Smartwatches blijken zeer onnauwkeurig te zijn in het meten van het energieverbruik. Daarmee mag je je afvragen wat de toegevoegde waarde is van deze functionaliteit.
Smartwatch en energieverbruik
Lekker dan. Denk je je energieverbruik te tracken, blijk je onjuiste data te krijgen.
Onderzoekers van Stanford University testten in totaal 6 verschillende smartwatches; de Samsung Gear 2, Apple Watch, Fitbit Surge, Mio, Alpha 2, PulseOn en Basis Peak [1]. Ze lieten 60 proefpersonen tot vier van de smartwatches tegelijk dragen en vergeleken de uitkomsten met die van professionele apparatuur om energieverbruik en hartslag te meten.
Alle zeven geteste smartwatches bleken minstens 20% af te wijken van het energieverbruik zoals getest door de professionele apparatuur. In het ‘beste’ geval (Fitbit Surge) toonde de smartwatch een afwijking van 27%. De PulseOn zat er maar liefst 93% naast! Hartslag bleek makkelijker te meten.
Not so smartwatch
Waarom zitten de smartwatches er zo ver naast?
Dit kan misgaan tijdens het meten en tijdens het ‘weten’. Omdat we ze eigenlijk informatie vragen waar ze te weinig input voor krijgen, moeten smartwatches een hoop aannames doen. Bovendien beschikken ze niet over de middelen voor accurate metingen voor de informatie die ze zelf moeten leveren.
Smartwatches moeten meten hoeveel je beweegt en vervolgens berekenen hoeveel energie die beweging in jouw specifieke geval kost. Het meten zelf gebeurt door de beweging en hartslag te meten. Niet vreemd dus dat energieverbruik tijdens zittende activiteiten een grotere foutmarge vertoonden (gemiddeld 50%). Maar ook bij activiteiten als hardlopen en wandelen zaten de smartwatches er gemiddeld 30% naast.
Behalve het meten zelf moet de beweging worden omgezet naar energieverbruik. Hiervoor moeten de smartwatches berekening doen op basis van algoritmes die bijvoorbeeld zaken als leeftijd, geslacht, lengte en gewicht als variabelen gebruiken.
Het blijven dus inschattingen op basis van onvolledige metingen.
If it fits your smartwatch
In sommige gevallen kunnen de smartwatches je ook het totaal aantal verbrande calorieën per dag laten zien, je rustmetabolisme plus verbruik door activiteit.
Je kunt je afvragen hoe accuraat dit is als de separate activiteiten onjuist worden gemeten.
De vraag is dan ook wat de toegevoegde waarde is. verschaft dit je meer inzicht in je caloriebehoefte dan wanneer je bijvoorbeeld al werkt met formules zoals Harris-Benedict en Katch-McArdle in de Fitsociety app?
En welke formules gebruiken de smartwatches eigenlijk voor je rustmetabolisme?
Die zou je eigenlijk willen weten om eventueel zelf de onderbouwing hiervan te controleren. Voor dit soort formules voer je normaal gesproken je variabelen in en bereken je op dagbasis wat jouw geschatte verbruik is. Het grootste deel van je verbruik komt uit je rustmetabolisme. Het toegevoegde verbruik door activiteit, wordt daarbij wordt vrij ruw geschat in geval van bijvoorbeeld de app. Je geeft aan hoe actief je bent door te kiezen uit verschillende activiteitsniveau’s. Op basis van dit activiteitsniveau wordt je verbruik met een bepaalde factor vergroot.
‘Niet heel specifiek’, zou je kunnen zeggen. “Lichte training” en “zware training” zijn nogal ruime begrippen en de definitie daarvan verschilt van persoon tot persoon. Bovendien kan je de ene dag “zwaarder trainen” dan de andere. En hoe werkt dat als je postbode bent? Telt dat als lichte training? In de praktijk werkt dit dan ook als trial and error. Je maakt een keuze voor een activiteitsniveau en berekent je behoefte, je houdt je netjes aan je dieet dat hierop gebaseerd is en controleert vervolgens of de resultaten in lijn zijn met de verwachtingen. Dan kan je uitmaken of je beste inschatting juist was en kan je eventueel aanpassingen maken.
Dat klinkt eigenlijk ook niet heel wetenschappelijk. Waarom werken zoveel fitness professionals dan nog steeds met deze werkwijze? Omdat nauwkeurige data erg moeilijk te verkrijgen is zonder als lab rat door het leven te gaan. De hele dag met een masker op lopen om je zuurstofverbruik te meten is niet bepaald praktisch. Handig op een Star Wars conventie misschien, maar minder bij andere sociale gelegenheden.
Wij zouden heel graag in de FITsociety App jouw persoonlijke energieverbruik baseren op specifieke activiteit. Hoeveel je verbrandt als je een bepaalde vorm van cardio doet bijvoorbeeld, maar ook het aantal verbrande calorieën per rep tijdens krachttraining. We hebben echter besloten dat de kans dat je verkeerde data krijgt te groot is. We willen niet de illusie scheppen dat dit zo nauwkeurig te berekenen is.
Erger nog; dat je verkeerde data gebruikt om je voedingsschema op te stellen.
Krachttraining biedt de nodige uitdagingen als het gaat om het berekenen van energieverbruik ten opzichte van cardio. Hier zijn de nodige onderzoeken naar gedaan, zij het met verschillende resultaten [2]. Er zijn echter teveel variabelen. Hoe zwaar is het gewicht ten opzichte van jouw lichaamsgewicht en ervaring? Hoe wordt de oefening uitgevoerd? Gebruik je de beste techniek om het gewicht omhoog te krijgen (gewichtheffen) of de beste techniek om je spieren te prikkelen tot groei (bodybuilding)? Voer je de oefening explosief uit, gebruik je veel of weinig spiermassa voor de oefening? We zouden al tientallen onderzoeken moeten doen om voor een enkele oefening het energieverbruik onder al deze verschillende omstandigheden te berekenen. En dan ben je dus weer aan het inschatten als die waarden eenmaal zijn vastgesteld; ’telt dit als een explosieve herhaling, is het 60 of 70% van mijn 1RM?’ Dat zal je training ook niet soepel laten verlopen.
Cardio heeft al wat minder variabelen en zou daarmee accurater in te schatten moeten zijn [3], maar blijkbaar hebben de smartwatches hier toch de nodige moeite mee.
De perfecte methode, nauwkeurig en praktisch, om je exacte energieverbruik te meten, bestaat dan (nog) ook niet. Eigenlijk is de vraag dan ook of je liever vertrouwt op je eigen inschattingen of die van een smartwatch. Voor mij geen moeilijke vraag.
Motivatie tool
Maar ik denk ook niet dat de toegevoegde waarde van de smartwatch hierin ligt, of zou moeten liggen. Toen ik de Apple Watch uitprobeerde voor een review liet ik mijn dochter deze ook een tijdje proberen. Dat resulteerde erin dat we om 23:30 opeens gestamp van boven konden horen omdat ze nog even bepaalde activiteitsdoelen wilde behalen. Een mooie gadget dat je er regelmatig aan herinnert dat je bepaalde doelen wilt behalen en dit op een visueel aantrekkelijke manier toont, kan blijkbaar erg motiverend werken.
Onderzoek van vorig jaar toonde desondanks aan dat fitness trackers geen toegevoegde waarde vormen ten opzichte van een normaal programma gericht op gewichtsverlies[4]. De onderzoekers geven daarbij ook aan dat hun testgroep voor veel mensen niet representatief is en willen dus ook niet stellen dat fitness trackers niet werken. Sommigen in het onderzoek hadden er namelijk wel baat bij.
Als het echter gaat om motivatie dan denk ik persoonlijk dat je beter kunt werken met een ‘puntensysteem’ dan een onnauwkeurige weergave van energieverbruik. Gekoppeld aan je agenda bijvoorbeeld. “Gefeliciteerd! Je hebt 1000 punten verdiend met hardlopen. Nog 300 punten en je mag naar het diner met je zus”.
Consistentie is daarbij wel belangrijk. Je moet er van op aankunnen dat je daadwerkelijk meer of minder bewogen hebt. Voor de motivatie hoeft dit mijns inziens niet perse vertaalt te worden naar veronderstelde calorieën.
Wat zijn jullie ervaringen met smartwatches? Werkten ze motiverend? Gaven ze inzicht in je energieverbruik en heb je dit kunnen vergelijken met andere data? Ik hoor het graag.
Referenties
- J. Pers. Med. 2017, 7(2), 3; doi:10.3390/jpm7020003
- Robergs RA, Gordon T, Reynolds J, Walker TB. Energy expenditure during benchpress and squat exercises. J Strength Cond Res. 2007 Feb;21(1):123-30. PubMed PMID: 17313290.
- McARDLE, W.D. et al. (2000) Energy expenditure at rest and during physical activity. In: McARDLE, W.D. et al., 2nd ed. Essentials of Exercise Physiology, USA: Lippincott Williams and Wilkins
- Jakicic JM, Davis KK, Rogers RJ, King WC, Marcus MD, Helsel D, Rickman AD, Wahed AS, Belle SH. Effect of Wearable Technology Combined With a Lifestyle Intervention on Long-term Weight LossThe IDEA Randomized Clinical Trial. JAMA. 2016;316(11):1161-1171. doi:10.1001/jama.2016.12858
