मिफ़्लिन-सेंट जिओर बनाम हैरिस-बेनेडिक्ट बनाम काच-मैकआर्डल

80 किग्रा, 180 सेमी, 30 वर्ष के पुरुष को बेसल चयापचय दर के तीनों मानक समीकरणों से गुज़ारिए और आपको मिलते हैं 1,780, 1,854, और — यदि आपको पता हो कि उसका दुबला द्रव्यमान 64 किग्रा है — 1,752। लगभग 100 किलो कैलोरी का फैलाव, जो ऊपर से गतिविधि गुणक लगते ही और बढ़ जाता है।

ये सब एक साथ सही नहीं हो सकते। कौन-सा प्रयोग करें, यह ऐसे तय कीजिए।

उम्मीदवार

मिफ़्लिन-सेंट जिओर (1990) अप्रत्यक्ष कैलोरीमिति से मापे गए 498 स्वस्थ वयस्कों से आया:

पुरुष: बीएमआर = 10भार + 6.25लंबाई − 5आयु + 5
महिला: बीएमआर = 10भार + 6.25लंबाई − 5आयु − 161

संशोधित हैरिस-बेनेडिक्ट (रोज़ा और शिज़गल, 1984) ने 1919 के मूल समीकरण को बड़े आँकड़ा-समुच्चय पर दोबारा गढ़ा:

पुरुष: बीएमआर = 88.362 + 13.397भार + 4.799लंबाई − 5.677आयु
महिला: बीएमआर = 447.593 + 9.247भार + 3.098लंबाई − 4.330आयु

काच-मैकआर्डल एक ही चर प्रयोग करता है:

बीएमआर = 370 + 21.6 × दुबला शरीर द्रव्यमान (किग्रा)

भार किलोग्राम में, लंबाई सेंटीमीटर में, आयु वर्षों में।

सत्यापन अध्ययनों में क्या मिला

सबसे अधिक उद्धृत तुलना फ़्रैंकनफ़ील्ड और सहयोगियों की वह व्यवस्थित समीक्षा है जो अमेरिकन डाइटेटिक एसोसिएशन के लिए की गई थी, जिसमें आँका गया कि हर समीकरण कितनी बार मापे गए विश्राम ऊर्जा-व्यय का पूर्वानुमान दस प्रतिशत के भीतर देता है।

मिफ़्लिन-सेंट जिओर ने मोटापे वाले और बिना मोटापे वाले दोनों वयस्कों में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन किया, और यही वह समीकरण है जिसकी सिफ़ारिश Academy of Nutrition and Dietetics करती है। हैरिस-बेनेडिक्ट, संशोधित संस्करण समेत, प्रायः अधिक आँकता था — आम तौर पर लगभग पाँच प्रतिशत से, और मोटापे वाले लोगों में उससे भी अधिक।

कारण सीधा है। हैरिस और बेनेडिक्ट ने बीसवीं सदी के आरंभ में 239 लोगों को मापा था। वह समूह-श्रेणी आधुनिक आबादी से शरीर-संरचना में और संभवतः ऐसी बातों में भिन्न थी जिन्हें किसी ने दर्ज नहीं किया, और दोनों अध्ययनों के बीच के सत्तर वर्षों में कैलोरीमिति स्वयं काफ़ी सुधरी। संशोधित संस्करण के अतिरिक्त दशमलव स्थान फ़िटिंग की प्रक्रिया दर्शाते हैं, अतिरिक्त सटीकता नहीं।

काच-मैकआर्डल का अपवाद

काच-मैकआर्डल दिलचस्प मामला है, क्योंकि वह तीनों में सर्वश्रेष्ठ है या सबसे बुरा, यह पूरी तरह एक ही बात पर टिका है।

यह इकलौता समीकरण है जो शरीर-संरचना पर प्रतिक्रिया करता है। लंबाई, वज़न, आयु और लिंग — ये सब इस बात के परोक्ष संकेतक हैं कि आप कितना चयापचय-सक्रिय ऊतक ढो रहे हैं। दुबला द्रव्यमान वही मात्रा सीधे-सीधे है। यदि वह आपको पता है, तो आपने परोक्ष संकेतक छोड़कर सीधे उस चर को पकड़ लिया जो असल में मायने रखता है।

इसीलिए यह उन आबादियों में दूसरों से बेहतर है जहाँ शरीर-संरचना असामान्य है — प्रशिक्षित खिलाड़ी, अधिक शरीर-वसा प्रतिशत वाले लोग, और वे सभी जिन्हें लंबाई-वज़न वाले संकेतक ग़लत पढ़ते हैं। दुबले और मांसल व्यक्ति के लिए मिफ़्लिन-सेंट जिओर कम आँकता है क्योंकि वह मांसपेशी देख नहीं सकता; काच-मैकआर्डल उसे देखता है।

पेच इनपुट में है। लगभग किसी के पास मापा हुआ दुबला द्रव्यमान नहीं होता। लोगों के पास होता है दुबले द्रव्यमान का अनुमान, आम तौर पर किसी मापन-फ़ीते से या बीएमआई-आधारित समीकरण से — और उनमें तीन से चार प्रतिशत-बिंदु की त्रुटि होती है, जो सीधे बीएमआर के आँकड़े में चली जाती है।

तो क्रम उलट जाता है:

• डेक्सा से मापा गया दुबला द्रव्यमान: काच-मैकआर्डल तीनों में सबसे सटीक।
• मापन-फ़ीते से आँका गया दुबला द्रव्यमान: मोटे तौर पर मिफ़्लिन-सेंट जिओर जितना, अधिक प्रसरण के साथ।
• बीएमआई से आँका गया दुबला द्रव्यमान: मिफ़्लिन-सेंट जिओर से बदतर, क्योंकि आपने बिना किसी लाभ के पहली त्रुटि में दूसरे समीकरण की त्रुटि भी जोड़ दी।

बीएमआर कैलकुलेटर दुबले द्रव्यमान का अनुमान बोअर समीकरण से लगाता है जब आपने कोई न दिया हो, और पृष्ठ पर यह कहता भी है। यह ईमानदार है पर फिर भी अनुमान ही है, और वह टिप्पणी इसीलिए है कि कोई काच-मैकआर्डल के आँकड़े को माप न समझ बैठे।

व्यावहारिक उत्तर

मिफ़्लिन-सेंट जिओर लीजिए, बशर्ते आपके पास मापा हुआ शरीर-वसा प्रतिशत न हो। सामान्य जनसंख्या के लिए यह सबसे अच्छी तरह सत्यापित समीकरण है और इसे केवल वही चाहिए जो आप पहले से जानते हैं।

काच-मैकआर्डल लीजिए यदि आपने डेक्सा स्कैन कराया है या आपके पास शरीर-संरचना का भरोसेमंद माप है, और विशेषकर तब जब आप उल्लेखनीय रूप से दुबले या उल्लेखनीय रूप से मांसल हों। परोक्ष-संकेतक वाले समीकरण वहीं सबसे अधिक लड़खड़ाते हैं।

हैरिस-बेनेडिक्ट लीजिए पुरानी सामग्री से तुलना के लिए, या यदि आप जिस दूसरी व्यवस्था के साथ काम कर रहे हैं वह इसी का प्रयोग करती है और आप एकरूपता चाहते हैं। इसलिए नहीं कि यह अधिक सटीक है, क्योंकि है नहीं।

विजेता से अधिक फैलाव क्यों मायने रखता है

ले जाने योग्य बात यही है: समीकरणों के बीच की असहमति उनमें से किसी एक की त्रुटि से भी छोटी है।

पूर्वानुमान समीकरण अधिकांश लोगों के लिए मापे गए विश्राम व्यय के दस प्रतिशत के भीतर आते हैं। 1,800 किलो कैलोरी का दस प्रतिशत 180 किलो कैलोरी है। एक ही व्यक्ति के लिए मिफ़्लिन-सेंट जिओर और हैरिस-बेनेडिक्ट के बीच का अंतर आम तौर पर 70 से 100 किलो कैलोरी होता है — दोनों की त्रुटि-पट्टी के भीतर ही।

इसलिए “सही” समीकरण चुनना उतना नहीं देता जितना लगता है। आप तीन ऐसे अनुमानों में से चुन रहे हैं जो लगभग एक-सी अनिश्चितता ढोते हैं, और सबसे अच्छी तरह सत्यापित को चुनना समझदारी है पर निर्णायक नहीं।

कैलकुलेटर तीनों दिखाता है, ठीक इसी कारण से। जब वे पास-पास सिमटते हैं, तो अनुमान संभवतः उचित है। जब वे दूर-दूर बिखरते हैं — और लंबाई, वज़न तथा आयु के छोरों पर ऐसा होता है — तो वह बिखराव बता रहा है कि संख्या उतने भरोसे की हक़दार नहीं जितना कोई अकेला आँकड़ा जताएगा।

संख्या का करें क्या

उसे खाइए मत। बेसल दर वह है जो आपको दिन भर निश्चल लेटे रहने पर चाहिए होती; यह कैलोरी लक्ष्य का इनपुट है, लक्ष्य नहीं। यह भेद बेसल चयापचय दर कैसे निकाली जाती है में समझाया गया है, और इसे ग़लत समझना इन समीकरणों की सबसे भारी परिणाम वाली भूल है।

कुल दैनिक ऊर्जा-व्यय पाने के लिए गतिविधि स्तर से गुणा कीजिए, यह स्वीकार करते हुए कि गुणक बीएमआर समीकरण के चुनाव से अधिक त्रुटि जोड़ता है। फिर परिणाम को एक प्रारंभिक परिकल्पना मानिए, पंद्रह दिन उस पर खाइए, और जो आपका वज़न वास्तव में करे उससे समायोजित कीजिए।

आपकी अपनी मापी गई प्रतिक्रिया इस पृष्ठ के हर समीकरण को हरा देती है, और उसे पाने में दो सप्ताह लगते हैं।