Katch-McArdle BMR hesaplayıcı

Katch-McArdle BMR hesaplayıcı nedir?

Bazal metabolizma hızınız (BMR), vücudunuzun nefes alma, dolaşım ve hücre onarımı gibi hayati işlevlerini sürdürmek için tam dinlenme halindeyken yaktığı kalori sayısıdır. Katch-McArdle hesaplayıcı, bu hızı tek bir sayıdan tahmin eder: vücudunuzdaki yağ olmayan her şeyin ağırlığı olan yağsız vücut kütlenizden.

Kas ve organlar dinlenme enerjisi kullanımının çoğunu yönlendirirken yağ dokusu nispeten hareketsiz olduğundan, Katch-McArdle denklemi, yağsız ve atletik kişiler için genellikle toplam vücut ağırlığına, boya ve yaşa dayanan formüllerden daha doğru bir BMR üretir.

Formül

Katch-McArdle denklemi, BMR’yi kilogram cinsinden ölçülen yağsız vücut kütlesi $LBM$ üzerinden günlük kilokalori olarak ifade eder:

Yağsız vücut kütlenizi bulmak için yağ kütlenizi toplam ağırlığınızdan çıkarın. Vücut yağ yüzdenizi $bf$ bir kesir olarak biliyorsanız, $LBM = weight \cdot (1 - bf)$ olur.

Nasıl kullanılır

1. Yağsız vücut kütlenizi kilogram cinsinden belirleyin (vücut kompozisyonu taraması, kaliper veya biyoempedans tartısından).
2. O değeri yağsız vücut kütlesi alanına girin.
3. Tahmini BMR’nizi sonuç alanından günlük kilokalori cinsinden okuyun.

Toplam günlük enerji ihtiyaçlarınızı elde etmek için BMR’yi, ne kadar aktif olduğunuzu yansıtan bir aktivite faktörüyle çarpın.

Çözümlü örnek

Diyelim ki yağsız vücut kütleniz 60 kg. Denklemde yerine koyalım:

Böylece 60 kg yağsız kütleye sahip bir kişi dinlenme halinde günde yaklaşık 1666 kcal yakar.

SSS

Bu formül neden boyu ve yaşı görmezden geliyor? Katch-McArdle denklemi, yağsız vücut kütlesinin dinlenme metabolizması için en önemli faktörleri zaten yakaladığını varsayar. Yağsız kütle kas ve organ dokunuzu doğrudan yansıttığı için, onu bildiğinizde boy ve yaş çok az ekstra doğruluk katar.

Diğer BMR formülleri yerine Katch-McArdle’ı ne zaman kullanmalıyım? Güvenilir bir yağsız vücut kütlesi ölçümünüz olduğunda, özellikle de yağsız veya kaslıysanız onu kullanın. Vücut kompozisyonunuzu bilmiyorsanız, ağırlık, boy ve yaşı kullanan Harris-Benedict veya Mifflin-St Jeor gibi bir denklem daha pratiktir.