We hebben allemaal de kerstvakantie^(Christmas) meegemaakt en bedenken manieren om de plotselinge verandering in levensstijl gedurende 2 weken te compenseren. Iedereen lijkt zich zorgen te maken over het gewicht dat tijdens de vakantie is aangekomen, dus besloot ik om de eerste gekwantificeerde kerst^(Christmas) en nieuwjaar^{(New Year)} te hebben . Na het verkrijgen van de gegevens van aandacht voor mijn activiteit, slaap en eten, heb ik een aantal zeer interessante conclusies getrokken. In dit artikel deel ik de gegevens van december 2014 , vergeleken met de rest van het jaar. Het verrassende inzicht is dat de feestdagen in feite niet zo belangrijk zijn in vergelijking met de rest van het jaar als we kijken naar de werkelijke gegevens. Dit is wat ik heb geleerd:

Wat volgde ik?

Omdat ik wist dat ik in december naar een nieuw appartement zou verhuizen , heb ik ervoor gekozen om mezelf te beperken tot verschillende soorten statistieken die voor mij al gemakkelijk te volgen waren:

• Voedselgerelateerde statistieken^{(Food-related metrics)} : ik houd een gedetailleerd voedsellogboek bij, dat zich richt op de belangrijkste macronutriënten - koolhydraten, eiwitten, vezels en vet - naast calorieën
• Slaapgerelateerde statistieken^{(Sleep-related metrics)} : slaapkwaliteit (gemeten door mijn BodyMedia Link- armband), slaapduur en tijd om in slaap te vallen
• Activiteitsgerelateerde statistieken^{(Activity-related metrics)} , zoals gerapporteerd door mijn BodyMedia Link - armband (aantal stappen, verbrande calorieën)
• Gewichtsmeting^{(Weight measurement)} in de ochtend en avond

Merk op dat er een fout is in het volgen van alles. Van het gewicht (de weegschaal kan een fout hebben), tot het inschatten van de voedselhoeveelheden en de meting van de BodyMedia Link -sensor. Dat betekent echter alleen dat de gegevens in sommige situaties niet correct gecorreleerd zijn, zoals u in deze case study zult zien. Ondanks alle fouten kunnen toch interessante conclusies worden getrokken.

Voorlopige conclusies

Mijn belangrijkste conclusie is dat de levensstijl in december grotendeels dezelfde is als de rest van het jaar, een beetje verergerd (10-15%) door de feestdagen. Dus als je aankomt, komt dat omdat je de ongezonde levensstijl van de rest van het jaar vasthoudt en alleen maar versterkt: wat meer eten, wat meer slapen, wat minder bewegen. Maar de meesten van ons hebben de neiging om alleen in deze periode op ons gewicht te letten, waardoor de verkeerde indruk ontstaat dat het probleem in de vakantie ligt.

Ik hield mijn eigen gewicht bij tijdens deze periode, en hoewel er letterlijk geen limiet was aan wat ik at, kwam ik tijdens de vakantie slechts 1 kg (2 lbs) aan, wat nu langzaam begint af te nemen. Dat is op het eerste gezicht niet te geloven - zijn vakanties slechts 10% erger dan de rest van het jaar? Als ik naar de gegevens kijk, is het waar.

Hier zijn de geaggregeerde gegevens voor de laatste 9 maanden van 2014^{(aggregated data for the last 9 months of 2014)} . Merk^(Notice) op hoe het gewicht nog steeds langzaam daalt, ondanks het feit dat mijn verbrande calorieën lager zijn dan de verbruikte calorieën. Dat komt omdat ik de laatste tijd het eten agressiever overschat (zal daar mee moeten stoppen). Ik begon ook meer water te drinken, terwijl ik minder natrium at, waardoor de totale hoeveelheid water in mijn lichaam afnam.

Kleine veranderingen in de gegevens weerspiegelen soms grote veranderingen in het leven. Laten we nu eens kijken naar de afzonderlijke categorieën van statistieken die eerder zijn genoemd (voedsel, slaap, activiteit, gewicht) om te zien hoe ze tijdens de feestdagen varieerden.

Ik beschouwde de hele maand december als de vakantieperiode. Ik heb voor de hele maand gekozen omdat de eerste helft meestal drukker is om de tweede helft te regelen. Dus de hele maand is een verstoring van onze normale routine.

Voedsel

Mijn eerste reactie bij het zien van de gegevens was: "Zo erg was het niet!". Mijn gemiddelde calorie-inname voor december was ongeveer 3700 kcal per dag, vergeleken met het gemiddelde van 3330 kcal per dag van de afgelopen 3 maanden ( september-november ). Interessant^{(Interestingly)} genoeg is dat een stijging van 11%! In absolute aantallen is het natuurlijk behoorlijk significant.

Als je je afvraagt ​​waarom ik zoveel calorieën eet, komt dat omdat ik ook veel verbrand (zoals gemeten door de BodyMedia Link ). Mijn huidige streefgewicht is om de komende 3 maanden ongeveer 1 kg (2 lbs) per maand af te vallen, dus ik zal er meer op letten. De afgelopen maanden heb ik mijn voedselinname agressiever overschat dan normaal, dus de werkelijke aantallen zijn om te beginnen niet zo hoog.

Afgezien van calorieën, zien de andere voedselstatistieken er redelijk goed uit. Ik heb sinds mei 2014^{(May 2014)} een probleem met de vetinname , aangezien mijn vetinname ergens tussen de 40% en 45% van de calorie-inname ligt. Dit is slecht en leidt op de langere termijn tot een verhoogd risico op hart- en vaatziekten, dat weet ik. Dit komt door de volgende wijzigingen:

• Ik oefen intermitterend vasten (alleen ontbijt en lunch eten); dit betekent dat ik voedsel eet dat meer calorieën bevat. Die bevatten meestal meer vet.
• Ik gaf vlees op (behalve visvlees) ergens in juni 2014^{(June 2014)} ; de reden is dat ik er niet op vertrouw dat je een betrouwbare, constante bron van gezond vlees kunt vinden. Dit bemoeilijkt mijn vetinname verder, omdat ik moeite heb om een ​​vetarme manier te vinden om voldoende eiwitten in mijn dieet te krijgen. Ze zijn nodig voor weefselgroei en ik haal ze momenteel uit groenten en kaas.
• Ik begon één avocado per dag te eten (nou ja, bijna - ongeveer 200 in de afgelopen 9 maanden). Het bevat vrij veel onverzadigd vet. Hoewel wordt aangenomen dat het het risico op hart- en vaatziekten verlaagt^{(lower heart disease risk)} , is de algemene statistiek nog steeds behoorlijk problematisch.

Maar het goede is dat de vetinname in december niet slechter was dan normaal. Een ander ding dat ik sinds november 2014 nauwlettend in de gaten hield, was de natriuminname. Zie je, ik at al maanden zout voedsel zonder er al te veel op te letten. Te veel natrium leidt tot een verhoogd risico op hart- en vaatziekten:

• Wasa vezelrijk knäckebröd om mijn vezelinname hoog te houden. Maar ik heb er nooit aan gedacht om ook het zout te controleren.
• Olijfolie Pretzels^{(Oil Pretzels)} om mijn gewichtsverlies met zijn calorieën een halt toe te roepen door een gezond tussendoortje te introduceren (althans dat dacht ik).

Ik heb beide in december 2014^{(December 2014)} uit mijn dieet verwijderd en je kunt zien dat hoewel ik op bepaalde dagen aan het feesten was (mijn persoonlijk record was 7000 kcal gegeten op de eerste kerstdag^(Christmas) ), het maandelijkse natriumgemiddelde veel beter is.

Aangezien mijn vrouw en ik allebei geen vlees meer eten, behalve vis, moeten we heel voorzichtig zijn met onze eiwitinname. Gelukkig^(Happily) voor ons merkten onze moeders dat toen we onze families bezochten voor de vakantie, en de grote maaltijden waaraan we deelnamen waren rijk aan visvlees. Dus in december had ik een gemiddelde inname van 13,26% uit eiwitten, het hoogste sinds ik stopte met het eten van andere soorten vlees.

Voor mij zorgt het loggen van een feest ervoor dat ik me meer ontspannen voel en er meer van geniet. Dit is een beetje contra-intuïtief, maar de reden is dat ik weet dat ik nu mijn eigen risico kan evalueren en het kan vergelijken met wat er met de rest van het jaar gebeurt.

Ten slotte, hoewel vakantievoedsel meestal gekookt is en geen vezels bevat, ben ik er in december^(December) toch in geslaagd om een ​​vezelgemiddelde van 45 gram per dag te halen . Ondanks dat ik gestopt ben met het eten van de Wasa Crispbread .

Slaap

De twee slaapstatistieken die ik nauwlettend volg zijn: Slaapscore^{(Sleep Score)} (0-100, hoe hoger hoe beter) en Tijd om in slaap te vallen^{(Time to Fall Asleep)} . Ik meet beide door mijn BodyMedia Link bij me in bed te dragen. De Slaapscore^{(Sleep Score)} is de verhouding tussen de tijd dat u sliep (volgens de sensor) en de tijd die u in bed doorbracht. De gegevens van één nacht kunnen er als volgt uitzien:

Hoewel het gemakkelijk te begrijpen is waarom ik de slaapscore gebruik, is tijd om in slaap te vallen^{(Time to Fall Asleep)} belangrijk voor mij omdat ik een hyperactief persoon ben met problemen om in slaap te vallen. Om dat te verbeteren pas ik een aantal verschillende trucjes toe: voor het slapengaan lezen van mijn Kindle zonder mijn bril op (om mijn ogen moe te maken), op een lege maag slapen zodat ik 's avonds minder energie heb (intermittent fasting), vermijd koffie helemaal. In de loop van de tijd is het een zeer goede maatstaf gebleken voor hoe goed ik het doe.

In december 2014 was mijn gemiddelde slaapscore^{(Sleep Score)} weer 86%, een geweldige prestatie die ik niet had bereikt sinds het begin van de zomer, toen ik dagelijks veel kilometers per dag in de frisse lucht liep en meer ontspande. De score was goed ondanks de stress die gepaard ging met het zoeken naar een nieuw appartement en het verhuizen van alle spullen (we hebben er een royaal busje mee gevuld).

De tijd om in slaap te vallen^{(Time to Fall Asleep)} was op een historisch dieptepunt. Kortom^(Basically) , wanneer ik tijd had om op bed te gaan, viel ik onmiddellijk in slaap. Ik had helemaal geen energie om van mijn Kindle te lezen , wat een goed teken was, maar het zette me aan het denken over mijn kostbare boeken en het veranderen van mijn leesroutine.

De slaapminuten^(Slept) waren ongeveer hetzelfde als de afgelopen 2 maanden ( oktober^(October) en november ) - 370 minuten. Dit was beduidend hoger dan in september (357). In september ben ik begonnen met Programmer Fitness en ik wist nog niet hoe ik mijn tijd moest indelen. Dit leidde tot veel late nachten en aan het einde van de maand besloot ik wat meer te slapen en een regelmatiger schema te krijgen.

Mijn slaapscore is meestal 85%, wat betekent dat ik 7 uur in bed doorbreng en er 6 slaap. Dat is een gemiddelde, inclusief weekends en feestdagen. Als het klinkt als een lage waarde, weet dan dat ik heb geprobeerd het te verhogen, maar niet overtuigd was van de resultaten.

Werkzaamheid

Terwijl ik aan Programmer Fitness werkte, merkte ik dat de enige zinvolle hoeveelheid verbrande calorieën die een gemiddeld persoon kan beheersen, evenredig is aan het aantal stappen dat we maken. Hieronder staan ​​twee grafieken van een echte klant om dat te bewijzen. De eerste is de uitsplitsing van verbrande calorieën in het basaal metabolisme^{(Basal Metabolic Rate)} , matige activiteit^{(Moderate Activity)} en intense activiteit^{(Intense Activity)} (opgeteld bij het totale aantal verbrande calorieën).

De tweede is de enge correlatie van Matige activiteit^{(Moderate Activity)} met het aantal stappen.

Daardoor geef ik meer om het aantal stappen dan je zou verwachten. En verrassing: het aantal stappen dat ik in december zette was niet het laagste van 2014. Het is heel simpel te verklaren:

• Deze maand moesten we verhuizen naar een nieuw appartement. Dit betekende dat we 15-20 appartementen moesten bekijken voordat we het appartement kozen waar we introkken. Dat vergde veel rijden en lopen.
• Het nieuwe appartement is aanzienlijk groter dan het oudere. Mijn vrouw maakte een grapje dat we een groter aantal stappen in de nieuwe zullen krijgen.
• Het eigenlijk verplaatsen van onze spullen vergde ook veel beweging.

Zo heb ik de aanbevolen limiet van 10k per dag gehaald, ondanks de drukke decembermaand^(December) met vriestemperaturen buiten. Goed nieuws!

Qua verbrande calorieën is er een lichte daling ten opzichte van de voorgaande maanden. We hadden een pauze van 2 weken in onze Qwan Ki Do - trainingen en ik had geen tijd om dat alleen te compenseren. Maar in januari^(January) is alles weer normaal !

Gewicht

Ik heb opzettelijk het gewicht aan het einde gelaten om 2 redenen: ten eerste omdat ik mezelf tijdens de vakantie niet heb gekwantificeerd om mijn gewicht te beheersen. Ik overschatte de inname ook te agressief. Ik wist het in mijn hart al, maar het zien van de gegevens overtuigde me om mijn gedrag te veranderen.

Mijn totale inname is hoger dan mijn totale verbrande calorieën, maar ik ben toch wat afgevallen.

Hier zijn 2 redenen voor:

• Ik stopte met het eten van de Wasa Crispbread en de pretzels, die rijk waren aan natrium. Dus begon ik wat meer water te verwijderen, dat in mijn lichaam werd vastgehouden.
• De agressieve overschatting. Op de lange termijn is zelfs 10% extra belangrijk.

Ik zal vanaf nu proberen meer op mijn loggen te letten.

Wat ik deze december heb geleerd

Ik ben zo blij dat ik dit heb gedaan. Ik had nooit gedacht dat de gegevens zo rijk zouden zijn. Mijn belangrijkste conclusie is dat hoewel ons gedrag in december nogal verschilt , de algemene verschillen in wat we eten, hoe we slapen en hoeveel we bewegen klein zijn. In het grote geheel natuurlijk.

Je wordt niet dik door de kerstvakantie^(Christmas) , maar door je bestaande levensstijl. Zoals ik al zei, hebben we de neiging om gedurende deze tijd meer aandacht te besteden aan ons gewicht, en dat is wanneer we merken wat er gedurende het jaar is gebeurd.

Op het kwantificerende front zal ik voedsel conservatiever overschatten. 9 maanden lijkt op het eerste gezicht veel data, maar ik realiseerde me al snel dat je meer nodig hebt.

Een statistiek die ik graag had willen zien, is de wateropname. Ik ben onlangs begonnen met het loggen, maar ik ben er nog niet zo goed in. Ik heb gemerkt dat we tijdens het feesten tegelijkertijd meer eten en minder drinken. Er is een theorie dat ons hongergevoel meestal dorst is, maar we kunnen ze niet goed onderscheiden.

Ik wil dit artikel afsluiten met een gelukkig gekwantificeerd nieuwjaar^{(Quantified New Year)} ! Mogen^(May) al uw statistieken de uitdaging aangaan in 2015.

Andrei Ismail is een ervaren software-engineer met startup-ervaring en een doctoraat in kunstmatige intelligentie. Hij is in 6 maanden 50 kilo afgevallen en werkt momenteel aan een fitnesscoachingprogramma voor geeks, beschikbaar bij WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS .^{(Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.)}

Christmas Doesn't Make You Fat, The Rest Of The Year Does

We've all been through the Christmas holidays, and are thinking of ways to comрenѕate for the sudden change in lifestyle for 2 weeks. Everyone seems to be worried about the weight put оn during the holidays, so I decided to have the first quantified Christmas and New Year. After getting the data from paying attention tо my actіvity, sleep and food, I have drawn some very intereѕting conclusions. In this article, I will share with you the data from December 2014, compared to the reѕt of thе year. The surprising insight is that the holidays are, іn fact, not that significant comрared to the rest of the year when looking at the actual data. Here's what I have learned:

What Was I Tracking?

Because I knew I was moving to a new apartment in December, I chose to restrict myself to several types of metrics that were already easy to track for me:

• Food-related metrics: I keep a detailed food log, that focuses on the main macronutrients - carbs, proteins, fibers, and fat - in addition to calories
• Sleep-related metrics: sleep quality (as measured by my BodyMedia Link armband), sleep duration and time to fall asleep
• Activity-related metrics, as reported by my BodyMedia Link armband (number of steps, calories burned)
• Weight measurement during the morning and evening

Note that there is an error in tracking everything. From the weight (the scale might have an error), to estimating the food quantities and the measurement of the BodyMedia Link sensor. However, that only implies that the data is not correlated correctly in some situations, as you will see in this case study. Despite all errors, interesting conclusions can still be drawn.

Preliminary Conclusions

My main conclusion is that the lifestyle in December is mostly the same lifestyle that I have during the rest of the year, exacerbated a bit (10-15%) by the holidays. So if you gain weight, it's because you are maintaining the unhealthy lifestyle from the rest of the year and only amplifying it: eating a bit more, sleeping a bit more, moving a bit less. But most of us only tend to pay attention to our weight during this period, so a false impression that the problem lies in the holidays is created.

I tracked my own weight during this period, and even though there was literally no limit on what I ate, I only gained 1 kg (2 lbs) during the holidays, which is slowly coming off now. That is unbelievable at first sight - are holidays only 10% worse than the rest of the year? Looking at the data, it is true.

Here is the aggregated data for the last 9 months of 2014. Notice how the weight is still trending down slowly, despite the fact that my calories burned are below calories eaten. That is because I have been over-estimating food more aggressively lately (will have to stop that). I also started drinking more water, while eating less sodium, making the total quantity of water in my body decrease.

Small changes in the data sometimes reflect huge changes in life. Now, let's go through the individual categories of metrics mentioned before (food, sleep, activity, weight) in order to see how they varied throughout the holiday season.

I considered the whole month of December as the holiday season. I chose the whole month because the first half is usually busier in order to make arrangements for the second half. So the whole month is a disruption from our normal routine.

Food

My first reaction when seeing the data was: "It wasn't that bad!". My average calorie intake for December was about 3700 kcal per day, compared to the 3330 kcal per day average for the past 3 months (September-November). Interestingly enough, that is an 11% increase! In absolute numbers, it's quite significant, of course.

If you're wondering why I'm eating so many calories, it's because I also burn a lot (as measured by the BodyMedia Link). My current weight goal is to lose about 1 kg (2 lbs) per month for the next 3 months, so I will pay more attention. During the last months, I've over-estimated my food intake more aggressively than usual, so the actual numbers are not that high to begin with.

Leaving calories aside, the other food metrics look pretty good. I've been having a problem with fat intake since May 2014, as my fat intake has been somewhere between 40% and 45% of the calorie intake. This is bad, and leads to increased heart disease risk on the longer term, I know. This is because of the following changes:

• I practice intermittent fasting (eating only breakfast and lunch); this means that I am eating foods that are denser in calories. Those tend to contain more fat.
• I gave up meat (except for fish meat) sometime in June 2014; the reason is because I do not trust that you can find a reliable, constant source of healthy meat. This further complicates my fat intake, as I am struggling to find a low-fat way to bring enough proteins into my diet. They are required for tissue growth, and I am currently taking them from vegetables and cheese.
• I started eating one avocado per day (well, almost - about 200 in the past 9 months). It contains quite a lot of unsaturated fat. Even though it is believed to lower heart disease risk, the overall metric is still quite problematic.

But the good thing is, fat intake during December wasn't worse than the usual. Another thing that I had been closely monitoring since November 2014 was sodium intake. You see, I had been eating salty foods for months without paying too much attention. Too much sodium leads to increased risk of cardiovascular disease:

• Wasa fiber-rich crispbread in order to help keep my fiber intake high. But I never considered checking the salt as well.
• Olive Oil Pretzels in order to halt my weight loss with its calories by introducing a healthy snack (or so I thought).

I eliminated both from my diet in December 2014, and you can see that even though I was feasting on certain days (my personal record being 7000 kcal eaten in the Christmas day), the monthly sodium average is much better.

Since my wife and I are both not eating meat anymore except fish, we have to be very careful about our protein intake. Happily for us, our moms took notice of that when we visited our families for the holidays, and the big meals we took part in were rich in fish meat. So in December, I had a 13.26% average intake from proteins, highest ever since I quit eating other types of meats.

For me, logging a feast makes me feel more relaxed and enjoy it more. This is a bit counterintuitive, but the reason is that I know I can now evaluate my excess and compare it to what happens to the rest of the year.

Finally, even though holiday food is mostly cooked and lacks fiber, I still managed to pull of a 45 grams per day of fiber average in December. Despite the fact that I stopped eating the Wasa Crispbread.

Sleep

The two sleep metrics that I closely follow are: Sleep Score (0-100, the higher the better) and Time to Fall Asleep. I measure both by wearing my BodyMedia Link with me to bed. The Sleep Score is the ratio between the time it you were sleeping (according to the sensor), and the time spent in bed. One night's data might look like this:

While it's easy to understand why I use the sleep score, Time to Fall Asleep is important to me because I am a hyperactive person with problems falling asleep. To improve that, I employ a number of different tricks: read before bedtime from my Kindle without my glasses on (to make my eyes tired), sleep on an empty stomach so that I have less energy during the evening (intermittent fasting), avoid coffee altogether. Over time, it has proven a very good measure of how well I am doing.

During December 2014, my Sleep Score average was back up to 86%, a stellar performance I had not achieved since the beginning of summer, when I was walking daily plenty of miles per day in fresh air and relaxing more. The score was good despite the stress associated with searching for a new apartment and moving all the things into it (we filled a generous van with them).

The Time to Fall Asleep was at an all-time low. Basically, whenever I had time to hit the bed, I would fall asleep immediately. I did not have energy to read from my Kindle at all, which was a good sign but it got me thinking about my precious books and changing my reading routine.

Slept minutes were about the same as the last 2 months (October and November) - 370 minutes. This was significantly higher than September (which had 357). In September I started working on Programmer Fitness, and I did not know how to organize my time yet. This led to a lot of late nights, and at the end of the month, I decided to get a bit more sleep and a more regular schedule.

My sleep score is usually 85%, which means I spend 7 hours in bed, and sleep 6 of them. That is an average which includes weekends and holidays. If it sounds like a low value, please know that I tried to increase it, but wasn't convinced about the results.

Activity

While working on Programmer Fitness, I noticed that the only meaningful amount of burned calories an average person can control is proportional to the number of steps we make. Below are two graphs from an actual client to prove that. The first is the breakdown of burned calories into the Basal Metabolic Rate, Moderate Activity and Intense Activity (adding up to the total number of burned calories).

The second one is the scary correlation of Moderate Activity with the number of steps.

That makes me care about the number of my steps more than you'd expect. And surprise: the number of steps I made in December were not the lowest of 2014. It can be explained quite simply:

• We had to move to a new apartment this month. This meant viewing 15-20 apartments before choosing the one we moved in. That required a lot of driving and walking.
• The new apartment is substantially bigger than the older one. My wife was joking that we will get a larger number of steps in the new one.
• Actually moving our things also required a lot of movement.

This is how I managed to achieve the recommended 10k per day limit, despite the busy December with freezing temperatures outside. Good news!

In terms of burned calories, there is a slight decrease compared to the previous months. We had a 2-week pause in our Qwan Ki Do trainings, and I did not have time to compensate for that on my own. Things are back to normal in January though!

Weight

I intentionally left the weight at the end for 2 reasons: first, it's because I did not quantify myself during the holidays in order to manage my weight. I was also over-estimating the intake too aggressively. I knew it in my heart already, but seeing the data convinced me to change my behaviour.

My total intake is higher than my total calories burned, but I still lost a bit of weight.

There are 2 reasons for this:

• I stopped eating the Wasa Crispbread and the pretzels, which were rich in sodium. So I started to eliminate a bit more water, which was being held in my body.
• The aggressive over-estimation. Even an extra 10% is important on the long term.

I will try to be more mindful of my logging from now on.

What I Have Learned This December

I am so glad I did this. I never imagined the data would be so rich. My main conclusion is that even though our behaviour differs quite a lot in December, the overall differences in what we eat, how we sleep and how much we move are small. In the big picture, of course.

You don't grow fat because of the Christmas holidays, but due to your existing lifestyle. As I mentioned, we tend to pay closer attention to our weight during this time, and that is when we notice what had been happening during the year.

On the quantifying front, I will over-estimate food more conservatively. 9 months seems like a lot of data at first sight, but I quickly realised you need more.

One metric that I would have liked to see is water intake. I started to log it recently, but I'm not very good at it yet. I've noticed that when feasting, we simultaneously eat more and drink less. There is a theory that most of the time our feeling of hunger is in fact thirst, but we cannot correctly distinguish between them.

I would like to end this article by wishing you a Happy Quantified New Year! May all your metrics rise to the challenge in 2015.

Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.

Related posts

• Hoe de slimme oplossingen van Samsung me hielpen bij het bestrijden van allergieën -

• Een actieve levensstijl behouden met het Samsung Health-ecosysteem

• 5 manieren om uw gezondheid te verbeteren met de ASUS VivoWatch 5 -

• 6 Beste gratis Android-apps om te stoppen met roken

• Real-life strategieën om uw voedselinname te registreren

• Voordelen van het nemen van Digital Detox en hoe u dit aanpakt

• Technische gadgets - Cadeau-ideeën voor Black Friday en kerstinkopen (2017)

• Oefeningen voor computergebruikers en kantoormedewerkers - Nerd Fitness

• Wat is Microsoft Update Health Tools dat ik zie in Windows 10?

• Xiaomi Mi Band 6, Mi Watch Lite of Mi Watch: welke past bij jou?

• IrisTech-software helpt uw ​​ogen te beschermen en de gezondheid van uw ogen te behouden

• CareUEyes is een gratis oogzorgsoftware die wordt geleverd met een blauwlichtfilter

• Samsung Gear S2 - Is dit de best ontworpen smartwatch?

• Break Reminder-software om u te helpen een pauze te nemen van computerschermen

• Is wifi veilig voor je gezondheid en thuis?

• 10 Tekenen dat je zeker verslaafd bent aan je telefoon

• Gratis software om de gezondheid van de harde schijf te controleren en te controleren op mogelijke storingen

• ASUS Wi-Fi 6-router koopgids voor Kerstmis 2021 -

• Gratis app voor gehoortest en software voor gehoortest voor pc met Windows 10

• 10 beste voedingsmiddelen om actief en energiek te blijven op kantoor