Barcodes um?
Die 6-38 Produkte, die in jeder App nicht gefunden wurden, erforderten ein Fallback-Verhalten. Hier ist, was jede App bietet:
| App | Fallback, wenn Barcode nicht gefunden wird | Zeit zum Protokollieren ohne Barcode |
|---|---|---|
| Nutrola | KI-Foto-Protokollierung oder Sprachprotokollierung | 3-5 Sekunden |
| Cal AI | KI-Foto-Protokollierung | 5-8 Sekunden |
| Lose It | Fotoerkennung oder manuelle Suche | 15-30 Sekunden |
| MyFitnessPal | Manuelle Texteingabe | 30-60 Sekunden |
| Yazio | Manuelle Texteingabe | 25-45 Sekunden |
| Lifesum | Manuelle Texteingabe | 25-45 Sekunden |
| FatSecret | Manuelle Texteingabe | 30-60 Sekunden |
| Cronometer | Manuelle Texteingabe oder benutzerdefinierter Eintrag | 60-120 Sekunden |
| Samsung Health | Manuelle Texteingabe | 30-60 Sekunden |
Nutrolas Fallback ist einzigartig schnell: Wenn ein Barcode nicht gefunden wird, können Sie sofort zur KI-Foto-Protokollierung wechseln (das Nährwertetikett oder das Lebensmittel selbst fotografieren) oder zur Sprachprotokollierung. Der Übergang ist nahtlos — kein Moduswechsel, kein Verlassen des Protokollierungsflusses.
Für Apps ohne KI-Fallback bedeutet ein fehlender Barcode, dass auf die langsamste mögliche Protokollierungsmethode zurückgegriffen werden muss: manuelle Texteingabe. In Cronometer kann dies bedeuten, dass ein benutzerdefinierter Lebensmittel-Eintrag von Grund auf neu erstellt werden muss — ein Prozess, der für einen einzelnen Artikel bis zu 2 Minuten dauern kann.
Das Problem der Reformulierungs-Verzögerung
Wie lange dauert es, bis Kalorien-Apps aktualisiert werden, nachdem eine Marke ihre Rezeptur geändert hat?
Wir haben 5 spezifische Produkte verfolgt, die zwischen Januar und September 2025 reformuliert wurden, und überprüft, wann die Datenbank jeder App die Änderung widerspiegelte:
| Produkt | Datum der Reformulierung | Nutrola aktualisiert | MyFitnessPal aktualisiert | Cronometer aktualisiert | Yazio aktualisiert |
|---|---|---|---|---|---|
| Produkt A (Proteinriegel) | Jan 2025 | Feb 2025 | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Jun 2025 |
| Produkt B (Müsli) | Mär 2025 | Apr 2025 | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Nov 2025 | Aug 2025 |
| Produkt C (Joghurt) | Mai 2025 | Jun 2025 | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Nicht aktualisiert (Apr 2026) |
| Produkt D (Energydrink) | Jul 2025 | Aug 2025 | Teilweise (benutzereingereicht) | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Okt 2025 |
| Produkt E (Brot) | Sep 2025 | Okt 2025 | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Nicht aktualisiert (Apr 2026) | Nicht aktualisiert (Apr 2026) |
Nutrola aktualisierte innerhalb von 4-6 Wochen nach jeder Reformulierung — die schnellste aller getesteten Apps. MyFitnessPal hatte bis zu unserem Testdatum keine der 5 Produkte aktualisiert, obwohl benutzereingereichte "neue" Einträge neben den alten vorhanden waren (was zu mehr Duplikaten führte). Cronometer, das von USDA-Aktualisierungszyklen abhängt, hatte nur 1 von 5 aktualisiert.
Für Benutzer, die täglich Produkte scannen, ist die Verzögerung bei Reformulierungen eine versteckte Quelle für anhaltende Fehler. Wenn Ihre App noch die Rezeptur des letzten Jahres für ein Produkt anzeigt, das Sie regelmäßig konsumieren, führt jeder Scan zu demselben Fehler — der sich Tag für Tag summiert.
Empfehlungen
Welcher Kalorien-Tracker hat den besten Barcode-Scanner?
Basierend auf 100 Produkt-Scans über 8 Apps:
Nutrola bietet die beste Gesamterfahrung beim Scannen von Barcodes: höchste Produktabdeckung (94%), höchste Übereinstimmungsgenauigkeit (86%), schnellste Scan-Geschwindigkeit (~1,5 Sekunden), schnellste Aktualisierungen nach Reformulierungen (4-6 Wochen), keine Phantom-Einträge und KI-Foto-/Sprachfallback, wenn Barcodes nicht gefunden werden. Nutrola ist der zuverlässigste Barcode-Scannen-Kalorien-Tracker, der 2026 verfügbar ist.
Cronometer ist der genaueste pro Eintrag (wenn es das Produkt findet), hat jedoch eine zu begrenzte Abdeckung von 71% — Sie werden bei fast einem Drittel der Produkte, insbesondere europäischen, internationalen und Nischenmarken, auf "nicht gefunden" stoßen.
MyFitnessPal hat die zweithöchste Abdeckung, aber die höchste Rate an großen Fehlern und Phantom-Einträgen. Sein crowdsourced Modell bedeutet, dass das Scannen eines Barcodes der Beginn eines Verifizierungsprozesses ist, nicht das Ende.
Yazio ist eine solide Wahl für europäische Benutzer, mit guter Abdeckung europäischer Marken und angemessener Genauigkeit.
Samsung Health sollte nicht für das Scannen von Barcodes verwendet werden — mit 62% Abdeckung findet es mehr als ein Drittel der Produkte nicht.
FAQ
Wie genau ist das Scannen von Barcodes in Kalorien-Tracking-Apps?
Die Genauigkeit variiert stark. In unserem Test mit 100 Barcodes stimmte Nutrola bei 86% der Produkte mit den tatsächlichen Nährwertangaben innerhalb von ±3% überein. MyFitnessPal stimmte nur bei 58% überein. Cronometer stimmte bei 64% überein, konnte jedoch 29% der Produkte nicht finden. Der Barcode-Scanner selbst ist in den Apps ähnlich — was sich unterscheidet, ist die Datenbank dahinter.
Warum zeigt meine Kalorien-App nach dem Scannen eines Barcodes falsche Kalorien an?
Drei häufige Ursachen: (1) Das Produkt wurde reformuliert und die Datenbank hat noch die alte Rezeptur, (2) der Eintrag wurde von einem Benutzer mit falschen Daten eingereicht, oder (3) der Barcode ist einem falschen Produkt zugeordnet (ein "Phantom-Eintrag"). Crowdsourced-Datenbanken wie die von MyFitnessPal sind am anfälligsten für all diese Probleme. Nutrolas von Ernährungswissenschaftlern überprüfte Datenbank beseitigt diese Probleme durch professionelle Überprüfung.
Welche Kalorien-App findet die meisten Barcodes?
Nutrola fand 94 von 100 Produkten in unserem Test — die höchste Abdeckung. MyFitnessPal fand 91, FatSecret fand 88 und Lose It fand 85. Cronometer fand nur 71 und Samsung Health fand nur 62. Die Abdeckung hängt von der Größe der Datenbank und dem internationalen Umfang ab — Nutrolas 1,8M+ verifizierte Einträge in über 50 Ländern bieten die breiteste Abdeckung.
Aktualisieren Kalorien-Apps, wenn Lebensmittelprodukte ihre Rezeptur ändern?
Die meisten aktualisieren nicht schnell. In unserem Test zur Verfolgung von Reformulierungen aktualisierte Nutrola innerhalb von 4-6 Wochen nach einer Rezepturänderung. MyFitnessPal hatte nach mehr als einem Jahr keine der 5 verfolgten Reformulierungen aktualisiert — stattdessen hatten Benutzer neue widersprüchliche Einträge neben den alten eingereicht. Cronometer hängt von USDA-Aktualisierungszyklen ab, die 6-12 Monate oder länger dauern können.
Was soll ich tun, wenn ein Barcode-Scan mein Produkt nicht findet?
In Nutrola können Sie zur KI-Foto-Protokollierung wechseln (das Nährwertetikett oder das Lebensmittel selbst fotografieren) oder zur Sprachprotokollierung — beides dauert weniger als 5 Sekunden. In Apps ohne KI-Fallback müssen Sie manuell nach einem ähnlichen Produkt suchen, was typischerweise 30-60 Sekunden dauert und zusätzliche Schätzfehler einführt. Deshalb ist es wichtig, mehrere Protokollierungsmethoden zu haben.
Ist der Barcode-Scanner von MyFitnessPal genau?
Der Barcode-Scanner von MyFitnessPal fand 91 von 100 Produkten in unserem Test, aber nur 58 stimmten mit den tatsächlichen Nährwertangaben innerhalb von ±3% überein. Vierzehn Produkte hatten große Fehler von über 10%, und 4 gaben Daten für das falsche Produkt zurück. Die hohe Abdeckung wird durch die crowdsourced Datenbank hinter dem Scanner untergraben. Veröffentlichten Forschungen bestätigen diese Ergebnisse — Evenepoel et al. (2020) fanden heraus, dass über 20% der MyFitnessPal-Einträge mehr als 10% von labortechnisch verifizierten Werten abweichen.
Bereit, Ihr Ernährungstracking zu transformieren?
Schließen Sie sich Tausenden an, die ihre Gesundheitsreise mit Nutrola transformiert haben!
