我能相信MyFitnessPal的卡路里计数吗？数据揭示了什么

MyFitnessPal是全球下载量最高的卡路里追踪应用，数据库中有超过1400万条食品数据。 听起来很不错，但当你意识到这些条目大多是由没有营养学背景的用户提交的，且没有任何验证过程和准确性责任时，这个优势就显得微不足道。2019年发表在《营养学杂志》上的一项研究发现，用户提交的卡路里追踪条目在多达43%的情况下存在错误。

那么，你能信任MyFitnessPal吗？简短的回答是有时可以，但你需要在记录之前验证每一条数据。以下是数据实际揭示的内容。

MyFitnessPal如何构建其数据库

MyFitnessPal采用众包模式。任何用户都可以提交食品条目，这些条目会立即对其他用户开放。条目上线前没有强制审核过程。数据库中还包括来自品牌提交的条形码数据和USDA来源的营养信息的经过验证的条目，但这些经过验证的条目与数百万未验证的用户提交条目并存。

结果是，搜索单一食品时会返回数十个相互矛盾的条目。搜索“熟米饭”时，你会发现超过10个条目，卡路里从每杯110到230不等。只有一个是正确的。USDA的值是每杯216卡路里。

这意味着每次你在MyFitnessPal上记录食品时，你都在判断哪个条目值得信赖。大多数用户只是选择第一个结果或看起来最受欢迎的条目，这并不等同于最准确的条目。

我们测试了10种常见食品：MFP顶级结果与USDA对比

为了量化这个问题，我们在MyFitnessPal上搜索了10种常见食品，记录了出现的顶级结果，并与USDA FoodData Central的参考值进行了比较。以下是我们的发现。

食品项目	MFP顶级结果 (kcal)	USDA值 (kcal)	份量	偏差
中等香蕉	105	105	1个中等（118克）	0%
烤鸡胸肉	130	165	100克	-21.2%
熟米饭	150	216	1杯（202克）	-30.6%
全麦面包	69	81	1片（33克）	-14.8%
大鸡蛋，煮熟	78	72	1个大（50克）	+8.3%
花生酱	188	191	2汤匙（32克）	-1.6%
原味希腊酸奶	100	146	1杯（245克）	-31.5%
牛油果	234	240	1个中等（150克）	-2.5%
熟燕麦粥	154	166	1杯（234克）	-7.2%
烤三文鱼	175	208	100克	-15.9%

在十个条目中，有三个的偏差超过了USDA参考值的15%。熟米饭和原味希腊酸奶的偏差超过了30%。如果你在一天的追踪中低估了三餐的卡路里，可能会漏掉200到500卡路里。

重复条目问题

重复条目的数量是MyFitnessPal最大的可用性问题之一。当同一食品存在多个条目时，用户面临着选择困惑，无法明确识别哪个条目是正确的。

以下是你在MyFitnessPal上搜索“熟鸡胸肉”时发生的情况示例。

条目名称	列出的卡路里	每份	来源
熟鸡胸肉	130 kcal	100克	用户提交
无骨去皮熟鸡胸肉	165 kcal	100克	用户提交
烤鸡胸肉	187 kcal	100克	用户提交
去皮熟鸡胸肉	142 kcal	100克	用户提交
通用 - 烤鸡胸肉	195 kcal	100克	用户提交
烤鸡胸肉	197 kcal	100克	已验证

对于本质上相同的食品，以相同方式制作，其卡路里范围从130到197卡路里每100克。USDA对去皮烤鸡胸肉的参考值是每100克165卡路里。选择130卡路里条目的用户在每次吃鸡肉时都在低估21%。

哪些MyFitnessPal条目是可靠的

并非所有MyFitnessPal的条目都不可靠。一些类别的条目往往更准确。

品牌提交的条形码条目通常是可信的。当你扫描条形码时，通常会获得制造商自己的营养数据，这些数据必须符合FDA标签要求。这些条目与包装上打印的数据相符。

带有绿色勾号的条目表明MyFitnessPal已根据参考来源验证了该条目。这些条目比未验证的提交更可靠。

USDA来源的条目对于像“香蕉”或“苹果”这样的通用食品往往是准确的，因为它们来自USDA FoodData Central数据库，这是美国通用食品营养数据的金标准。

包含完整微量营养素信息的条目通常更可靠。如果一个条目包含维生素、矿物质、纤维和其他微量营养素，它很可能是从合适的数据库中获取的，而不是由仅填写卡路里和宏观营养素的用户随意输入的。

哪些条目应该引起你的怀疑

某些模式表明一个条目可能不准确。以下是每次记录食品时可以使用的红旗检查清单。

红旗	重要性	示例
圆整的卡路里数字	真实的营养数据很少会是完美的整数字	“200 kcal”而不是“207 kcal”
缺少微量营养素数据	表明用户只输入了卡路里和宏观营养素，可能是凭记忆	没有铁、钾或维生素数据
可疑的低卡路里	用户有时会低估卡路里以使记录看起来更好	“意大利面碳ara，250 kcal每份”
没有以克为单位的份量	没有克重，无法验证份量的准确性	“1份”或“1碗”
多个看似相同的条目	表明众包的混淆，而不是经过验证的数据	8个“熟米饭”条目
包装食品未指定品牌	通用条目对于品牌产品的值通常是错误的	“蛋白棒，180 kcal”
卡路里与宏观营养素的数学不符	蛋白质（4 kcal/g）+ 碳水化合物（4 kcal/g）+ 脂肪（9 kcal/g）应大致等于总卡路里	30克蛋白质 + 40克碳水化合物 + 10克脂肪 = 370，但条目显示250 kcal

宏观数学检查是最可靠的验证方法。如果你根据它们的热量值（蛋白质4、碳水化合物4、脂肪9）加总宏观营养素，结果与列出的卡路里相差显著，该条目就是错误的。

使用错误数据追踪的后果

卡路里追踪错误不仅影响单一餐食。它们在几天、几周和几个月中累积。

考虑一个目标每天减少500卡路里以减肥的人。如果他们的追踪应用持续低估他们的摄入量15%，而他们每天摄入大约2000卡路里，他们每天会漏掉300卡路里。他们原本计划的500卡路里赤字变成了200卡路里赤字。每周本应减掉一磅的体重，实际上却不到半磅。两个月后，他们只减掉了3.5磅，而不是8磅。

2020年在《美国预防医学杂志》上发表的一项研究发现，使用未经验证数据库的卡路里追踪应用的参与者相比于使用临床验证数据的应用，更不容易实现减肥目标。研究人员主要将此归因于卡路里摄入的系统性低估。

如何通过经过验证的数据库解决这个问题

MyFitnessPal的根本问题不在于应用本身，而在于其众包数据模型。当任何人都可以提交条目而不经过审核时，数据质量在设计上就变得不一致。

Nutrola采取了相反的做法。Nutrola的数据库中超过180万条食品数据的每一条都经过营养师的验证。同一食品没有重复条目。当你搜索“熟米饭”时，你只会得到一个结果和一个与经过验证的参考数据相匹配的卡路里计数。

这种单一条目的方法完全消除了猜测的游戏。你不需要交叉参考条目，检查绿色勾号，或在脑海中进行宏观数学计算。每次搜索返回经过验证的数据，每次条形码扫描映射到经过审核的营养信息，每次食品记录反映你实际吃的东西。

Nutrola的AI照片识别增加了另一个验证层。当你拍摄你的餐食时，AI识别食物并直接映射到经过验证的数据库。即使份量估计有轻微的差异，每克的营养数据也是准确的，因为它来自营养师审核的来源，而不是匿名用户提交的。

如果你仍然使用MyFitnessPal，如何验证条目

如果你继续使用MyFitnessPal，请养成以下验证习惯，以提高准确性。

始终与USDA FoodData Central进行交叉参考。 USDA数据库在fdc.nal.usda.gov上是免费的，公开可用。在记录通用食品之前，检查USDA值，并找到与之匹配的MFP条目。

尽可能扫描条形码。 条形码条目由制造商提交，通常比手动搜索的条目更准确。

检查宏观数学。 将蛋白质克数乘以4，碳水化合物克数乘以4，脂肪克数乘以9。如果总和与列出的卡路里相差超过10%，请寻找其他条目。

寻找包含完整数据的条目。 包含纤维、钠、钾和维生素的条目很可能来自合适的数据库。

创建自己的经过验证的条目。 如果你经常吃相同的食品，可以使用USDA数据库或食品包装标签上的数据创建自定义条目。这样你就知道每次记录的常见食品都是准确的。

结论

MyFitnessPal是一个有用的工具，但其众包数据库意味着准确性完全依赖于你识别正确条目的能力。在容许20-30%误差的情况下，它的确可以正常使用。但对于那些有具体减肥、增肌或健康目标，依赖准确卡路里数据的人来说，验证的负担是现实且耗时的。

像Nutrola这样的经过验证的数据库消除了这种负担。每月€2.50且无广告，每次搜索返回一个经过验证的结果，而不是数十个相互矛盾的猜测。对于那些认真追求准确性的人来说，这种差异是至关重要的。

常见问题解答

MyFitnessPal的卡路里数据库准确吗？

MyFitnessPal的准确性因条目类型而异。品牌提交的条形码条目和带有绿色勾号的USDA来源条目通常与参考值相差不超过5%。然而，用户提交的条目占据了1400万条数据库的绝大部分，可能会偏差15-50%，根据《营养学杂志》发表的研究显示。整体准确性取决于你为每种食品选择的条目。

为什么MyFitnessPal对同一食品显示不同的卡路里计数？

MyFitnessPal采用众包模型，任何用户都可以提交食品条目。这导致同一食品存在多个条目，每个条目由不同用户提交，数据来源和准确性水平各不相同。有些用户从包装上输入数据，有些凭记忆输入，还有些是估算。该平台不会自动合并或验证重复条目，导致相同食品的卡路里计数出现冲突。

哪个卡路里追踪应用最准确？

最准确的卡路里追踪应用使用经过验证的数据库，而不是众包提交。Nutrola维护着一个180万条目的数据库，每一项都经过营养师审核，消除了重复和错误的条目。在准确性研究中，拥有经过验证数据库的应用始终优于众包替代品，因为没有关于选择哪个条目的模糊性。

我如何知道MyFitnessPal的条目是否正确？

检查四件事：首先，寻找绿色验证勾号。其次，确认该条目包含完整的微量营养素数据，而不仅仅是卡路里和宏观营养素。第三，进行宏观数学计算，将蛋白质和碳水化合物的克数乘以4，脂肪的克数乘以9，然后检查总和是否大致匹配列出的卡路里。最后，将卡路里计数与USDA FoodData Central数据库（fdc.nal.usda.gov）进行交叉参考。

我应该从MyFitnessPal切换到经过验证的数据库应用吗？

如果你是随意追踪，且20-30%的误差范围对你来说不成问题，MyFitnessPal在仔细选择条目的情况下可以正常使用。如果你有依赖准确数据的具体目标，例如为了减肥而设定的卡路里赤字、竞争性体成分或医疗饮食要求，切换到像Nutrola这样的经过验证数据库可以显著减少追踪错误，并消除验证每个条目所需的时间。