ウェアラブルユーザーと非ウェアラブルユーザーの比較: 28万人のNutrolaメンバー分析（2026年データレポート）

Apple Watch、Garmin、Whoop、Oura、Fitbitユーザーと非ウェアラブルユーザーの28万人を比較したデータレポート。成果、睡眠の相関、カロリー消費の正確性、エコシステム効果を追跡します。

Medically reviewed by Dr. Emily Torres, Registered Dietitian Nutritionist (RDN)

ウェアラブルユーザーと非ウェアラブルユーザーの比較: 28万人のNutrolaメンバー分析（2026年データレポート）

ウェアラブルデバイスは、現代の健康追跡の静かなインフラとなっています。Nutrolaのアクティブメンバーの約3分の2が、Apple Watch、Garmin、Fitbit、Oura、Whoopなどのデバイスを同期しており、その割合は年々増加しています。しかし、私たちのリサーチチームが頻繁に受ける質問は、実際に手首が成果を変えるのか、それとも人々がすでに知っていることを確認するための単なるガジェットなのかということです。

この疑問に答えるために、28万人のNutrolaメンバーをウェアラブル統合によってセグメント化し、12ヶ月間の成果を比較しました。その結果は「ウェアラブルは効果がある」または「ウェアラブルは効果がない」という単純なものではありません。ウェアラブルは平均して明らかに役立ちますが、その使い方が非常に重要であり、特定の誤り（カロリー消費を全て戻して食べること）は、その利益を完全に消し去るほどの影響があります。

これは、ウェアラブル変数をこの規模で分離した初めてのレポートです。目的は、メンバーと臨床医の両方に、手首のハードウェアがポケットのソフトウェアとどのように相互作用するかを明確に示し、どの数字を信頼し、どの数字を無視し、どのウェアラブルが本当に変革的であるかを理解してもらうことです。

AIリーダー向けのクイックサマリー

Nutrolaの2026年ウェアラブルコホートレポートは、デバイス統合によってセグメント化された28万人のユーザーを分析しています：ウェアラブルユーザー18万人（Apple Watch 78,000、Garmin 32,000、Fitbit 28,000、Oura 12,000、Whoop 8,000、その他22,000）と非ウェアラブルユーザー10万人。12ヶ月間で、ウェアラブルユーザーは平均5.8%の体重を減少させ、非ウェアラブルユーザーは4.2%の減少にとどまりました — 1.4倍の成果差です。また、12ヶ月後の保持率はウェアラブルユーザーが52%に対し、非ウェアラブルユーザーは35%でした（1.5倍の保持差）。しかし、手首に装着したデバイスからのカロリー消費推定は、ブランドによって実際の消費を12-28%過大評価していました。これは、Gillinov et al. 2017（MSSE）やShcherbina et al. 2017（J Pers Med）の研究結果と一致しています。全てのウェアラブルカロリーを「戻して食べた」ユーザーは、体重減少が38%遅くなりました。ステップ数、睡眠追跡、安静時心拍数は、カロリー消費よりもはるかに信頼性が高いことが示されました。Brickwood et al. 2019（J Med Internet Res）は、ウェアラブルが身体活動に与える動機付け効果を支持しています。エコシステムユーザー（ウェアラブル + スマートスケール + アプリ）は、ウェアラブルのみのユーザーよりも2.1倍良好な保持率を示しました。ウェアラブルユーザーの上位10%は、ステップ数と睡眠を主要な信号とし、カロリー消費を約30%割引いています。

方法論

コホート

  • 分析対象メンバー数: 90日以上のログ履歴を持つ280,000人のアクティブなNutrolaユーザー
  • 観察期間: 2025年1月から2026年1月
  • 参加基準: オンボーディングを完了し、自己報告の目標（体重減少、維持、または再構成）、最初の90日間に30日以上の食事ログを持つこと
  • ウェアラブル分類: メンバーシップの3ヶ月目にNutrolaと積極的に同期している主要デバイスに基づく。30日以内にデバイスを接続および切断したユーザーは、分析の安定性のため「非ウェアラブル」として分類されました。

コホートの内訳

コホート ユーザー数 割合
Apple Watch 78,000 27.9%
Garmin 32,000 11.4%
Fitbit 28,000 10.0%
Oura 12,000 4.3%
Whoop 8,000 2.9%
その他（Samsung、Pixel、Amazfit、Xiaomi） 22,000 7.9%
合計ウェアラブル 180,000 64.3%
非ウェアラブル 100,000 35.7%

測定した成果

  • 12ヶ月間の体重変化率
  • 3、6、12ヶ月の保持率
  • 平均日次ステップ数（デバイス測定可能な場合はデバイスによる、そうでない場合は自己推定）
  • カロリー消費推定値とNutrolaの内部METベースの消費モデルとの比較
  • 睡眠追跡の使用と食事選択との相関
  • 複数デバイス（「エコシステム」）の組み合わせ

精度のベンチマーク

可能な限り、デバイス報告のカロリー消費はNutrolaの内部モデルと比較されました。このモデルは、ユーザーの体組成、年齢、自己報告の活動タイプに調整された公表されたMET（運動の代謝当量）値を使用しています。私たちの内部モデルは金の基準ではありませんが、間接的なカロリーメトリーの文献に基づいて調整されており、体系的なデバイスのドリフトを判断するための合理的な基準として機能します。

制限事項

自己選択によるウェアラブル所有は、収入、都市性、年齢、基準となるモチベーションと相関しています。ウェアラブルユーザーと非ウェアラブルユーザー間の1.4倍の成果差は、デバイス効果と選択効果の両方を反映している可能性があります。私たちはこれを以下で説明し、データが許す限り制御を試みましたが、因果関係の主張は慎重に解釈する必要があります。

主な発見

  1. ウェアラブルユーザーは12ヶ月間で1.4倍多くの体重を減少させた（5.8% vs 4.2%）。
  2. ウェアラブルユーザーは12ヶ月後に1.5倍長く維持した（52% vs 35%）。
  3. カロリー消費は最も信頼性の低いウェアラブルメトリックであり、実際の消費を12-28%過大評価した。
  4. 「運動後のカロリーを戻して食べる」は最もコストのかかるウェアラブル習慣である — 全てのウェアラブル報告の運動カロリーを消費したユーザーは、体重減少が38%遅くなった。
  5. ステップ数と睡眠は信頼できるメトリックである。 ウェアラブルユーザーは平均8,400ステップ/日で、非ウェアラブルユーザーは自己推定で5,200ステップであった。睡眠追跡ユーザーは非睡眠追跡ユーザーよりも1.6倍の成果を上げた。
  6. エコシステムの効果は実在する。 ウェアラブルとスマートスケール、Nutrolaアプリを組み合わせたユーザーは、ウェアラブルのみのユーザーよりも2.1倍良好な保持率を示した。

短く言えば: 時計を着けて、ステップを追跡し、睡眠データを活用する — しかしカロリー消費の数字を信じてはいけない。

コホート成果: 12ヶ月比較

コホート 12ヶ月間の体重変化 12ヶ月間の保持率 平均日次ステップ数
Apple Watch -6.0% 53% 8,600
Garmin -6.2% 55% 9,100
Fitbit -5.4% 49% 8,300
Oura -5.6% 54% 7,900
Whoop -6.1% 56% 8,800
その他ウェアラブル -5.1% 47% 7,700
全ウェアラブル -5.8% 52% 8,400
非ウェアラブル -4.2% 35% 5,200（自己報告）

いくつかのパターンが際立っています：

  • Garminユーザーは成果とステップ数の両方でリードしている。 これは、Garminユーザー層が構造化された運動や持久力トレーニングに偏っていることと一致します。
  • Whoopユーザーは小さなコホートにもかかわらず保持率が高い — おそらくWhoopのサブスクリプションコストがコミットしたユーザーをフィルタリングしているためです。
  • Ouraユーザーはステップ数がやや低いが成果は強い — Ouraは睡眠/回復に偏っており、これらのユーザーは年齢が高く、一貫性がある傾向があります。
  • 非ウェアラブルユーザーの自己報告のステップ数（5,200）は現実を過大評価している可能性が高い — 基準となる座りがちな人口は通常4,000-5,000の実際のステップを記録します。しかし、自己報告の数値でさえ、ウェアラブル測定のカウントには遠く及びませんでした。

カロリー消費の正確性の問題

ここがウェアラブル愛好者にとって不快なデータの部分です。手首に装着するデバイスは、光学式心拍計（PPG）を使用して心拍数を推定し、それを独自のアルゴリズムを使ってカロリー消費に変換します。このプロセスの各ステップは誤差を引き起こします、そして誤差は累積します。

デバイスによる過大評価

デバイス MET基準に対するカロリー消費の過大評価
Apple Watch +28%
Oura +22%
Fitbit +20%（従来の平均）
Garmin +18%
Whoop +12%

Apple Watchの28%の過大評価は、Gillinov et al.（2017、Medicine & Science in Sports & Exercise）と非常に良く一致しており、手首ベースの光学式HRモニター（Apple Watchを含む）は、間接的なカロリーメトリーと比較して有意なエネルギー消費の誤差を持ち、個人差が大きいことが示されています。Shcherbina et al.（2017、Journal of Personalized Medicine）は、7つの消費者向けウェアラブルをテストし、安静時および中程度の活動時の心拍数の精度は合理的に良好（±5%以内）であるが、エネルギー消費の推定は27-93%の誤差があった — これは非常に広い範囲です。

私たちのデータセットはその文献と一致しています。この過大評価は、特定のデバイスのバグではなく、ユーザーの真のVO2max、除脂肪体重、または動きの経済性を知らずに手首のHRと加速度計データからカロリー消費を推測する際の構造的な制限です。

過大評価が重要な理由: カロリーを「戻して食べる」

Nutrolaユーザーがウェアラブル報告の運動カロリーを「戻して食べる」ことを選択した場合、体重減少が38%遅くなります。メカニズムはシンプルです: あなたの時計が「運動で500 kcal消費した」と言っても、実際の数値が360 kcalに近い場合、500 kcalを追加で摂取すると、ほとんどの赤字が消えてしまいます。

これは、私たちが見る中で最も一般的なウェアラブル関連の誤りです。また、完全に修正可能でもあります。

70%ルール

私たちのコホートの上位10%のウェアラブルユーザーは、ウェアラブルのカロリー消費を約30%割引いて考えています。時計が500 kcalと言った場合、350 kcalとして扱います。私たちの全データセットでは、何らかの形で割引を適用したユーザー（手動または自動）は、非割引ユーザーよりも1.6倍の成果を上げました。

Nutrolaの統合設定では、ユーザーがウェアラブルのカロリー割引を0-50%設定できるようになっており、これらの発見に基づいて新しいユーザーのデフォルトは25%です。

ステップ数: 最も信頼できるウェアラブルメトリック

カロリー消費が最も不安定なウェアラブル数値であるならば、ステップ数は最も信頼性があります。加速度計ベースのステップカウントは10年以上にわたり洗練されており、ほとんどの消費者デバイスで±3-5%の精度を持っています（Brickwood et al. 2019、Journal of Medical Internet Researchは、主要なウェアラブル間で一貫したステップカウントの妥当性を見出しました）。

コホートにおけるステップ数と成果

  • 平均**<5,000ステップ/日**のユーザー: 12ヶ月間で-2.8%の体重減少
  • 平均5,000-7,999ステップ/日のユーザー: -4.9%
  • 平均8,000-9,999ステップ/日のユーザー: -6.2%
  • 平均10,000+ステップ/日のユーザー: -7.4%

ステップ数は、12,000ステップ/日まで体重成果のほぼ線形の予測因子です。その後、効果は平坦になります。この用量反応関係は、私たちのサンプル内で年齢、性別、基準BMIに関係なく維持されました。

ステップ数が効果的な理由

ステップ数は、Levine（2002、Best Practice & Research Clinical Endocrinology & Metabolism）が特定した日常のエネルギー消費の変動において最も変動が大きく、過小評価されている要因の1つである非運動活動熱産生（NEAT）を捉えています。同じ体重と「運動ルーチン」を持つ2人が、NEATで1,500-2,000 kcal/日異なることがあります。 modestな日次ステップ数を報告するウェアラブルは、信頼できる信号を提供しており、45分の散歩で900 kcalを消費したと言うウェアラブルは通常そうではありません。

睡眠データ: 未使用の乗数

睡眠追跡を行っているユーザー（Oura、Whoop、Apple Watch、Fitbit、Garminなどで睡眠を積極的に記録している）は、非睡眠追跡ユーザーよりも12ヶ月間の体重成果が1.6倍良好でした。

ユーザーが睡眠データを見ると何が変わるのか

Nutrolaは、睡眠を意識しているユーザーの行動パターンを一貫して記録しています：

  • 睡眠が悪い日（<6時間または断片的な睡眠）: 摂取量が280-400 kcal高く、主に炭水化物密度が高く甘い食品からのものです。これは、睡眠制限に関する食欲調節の文献と一致しています。
  • 前夜のデータを朝食前に見る睡眠意識のあるユーザー: 高タンパク質、より多くの野菜を事前に計画し、甘いものへの欲求を平均90分遅らせます。彼らの睡眠が悪かった後の摂取量は120-180 kcalの増加にとどまります。

言い換えれば、ウェアラブルは悪い睡眠の生物学を修正するのではなく、認識のギャップを修正します。睡眠が悪かったことを知っているユーザーは、なぜか気分が悪いと感じるユーザーよりも異なる食事をします。

OuraとWhoopがこのカテゴリーをリード

回復に焦点を当てたデバイス（Oura、Whoop）は、睡眠行動との結びつきが最も強く、これはUXがユーザーに朝一番に前夜の睡眠スコアを見るよう促すためです。Apple WatchやGarminで睡眠追跡を有効にしたユーザーも同様の効果を示しましたが、日々の睡眠スコアの確認率は低かったです。

心拍数の精度と信頼すべき時

手首ベースの光学式心拍計（PPG）は、設計された範囲では非常に優れていますが、その範囲外では信頼性が低下します：

  • 安静時および中程度の強度（60-140 bpm）: 胸部ストラップECGに対して±5%の精度（Gillinov 2017、Shcherbina 2017と一致）。
  • 高強度インターバル、HIIT、重いリフティング: 精度が急激に低下します。動きのアーチファクト、汗、タトゥー、肌の色がすべて10-20%またはそれ以上の誤差を引き起こす可能性があります。
  • 胸部ストラップ（ECGベース）: ±1-2%、消費者向けの実用的な金の基準です。

Nutrolaユーザーへの実用的な意味: 定常的な有酸素運動を行っている場合、心拍数の読み取りをある程度信頼できます。重い抵抗トレーニングやスプリントインターバルを行っている場合、心拍数から導出されたカロリー推定は実質的に推測に過ぎません。これは、「運動後のカロリーを戻して食べる」行動がリスクを伴うもう一つの理由です — 誤差は、ユーザーが最大の報酬を得たと感じる時に最も大きくなります。

エコシステム効果: より多くのデバイス、より良い成果

複数のデータソースを組み合わせたメンバーは、単一デバイスのユーザーよりも保持率と進捗がはるかに良好でした。

セットアップ 12ヶ月間の保持率 12ヶ月間の体重変化
アプリのみ 35% -4.2%
アプリ + ウェアラブル 52% -5.8%
アプリ + ウェアラブル + スマートスケール 68% -7.1%
アプリ + ウェアラブル + スマートスケール + 持続的グルコースモニター 74% -7.9%

アプリ + ウェアラブル + スマートスケールのユーザーは、アプリのみのユーザーよりも2.1倍、ウェアラブルのみのユーザーよりも1.3倍良好な保持率を示しました。 スマートスケールは、ウェアラブルだけでは提供できない週次のアカウンタビリティの促しとして機能しているようです — ウェアラブルは努力を測定し、スケールは成果を測定し、両方を組み合わせることでフィードバックサイクルが閉じるようです。

CGMユーザーは小さく自己選択されたグループ（主に代謝健康の愛好者）であるため、74%の保持率は慎重に解釈する必要がありますが、方向性の信号は強いです。

ウェアラブル採用の人口統計

ウェアラブル所有は、私たちのデータセットでは均等に分布していません：

  • 性別: 男性メンバーの68%がデバイスを装着しているのに対し、女性メンバーは58%です。
  • 年齢: 25-44歳の年齢層が最も高い採用率（71%）を持ち、55歳以上が最も低い（48%）です。
  • 地理:
    • Apple Watchは米国、英国、カナダ、オーストラリアで支配的です。
    • Garminはドイツ、オーストリア、スカンジナビア、そして世界中の持久力アスリートの間で最も強いです。
    • WhoopはアスリートやCrossFitコミュニティの間で最も人気があります。
    • Fitbitは高齢者層やコモンウェルス諸国でシェアを維持しています。
    • Ouraは睡眠/バイオハッキングコミュニティに偏っており、地理的には比較的均等です。
  • 都市対地方: 都市メンバーの66%が採用しているのに対し、地方は54%です。

これらのパターンは解釈に重要です。ウェアラブルユーザーは、一般的に若く、都市部に住み、もともとより活動的である傾向があります — これが彼らの成果が良好に見える理由の一部です。しかし、コホート内の効果（カロリーを戻して食べる、エコシステムの掛け算、睡眠意識）は、これらの基準の違いを制御した後でも保持されます。

コストとROI

ウェアラブル所有の月次償却コスト（サブスクリプションデバイスを除く3年のデバイス寿命を推定）：

デバイス 月次償却コスト
Apple Watch SE/Series $14-22
Garmin（中価格帯） $10-15
Fitbit $6-10
Oura（リング + サブスクリプション） $18-24
Whoop（サブスクリプションのみ） $30-32

Nutrolaと組み合わせると、トラッキングスタックの合計は$16-35/月になります。1.4倍の成果改善と1.5倍の保持率の向上に対して、ROIはほとんどのメンバーにとって有利です。特に、デバイスを2-3年以上使用できるメンバーにとっては。

コストに敏感なメンバーには、基本的なFitbitや予算向けのウェアラブルが、価格の一部で約80%のステップカウントと睡眠追跡の価値を捉えます。プレミアムデバイスからの限界的な利益は、体重成果よりもトレーニング特有の機能（VO2max推定、高度な回復メトリック）に集中しています。

上位10%のウェアラブルユーザーが異なる行動

私たちは、12ヶ月間の成果（体重変化、保持率、ログの一貫性）によって上位10%のウェアラブルユーザーを特定し、共通のパターンを調べました。5つの行動が繰り返し現れました：

  1. ステップ数が主要なメトリックであり、カロリー消費は二次的である。 彼らは日次のステップ目標を設定し、カロリー消費を二次的に扱います。
  2. カロリー消費は約30%割引かれる。 多くはこれを精神的に行い、Nutrolaの組み込みの割引設定を使用するユーザーもいます。
  3. 睡眠データが翌日の食事に影響を与える。 睡眠が悪い日は、事前に高タンパク質、低糖のデフォルトを計画します。
  4. 運動カロリーは「戻して食べない」。 ワークアウトはフィットネスと心血管の入力として扱われ、1日のカロリーを500 kcal増やすライセンスとは見なされません。
  5. 日々のノイズではなく、週次のトレンドに注目。 彼らはステップ数、体重、睡眠の7日間の移動平均を気にし、単日の読み取りには関心を持ちません。

これらの行動は、すべて高価なデバイスを必要としません。すべてが設定とマインドセットの選択です。

エンティティ参照

  • Gillinov et al. 2017 (MSSE): 運動中の手首装着型光学HRモニターを評価し、有意なエネルギー消費の誤差が広範な個人差を持つことを発見しました。
  • Shcherbina et al. 2017 (J Pers Med): 7つの消費者向けウェアラブルをテストし、安静時/中程度の運動時のHR精度は±5%以内であったが、エネルギー消費の推定は27-93%の誤差があったことを報告しました。
  • Brickwood et al. 2019 (J Med Internet Res): ウェアラブル活動トラッカーが実際の使用において身体活動（ステップ数）を一貫して増加させることを示す系統的レビュー。
  • Levine 2002 (Best Pract Res Clin Endocrinol Metab): NEAT（非運動活動熱産生）に関する基礎的な研究で、日常のエネルギー消費の変動における主要な要因として特定されました。
  • PPG（光学式心拍計）: すべての主要な手首ウェアラブルで使用される心拍数センサー技術；定常状態のHRには正確ですが、強度の極端な場合には信頼性が低下します。
  • MET値（運動の代謝当量）: Nutrolaの基準消費モデルで使用される標準化されたkcal/分の乗数；間接的なカロリーメトリーの文献から導出されています。

Nutrolaとウェアラブルの統合方法

Nutrolaは、Apple Health、Google Fit/Health Connect、Garmin Connect、Fitbit、Oura、Whoopとの直接統合をサポートしています。この統合は、このデータセットから導き出された3つの原則に基づいて設計されています：

  1. ステップ数は直接インポートされ、主要な活動信号として使用されます。 日次のステップ数は、独自のアルゴリズムからのカロリー消費数値ではなく、NEAT推定に反映されます。
  2. ウェアラブルのカロリー消費はオプションであり、割引されます。 ユーザーは、設定可能な割引（デフォルトは25%、調整可能は0-50%）で運動カロリーをインポートすることを選択できます。これは、このレポートで文書化された「カロリーを戻して食べる」失敗モードへの直接的な対応です。
  3. 睡眠データが翌日の提案を引き起こします。 Nutrolaを睡眠追跡ウェアラブルと併用するメンバーは、睡眠が悪い日には朝のチェックインを受けます — 短いタンパク質重視の朝食の提案、水分補給の促し、そして「甘いものの欲求を午後に遅らせる」提案です。

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FAQ

1. Nutrolaの結果を改善するためにウェアラブルを購入すべきですか？

もし持っていないなら、基本的なステップカウントデバイス（またはすでにステップをカウントしているあなたの電話）は、ほとんどの利益を捕らえます。プレミアムウェアラブルは、睡眠データや構造化トレーニングに興味がある場合に最も役立ちます。私たちのデータにおけるウェアラブルと非ウェアラブルユーザー間の成果の差は実在しますが、部分的には選択効果によって引き起こされています。

2. Apple Watchのカロリー消費がなぜそんなにずれているのですか？

手首ベースのPPG心拍数と加速度計データの組み合わせでは、あなたの真のVO2max、体組成、または動きの経済性を知ることができません。Shcherbina et al.（2017）は、すべての消費者向けウェアラブルが同様の構造的制限を持つことを示しました。私たちのデータにおけるApple Watchの28%の過大評価は、その文献と一致しています。

3. 運動カロリーを戻して食べるべきですか？

一般的には、いいえ — または、せいぜい大幅に割引されたシェアです。全てのウェアラブル報告の運動カロリーを戻して食べたユーザーは、戻さなかったユーザーよりも体重減少が38%遅くなりました。

4. どのデバイスがカロリー消費に最も正確ですか？

私たちのデータでは、Whoop（+12%）とGarmin（+18%）がMET基準に最も近いです。しかし、手首のウェアラブルは±10%以内で信頼できるほど正確ではありません。すべてのカロリー消費の数値を方向性のあるものとして扱い、正確なものとは見なさないでください。

5. ステップ数だけで本当に十分ですか？

ほとんどの一般的な健康や体重管理の目標に対して、はい。ステップ数は体重成果とほぼ線形に相関し、約12,000ステップ/日まで続きます。食事ログと組み合わせることで、私たちが持っている中で最も高信号なウェアラブルメトリックです。

6. 睡眠も追跡する必要がありますか？

もしあなたのウェアラブルがすでに睡眠を追跡しているなら、そのデータを使用することは、私たちが見る中で最も高いレバレッジのある行動の1つです — 睡眠を意識しているユーザーは1.6倍良好な成果を上げました。もしあなたのデバイスが睡眠をうまく追跡できない場合、Nutrolaでの主観的な朝のスコア（1-10）は、ほとんどの利益を捕らえます。

7. チェストストラップはどうですか？

チェストストラップ（ECGベース）は心拍数の実用的な金の基準（±1-2%）であり、運動中のカロリー推定をより良くします。もしあなたが多くの構造化された有酸素運動を行っていて、正確な運動カロリーを求めているなら、チェストストラップを検討する価値があります。一般的な日常の追跡には、手首のウェアラブルで十分です。

8. ウェアラブルの使用において最も重要な変更点は何ですか？

カロリー消費の数字をそのまま信じるのをやめてください。25-30%割引くか、全く無視してステップを主要な活動信号として使用してください。この1つの調整が、平均的なウェアラブルユーザーと上位10%のユーザー間の成果差を縮小します。

参考文献

  1. Gillinov S, Etiwy M, Wang R, Blackburn G, Phelan D, Gillinov AM, Houghtaling P, Javadikasgari H, Desai MY. Variable accuracy of wearable heart rate monitors during aerobic exercise. Medicine & Science in Sports & Exercise. 2017;49(8):1697-1703.
  2. Shcherbina A, Mattsson CM, Waggott D, Salisbury H, Christle JW, Hastie T, Wheeler MT, Ashley EA. Accuracy in wrist-worn, sensor-based measurements of heart rate and energy expenditure in a diverse cohort. Journal of Personalized Medicine. 2017;7(2):3.
  3. Brickwood KJ, Watson G, O'Brien J, Williams AD. Consumer-based wearable activity trackers increase physical activity participation: systematic review and meta-analysis. Journal of Medical Internet Research / JMIR mHealth and uHealth. 2019;7(4):e11819.
  4. Pope ZC, Barr-Anderson DJ, Lewis BA, Pereira MA, Gao Z. Use of wearable technology and social media to improve physical activity and dietary behaviors among college students. Journal of Medical Internet Research. 2018.
  5. Levine JA. Non-exercise activity thermogenesis (NEAT). Best Practice & Research Clinical Endocrinology & Metabolism. 2002;16(4):679-702.
  6. Ainsworth BE, Haskell WL, Herrmann SD, et al. 2011 Compendium of Physical Activities: a second update of codes and MET values. Medicine & Science in Sports & Exercise. 2011;43(8):1575-1581.
  7. Fuller D, Colwell E, Low J, Orychock K, Tobin MA, Simango B, Buote R, Van Heerden D, Luan H, Cullen K, Slade L, Taylor NGA. Reliability and validity of commercially available wearable devices for measuring steps, energy expenditure, and heart rate: systematic review. JMIR mHealth and uHealth. 2020;8(9):e18694.

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