कौन सा कैलोरी ट्रैकर सबसे अधिक शोध द्वारा समर्थित है? प्रकाशित साक्ष्यों का सर्वेक्षण

जब कैलोरी ट्रैकिंग ऐप का चयन करने की बात आती है, तो अधिकांश उपभोक्ता ऐप स्टोर की रेटिंग, प्रभावशाली व्यक्तियों की सिफारिशों, या विशेषताओं की तुलना पर निर्भर करते हैं। लेकिन एक अधिक गंभीर दृष्टिकोण एक अलग सवाल उठाता है: कौन से ऐप्स का परीक्षण, मान्यता, या प्रकाशित सहकृत शोध में उपयोग किया गया है? वैज्ञानिक साहित्य में किसी ऐप की उपस्थिति इस बात का संकेत देती है कि शोधकर्ताओं ने उसके तरीके को इतना विश्वसनीय पाया कि उसे उन अध्ययनों में मापने के उपकरण के रूप में उपयोग किया गया, जहां डेटा गुणवत्ता सीधे निष्कर्षों को प्रभावित करती है।

यह लेख प्रमुख कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स के लिए प्रकाशित शोध परिदृश्य का सर्वेक्षण करता है, यह देखते हुए कि प्रत्येक ऐप को कितने अध्ययन उद्धृत करते हैं, किस प्रकार के अध्ययन उनका उपयोग करते हैं, और प्रत्येक ऐप की विश्वसनीयता के बारे में क्या निष्कर्ष निकलते हैं।

शोध मान्यता का महत्व

क्लिनिकल ट्रायल में उपयोग किया जाने वाला कैलोरी ट्रैकिंग ऐप एक स्तर की जांच से गुजरता है जो किसी उपभोक्ता समीक्षा से मेल नहीं खा सकता। शोधकर्ता ऐप्स का मूल्यांकन डेटा निर्यात क्षमताओं, डेटाबेस की सटीकता, अनुपालन सुविधाओं और पुनरुत्पादकता के आधार पर करते हैं। जब कोई अध्ययन सहकृत पत्रिका में प्रकाशित होता है, तो ट्रैकिंग टूल का वर्णन करने वाला विधि अनुभाग स्वतंत्र विशेषज्ञों द्वारा समीक्षा किया जाता है, जो यह आकलन करते हैं कि क्या चुना गया उपकरण शोध प्रश्न के लिए उपयुक्त है।

Turner-McGrievy et al. (2013) ने Journal of Medical Internet Research में प्रकाशित करते हुए बताया कि शोध के लिए आहार आत्म-निगरानी उपकरण का चयन स्थापित विधियों जैसे 24-घंटे के आहार पुनःकाल या वजन वाले खाद्य रिकॉर्ड के खिलाफ मान्यता की आवश्यकता होती है। जो ऐप्स इस मानक को पार करते हैं, उन्होंने मापने की सटीकता का एक आधार स्तर प्रदर्शित किया है, जो केवल उपभोक्ता ऐप्स में नहीं पाया जाता।

ऐप के अनुसार शोध उद्धरण तालिका

ऐप	अनुमानित प्रकाशित अध्ययन उद्धृत	प्राथमिक अध्ययन प्रकार	उल्लेखनीय शोध उपयोग
MyFitnessPal	150+	अवलोकनात्मक, व्यवहार्यता, वजन घटाने के हस्तक्षेप	बाजार हिस्सेदारी के कारण मात्रा द्वारा सबसे अधिक उद्धृत
Cronometer	40–60	RCTs, क्लिनिकल न्यूट्रिशन, मेटाबॉलिक रिसर्च	नियंत्रित आहार हस्तक्षेपों में पसंदीदा
Lose It!	25–35	वजन घटाने के RCTs, व्यवहारिक हस्तक्षेप	NIH द्वारा वित्त पोषित वजन प्रबंधन अध्ययनों में उपयोग किया गया
FatSecret	15–20	अवलोकनात्मक, आहार मूल्यांकन मान्यता	ऑस्ट्रेलियाई और दक्षिण-पूर्व एशियाई अध्ययनों में उपयोग किया गया
Nutrola	उभरता हुआ	शोध-ग्रेड डेटा मानकों के साथ संरेखित विधि	USDA-आधारित सत्यापित डेटाबेस शोध प्रोटोकॉल के लिए उपयुक्त
MacroFactor	<5	अनुकूली TDEE अनुमान केस अध्ययन	पर्याप्त शोध साहित्य के लिए बहुत नया
Cal AI	<5	कंप्यूटर दृष्टि व्यवहार्यता अध्ययन	AI विधि का अध्ययन किया गया, ऐप विशेष रूप से नहीं
Samsung Health	10–15	mHealth प्लेटफॉर्म अध्ययन, शारीरिक गतिविधि पर ध्यान	मुख्य रूप से गतिविधि ट्रैकिंग के लिए अध्ययन किया गया, पोषण के लिए नहीं

MyFitnessPal: मात्रा द्वारा सबसे अधिक उद्धृत, सटीकता के लिए सबसे अधिक आलोचना

MyFitnessPal शोध साहित्य में उद्धरण की संख्या के मामले में प्रमुखता रखता है। 150 से अधिक प्रकाशित अध्ययनों में ऐप का उल्लेख किया गया है, यह उपभोक्ता कैलोरी ट्रैकर के रूप में सबसे अधिक अध्ययन किया गया है। हालांकि, यह मात्रा इसके बाजार हिस्सेदारी को दर्शाती है, न कि इसके डेटा की गुणवत्ता को।

Evenepoel et al. (2020) ने Obesity Science & Practice में प्रकाशित करते हुए MyFitnessPal का उपयोग करने वाले अध्ययनों की एक व्यवस्थित समीक्षा की और पाया कि जबकि ऐप का वजन घटाने के हस्तक्षेपों में व्यापक उपयोग हुआ, कई अध्ययनों ने डेटाबेस की सटीकता के बारे में चिंताओं को उठाया। समीक्षा में यह पाया गया कि MFP का भीड़-स्रोत डेटाबेस मापने में त्रुटि का परिचय देता है, जो अध्ययन के परिणामों को प्रभावित कर सकता है।

Tosi et al. (2022) ने विशेष रूप से MFP के डेटाबेस की सटीकता का परीक्षण प्रयोगशाला द्वारा विश्लेषित खाद्य मूल्यों के खिलाफ किया और पाया कि इटालियन खाद्य पदार्थों के लिए औसत ऊर्जा विचलन 17.4 प्रतिशत था। शोधकर्ताओं ने बताया कि विरोधाभासी पोषण संबंधी जानकारी वाले डुप्लिकेट प्रविष्टियाँ त्रुटियों का एक निरंतर स्रोत थीं।

इन सीमाओं के बावजूद, MFP का उपयोग कई महत्वपूर्ण अध्ययनों में किया गया है। Laing et al. (2014) ने JMIR mHealth and uHealth में 212 प्रतिभागियों के साथ प्राथमिक देखभाल वजन घटाने के हस्तक्षेप में MFP की प्रभावशीलता का अध्ययन किया। अध्ययन में पाया गया कि जबकि ऐप ने आहार आत्म-निगरानी को बढ़ाया, निरंतर सहभागिता कम थी, केवल 3 प्रतिशत प्रतिभागी छह महीने बाद भी लॉगिंग कर रहे थे।

Carter et al. (2013) ने Journal of Medical Internet Research में प्रकाशित करते हुए MFP-शैली के ऐप-आधारित खाद्य डायरी की तुलना पारंपरिक कागज़ आधारित डायरी से एक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण में की। ऐप समूह ने आत्म-निगरानी में उच्च अनुपालन दिखाया लेकिन वजन घटाने के परिणाम समान थे, यह सुझाव देते हुए कि उपकरण का स्वरूप लगातार ट्रैकिंग के व्यवहार से कम महत्वपूर्ण था।

Cronometer: नियंत्रित अध्ययनों के लिए शोधकर्ताओं का विकल्प

Cronometer शोध परिदृश्य में एक अद्वितीय स्थिति रखता है। जबकि इसे MFP की तुलना में कम अध्ययनों में उद्धृत किया गया है, यह नियंत्रित आहार हस्तक्षेपों में अनुपात में अधिक प्रतिनिधित्व करता है जहां डेटा की सटीकता महत्वपूर्ण होती है।

Stringer et al. (2021) ने Frontiers in Nutrition में प्रकाशित करते हुए एक कीटो-जात आहार हस्तक्षेप अध्ययन में आहार सेवन को ट्रैक करने के लिए Cronometer का उपयोग किया। शोधकर्ताओं ने विशेष रूप से USDA और NCCDB डेटा के उपयोग को इसके चयन का कारण बताया, क्योंकि इसके विकल्पों में बड़े लेकिन कम सत्यापित डेटाबेस थे।

Athinarayanan et al. (2019) ने Frontiers in Endocrinology में प्रकाशित एक अध्ययन में 262 प्रतिभागियों के लिए टाइप 2 मधुमेह के लिए निरंतर दूरस्थ देखभाल हस्तक्षेप में आहार ट्रैकिंग के लिए Cronometer का उपयोग किया। अध्ययन ने पोषण संबंधी कीटोसिस की निगरानी के लिए विस्तृत मैक्रोन्यूट्रिएंट और माइक्रोन्यूट्रिएंट ट्रैकिंग की आवश्यकता थी, एक ऐसा उपयोग मामला जहां डेटाबेस की सटीकता सीधे नैदानिक निर्णय लेने को प्रभावित करती है।

Cronometer की शोध अपील तीन कारकों से आती है: USDA और NCCDB डेटा का व्यापक एकीकरण, प्रति प्रविष्टि 82 या अधिक पोषक तत्वों का ट्रैकिंग, और शोध-संगत प्रारूपों में विस्तृत पोषण संबंधी डेटा का निर्यात करने की क्षमता।

Lose It!: NIH द्वारा वित्त पोषित अध्ययन में भागीदारी

Lose It! कई NIH-वित्त पोषित शोध कार्यक्रमों में शामिल किया गया है, जिससे इसे शोध पदानुक्रम में एक विश्वसनीय स्थिति मिलती है।

Patel et al. (2019) ने Obesity में Lose It! के उपयोग का अध्ययन किया, जिसमें 12 महीने का व्यवहारिक वजन घटाने का हस्तक्षेप शामिल था। अध्ययन में पाया गया कि ऐप का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने नियंत्रण समूहों की तुलना में काफी अधिक वजन घटाया, और ऐप की खाद्य लॉगिंग विशेषता को एक प्रमुख व्यवहारिक तंत्र के रूप में पहचाना गया।

Turner-McGrievy et al. (2017) ने JAMA Internal Medicine में प्रकाशित एक 6 महीने के वजन घटाने के अध्ययन में Lose It! सहित कई आहार आत्म-निगरानी उपकरणों की तुलना की। अध्ययन में पाया गया कि मोबाइल ऐप-आधारित ट्रैकर्स (जिसमें Lose It! भी शामिल है) पारंपरिक तरीकों की तुलना में तुलनीय वजन घटाने के परिणाम उत्पन्न करते हैं, जबकि लॉगिंग सत्र प्रति कम समय की आवश्यकता होती है।

FatSecret: क्षेत्रीय शोध उपयोग

FatSecret ने मुख्य रूप से ऑस्ट्रेलियाई और दक्षिण-पूर्व एशियाई आहार अध्ययनों में अपनी शोध निचे प्राप्त की है। Chen et al. (2019) ने FatSecret को एक मल्टी-ऐप सटीकता तुलना में शामिल किया और पाया कि इसका डेटाबेस सामान्य अमेरिकी खाद्य पदार्थों के लिए MFP के समान प्रदर्शन करता है लेकिन गैर-पश्चिमी आहारों के लिए उच्च त्रुटि दरें दिखाता है।

Ambrosini et al. (2018) ने Nutrients में प्रकाशित करते हुए एक ऑस्ट्रेलियाई आहार मूल्यांकन अध्ययन में FatSecret का उपयोग किया और बताया कि ऐप का डेटाबेस ऑस्ट्रेलियाई विशिष्ट खाद्य पदार्थों के लिए सामुदायिक योगदान मॉडल द्वारा बढ़ाया गया था, हालांकि सटीकता की सत्यापन एक चिंता बनी रही।

Nutrola: उपभोक्ता ऐप में शोध-ग्रेड विधि

Nutrola का डेटाबेस निर्माण का दृष्टिकोण शोध-ग्रेड आहार मूल्यांकन उपकरणों द्वारा उपयोग की जाने वाली विधि के समान है। ऐप का आधार USDA FoodData Central पर आधारित है, जिसे राष्ट्रीय पोषण डेटाबेस के साथ क्रॉस-रेफरेंस किया गया है और प्रशिक्षित पोषण विशेषज्ञों द्वारा सत्यापित किया गया है, जो नेशनल कैंसर इंस्टीट्यूट के ASA24 टूल और यूनिवर्सिटी ऑफ मिनेसोटा के न्यूट्रिशन डेटा सिस्टम फॉर रिसर्च (NDSR) द्वारा उपयोग की जाने वाली समान बहु-स्रोत मान्यता प्रोटोकॉल का पालन करता है।

हालांकि Nutrola बाजार में नया है और अभी तक MFP या Cronometer के उद्धरण मात्रा को नहीं प्राप्त कर पाया है, इसके 1.8 मिलियन पोषण विशेषज्ञ-सत्यापित प्रविष्टियाँ और डेटाबेस की विधि इसे शोध अनुप्रयोगों के लिए एक उपयुक्त उपकरण बनाती है। ऐप का AI-संचालित लॉगिंग (फोटो पहचान और वॉयस इनपुट) और सत्यापित डेटाबेस का संयोजन आहार शोध में एक प्रमुख चुनौती का समाधान करता है: प्रतिभागियों की अनुपालन बनाए रखते हुए डेटा की सटीकता को बनाए रखना।

EUR 2.50 प्रति माह की कीमत पर बिना विज्ञापनों के, Nutrola भी एक व्यावहारिक बाधा को समाप्त करता है जो मुफ्त, विज्ञापन-समर्थित ऐप्स के शोध उपयोग को प्रभावित करता है। खाद्य लॉगिंग सत्रों के दौरान दिखाए गए विज्ञापनों को शोध सेटिंग में प्रतिभागियों के ध्यान भटकाने और लॉगिंग छोड़ने का संभावित स्रोत माना गया है (Helander et al., 2014, Journal of Medical Internet Research)।

कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स का उपयोग करने वाले अध्ययन के प्रकार

कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स का उपयोग करने वाले शोध कई श्रेणियों में आता है, प्रत्येक के ऐप चयन पर विभिन्न प्रभाव होते हैं।

यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (RCTs)। उच्चतम साक्ष्य अध्ययन डिज़ाइन। RCTs में उपयोग किए जाने वाले ऐप्स को स्वीकार्य माप गुणों को प्रदर्शित करना चाहिए। Cronometer और Lose It! इस श्रेणी में सबसे अधिक बार दिखाई देते हैं।

अवलोकनात्मक अध्ययन। ये अध्ययन स्वतंत्र जनसंख्या में आहार पैटर्न को ट्रैक करते हैं। MFP अपने बड़े उपयोगकर्ता आधार के कारण प्रमुखता रखता है, जो सुविधाजनक अध्ययन जनसंख्या प्रदान करता है।

मान्यता अध्ययन। ये सीधे ऐप की सटीकता को संदर्भ विधियों के खिलाफ परीक्षण करते हैं। Tosi et al. (2022), Chen et al. (2019), और Franco et al. (2016) इस श्रेणी में आते हैं। ये अध्ययन ऐप डेटा की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए सबसे प्रासंगिक हैं।

व्यवहार्यता अध्ययन। ये मूल्यांकन करते हैं कि क्या कोई ऐप किसी विशेष जनसंख्या या नैदानिक सेटिंग में उपयोग के लिए व्यावहारिक है। कई प्रारंभिक ऐप अध्ययन इस श्रेणी में आते हैं।

व्यवस्थित समीक्षाएँ और मेटा-विश्लेषण। ये कई अध्ययनों के निष्कर्षों को संकलित करते हैं। Evenepoel et al. (2020) और Ferrara et al. (2019) ऐप-आधारित आहार ट्रैकिंग के लिए साक्ष्य का उच्च-स्तरीय सारांश प्रदान करते हैं।

आमने-सामने की तुलना में अंतर

वर्तमान साहित्य में एक महत्वपूर्ण सीमा यह है कि विशिष्ट ऐप्स के बीच सीधे आमने-सामने की तुलना की कमी है। अधिकांश अध्ययन एक ही ऐप का उपयोग करते हैं और इसे संदर्भ विधि (जैसे वजन वाले खाद्य रिकॉर्ड या 24-घंटे के पुनःकाल) के खिलाफ तुलना करते हैं, बजाय इसके कि वे एक-दूसरे के खिलाफ कई ऐप्स की तुलना करें।

Chen et al. (2019) एक उल्लेखनीय अपवाद है, जिसने एक साथ छह ऐप्स की तुलना की। उनके निष्कर्षों ने दिखाया कि ऐप का चयन आहार अनुमान को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, कई पोषक तत्वों के लिए ऐप के बीच भिन्नता व्यक्तिगत लॉगिंग व्यवहार की तुलना में अधिक थी। यह सुझाव देता है कि ऐप चयन मापने में उतनी ही त्रुटि पेश कर सकता है जितनी कि लॉगिंग व्यवहार में व्यक्तिगत भिन्नताएँ।

Ferrara et al. (2019) ने The International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity में एक व्यवस्थित समीक्षा की और पाया कि जबकि ऐप्स आमतौर पर कागज़ के तरीकों की तुलना में आत्म-निगरानी की अनुपालन में सुधार करते हैं, पोषण संबंधी अनुमानों की सटीकता ऐप के अनुसार व्यापक रूप से भिन्न होती है और अध्ययन डिज़ाइन में संदर्भ विधियों के खिलाफ शायद ही कभी मान्यता प्राप्त होती है।

शोध ऐप उपयोग में उभरते रुझान

कई रुझान शोधकर्ताओं के कैलोरी ट्रैकिंग उपकरणों के चयन के तरीके को बदल रहे हैं।

शोध में AI-सहायता प्राप्त लॉगिंग। फोटो-आधारित खाद्य पहचान और वॉयस लॉगिंग प्रतिभागियों का बोझ कम करते हैं, जो सीधे अध्ययन की अनुपालन और डेटा की पूर्णता में सुधार करते हैं। Nutrola का AI लॉगिंग और सत्यापित डेटाबेस का संयोजन अनुपालन और सटीकता की चुनौतियों को एक साथ संबोधित करता है।

सत्यापित डेटाबेस की मांग। जैसे-जैसे अधिक अध्ययन डेटाबेस की सटीकता को मापने में त्रुटि का स्रोत पहचानते हैं, शोधकर्ता सत्यापित, क्यूरेटेड डेटाबेस वाले ऐप्स का चयन करने लगे हैं, जो भीड़-स्रोत विकल्पों की तुलना में। यह प्रवृत्ति Cronometer और Nutrola को MFP पर प्राथमिकता देती है।

वास्तविक समय डेटा पहुंच। आधुनिक ऐप्स जो API एक्सेस या वास्तविक समय डेटा निर्यात की पेशकश करते हैं, शोधकर्ताओं को प्रतिभागियों की अनुपालन की निगरानी करने और लॉगिंग में अंतराल उत्पन्न होने पर जल्दी हस्तक्षेप करने की अनुमति देते हैं।

सूक्ष्म पोषक तत्व ट्रैकिंग आवश्यकताएँ। आहार गुणवत्ता (केवल ऊर्जा सेवन नहीं) की जांच करने वाले अध्ययन उन ऐप्स की आवश्यकता करते हैं जो सूक्ष्म पोषक तत्वों के व्यापक सेट को ट्रैक करते हैं। 20 से कम पोषक तत्वों को ट्रैक करने वाले ऐप्स आधुनिक पोषण शोध के लिए पर्याप्त नहीं होते।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कौन सा कैलोरी ट्रैकिंग ऐप सबसे अधिक सहकृत अध्ययनों के पीछे है?

MyFitnessPal को 150 से अधिक प्रकाशित अध्ययनों में उद्धृत किया गया है, जिससे यह साहित्य में सबसे अधिक बार संदर्भित ऐप बन गया है। हालांकि, इनमें से कई उद्धरण सटीकता के Caveats के साथ आते हैं। Cronometer, जबकि कम अध्ययनों में उद्धृत (40 से 60), नियंत्रित हस्तक्षेपों के लिए प्राथमिकता से चुना जाता है जहां डेटा की सटीकता महत्वपूर्ण होती है।

क्या MyFitnessPal की सटीकता के लिए मान्यता प्राप्त हुई है?

कई अध्ययनों ने MFP की सटीकता का परीक्षण किया है, जिसमें मिश्रित परिणाम हैं। Tosi et al. (2022) ने इटालियन खाद्य पदार्थों के लिए औसत ऊर्जा विचलन 17.4 प्रतिशत पाया। Evenepoel et al. (2020) ने शोध साहित्य में निरंतर डेटाबेस सटीकता की चिंताओं को नोट किया। MFP सामान्य एकल-घटक खाद्य पदार्थों के लिए उचित रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन मिश्रित व्यंजनों और क्षेत्रीय व्यंजनों के लिए उच्च त्रुटि दरें दिखाता है।

क्या शोधकर्ता कुछ कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स को दूसरों पर प्राथमिकता देते हैं?

हाँ। शोधकर्ता नियंत्रित आहार हस्तक्षेपों में जहां डेटा की सटीकता आवश्यक होती है, आमतौर पर क्यूरेटेड, सरकारी डेटाबेस-आधारित खाद्य डेटाबेस वाले ऐप्स को प्राथमिकता देते हैं। Cronometer इस श्रेणी में सबसे सामान्य विकल्प है। Nutrola जैसे ऐप्स जो USDA-आधारित डेटाबेस को पेशेवर सत्यापन के साथ जोड़ते हैं, भी शोध अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हैं।

क्या मैं किसी भी कैलोरी ट्रैकिंग ऐप डेटा का उपयोग चिकित्सा उद्देश्यों के लिए कर सकता हूँ?

उपभोक्ता कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स को चिकित्सा उपकरणों के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया है और इन्हें पेशेवर निगरानी के बिना नैदानिक निदान या उपचार योजना के लिए उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। हालांकि, शोध-मान्यता प्राप्त डेटाबेस वाले ऐप्स स्वास्थ्य देखभाल वार्तालापों के लिए उपयोगी सहायक डेटा प्रदान कर सकते हैं। सत्यापित डेटाबेस वाले ऐप्स (Nutrola, Cronometer) इस उद्देश्य के लिए अधिक विश्वसनीय डेटा प्रदान करते हैं बनाम भीड़-स्रोत विकल्प।

कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स की तुलना में इतनी कम आमने-सामने अध्ययन क्यों हैं?

आमने-सामने की तुलना लॉजिस्टिक रूप से जटिल होती है, जिसमें विभिन्न ऐप्स का उपयोग करते हुए विभिन्न प्रतिभागी समूहों की आवश्यकता होती है जबकि समान संदर्भ आहार को ट्रैक किया जाता है। इसके अतिरिक्त, ऐप की विशेषताएँ और डेटाबेस समय के साथ बदलते हैं, जो अध्ययन के निष्कर्षों को कुछ वर्षों के भीतर अप्रचलित बना सकता है। Chen et al. (2019) उन कुछ अध्ययनों में से एक है जो सीधे कई ऐप्स की तुलना करता है, और इसके निष्कर्षों ने महत्वपूर्ण ऐप के बीच भिन्नता को उजागर किया।