减重瘦得快的阶段（健康减重计划第一步）

提高新陈代谢可以获得加速卡路里消耗的结果，通过增加去脂体重，提高脂肪利用率达到总体上的减重。提高新陈代谢通常会与“从胖变瘦”的身体变化联系在一起。

你一定也听说过静息代谢率（RMR）！究竟什么是静息代谢率，它与体重控制有什么联系？

从减重的角度来说，每日能量消耗总和（TDEE）是体重变化重要的影响因素之一。从本质上说，减重就是身体消耗大于摄入，反过来，如果摄入热量大于消耗热量，则体重会增加。

什么是每日能量消耗总和

我们的每日能量消耗总和（TDEE）本质上包含三个主要部分：

静息代谢率（RMR）：在静息状态下身体运转所需的能量（大约占60%-75%）

食物热效应（TEF）：咀嚼，吞咽，消化，吸收和储存食物所消耗的能量

体力活动的热效应（TEPA）：活动（例如锻炼，体力活动）的能量和非锻炼活动的产热（NEAT）

（*非锻炼活动的产热：你做的一切活动，不包括睡觉，吃饭，体力活动或锻炼，所消耗的能量，例如简单的站立，活着坐立不安，到处走动。）

以上我们知道了能量消耗综合的组成，也知道了其中静息代谢率是其中占比较大的部分，也就是说如果我们可以提高静息代谢率，那么每日能量消耗总和也会被大幅提高，这将是我们减重计划的关键。

我们可以计算我们的RMR吗？我们可以改变它还是它已经被身体预先设置好了的？

我们来弄清楚以下几个问题。

什么是静息代谢率？

静息代谢率是当你的身体完全休息时燃烧的卡路里总和。静息代谢率RMR支持着我们身体的呼吸、血液循环、器官运作和最基础的神经功能。它和去脂体重形成一定的比例关系，体脂肪每增加1%，静息代谢率RMR大约则会减少0.01kcal/min。

有哪些方法可以计算静息代谢率RMR

热量测定法

直接热量测定法要求测量目标对象必须在封闭环境里产生的热能数值，用以计算能量消耗；

间接热量测定法是通过气体分析的方式测量氧气利用率，以计算能量消耗。

尽管直接和间接热量测定法提供了RMR的精确估计，但是这些技术费用昂贵，耗费时间。所以，更多实用和价格合理的估测RMR的技术在过去的一百年中被发明出来。它们可以在一定精准度下测量数值。现在最常用的方法是数学公式，你可以在互联网上，手机应用或者随身设备上找到这些卡路里计算器。

下面给大家举例示范可以用来测量自己RMR的计算公式：

RMR计算器 - 静息代谢率

HARRIS AND BENEDICT 方程

哈里斯和本尼迪克（H&B）方程在1918年创立，在1984年修改并且沿用至今。

它原本用来测量基础代谢率（BMR）或者基础能量消耗（BEE），它也可用来计算RMR。

严格来说，BMR测量的是在一个黑暗的房间内睡眠八小时之后禁食12小时的能量消耗，而RMR的测量没有这么多限制，并且能反映出空腹后的身体静息能量消耗。

修改过的H&B公式针对不同性别，分别可以计算出男性和女性的静息能量消耗：

男性：88.362 (13.397 × 体重 kg) (4.799 × 身高cm) – (5.677 × 年龄)

女性: 447.593 (9.247 × 体重 kg) (3.098 × 身高 cm) – (4.330 × 年龄)

例子：一个38岁的女性，167.6公分，65.9kg,她的BMR或者RMR大约是1411卡路里。

这是每日维持正常生理功能所需的能量。

在各种网络中应用的公式之间存在着潜在的误差

这种误差起初一段时间，会比较小（约55卡路里），但是按照一年的时间推算，误差会累积到2.5KG的能量或者体重差距。其次，这些公式还暗示所有相同性别，年龄，体重，身高的个体都有相同的RMR，但这明显不正确。你的去脂体重会很大程度上影响RMR，所以也要考虑到这个因素。

是什么让这些误差存在，哪些是不可控的影响静息代谢RMR 的因素

不可控因素

年龄

例如，与年龄相关的新陈代谢在顶峰生长期（女性通常在青少年晚期，男性在20岁出头）之后开始下降，每十年以大约2%的速率下降，静息代谢RMR对于每日能量消耗总和TDEE贡献了60-75%，这意味着年龄增长的同时，身体大约会有每日25-30卡路里消耗量减少，对平均成年人来说，相当于每年1.1-1.4kg 的体重。

基因和遗传学

基因和遗传学也扮演了重要角色。科学家已经发现超过一百种和肥胖相关的基因。

有一种与脂肪质量和肥胖相关联，FTO基因（肥胖基因），它会使人们因低饱感而导致过量进食。低饱感触发的饮食行为包括吃更大的量，偏好高糖高脂肪的高热量食物，喜欢零食，经常吃零食等等。FTO基因同样也可以改变静息代谢率RMR，最高可达每日160卡路里；一年期间的总和将近7.5kg。

影响静息代谢率RMR可控的因素

可控因素非常多，但现实是大多数专业健身人士通常会给出这样的建议：改变锻炼策略，限制营养比例，限制卡路里摄入和合理利用各类刺激。

刺激物

比如，证据表明，4-5%的食品比如咖啡因和辣椒素可以支持暂时的热量提高效应，一天可以累计提高15-25卡路里消耗。

去脂体重

增加去脂体重是一个有效提高RMR的方法。人体的肌肉质量的巅峰出现在大约28-32周岁，之后肌肉会开始流失。

保存肌肉质量，或者增加肌肉质量的能力可以帮助保存与年龄相关的流失。即使是增长1-2公斤肌肉也可以提供7-8%的新陈代谢提高，累计每年达到TDEE的提高90-110大卡，相当于4-10公斤的体重。

睡眠

缺少睡眠会对你的静息代谢率RMR造成不利影响。长期压力下，皮质醇水平过高，出现向心性肥胖。

低热量摄取（或者不吃）

30年的研究表明，低热量摄取的行为（比如饥饿，摄入800卡路里饮食）会抑制RMR，预计可以达到20%。在这种压力下，持续提高的皮质醇会抑制甲状腺的激素产出，从而最终影响控制新陈代谢的甲状腺激素。此外，这些饥饿的状态也会消耗掉宝贵的肌肉，从而降低RMR。

这么说吧，一个RMR在1200-1500卡路里的人，20%的抑制会累积到每日240-300大卡，相当与每年大约11-14公斤体重，身体要弥补这些本应用来供能的能量，它会采用储存脂肪的形式，或者降低代谢的方式，最终的结果，只要稍微摄入多一些，身体便无法消耗，转化成脂肪组织。

有什么策略可以帮助我们改善静息代谢率，合理的管理体重。

为了优化静息代谢率RMR，测量你的饥饿状态

你该如何判定你是否在一个不利于RMR的饥饿状态呢？

知道真实的RMR，以建立明确每日卡路里摄入的界限，这是利用RMR进行体重管理的最优方法。但是对于大众，这是成本昂贵，难以实现的。简单便捷的方法是用数学公式计算。（the Mifflin St Jeor 公式也许是最好的选择）

目前普遍提出，女性：1000-1200大卡，男性：1200-1600大卡的每日摄入最小值作为参考。这些数字，可以提供给我们一个便于评估每日摄入消耗的估计值，因为饮食（比如高蛋白，纤维）的营养构成，摄入时机，甚至是食物的物理形态（液体或是固体）都可以影响食物热效应TEF、个体对食物的吸收率，以及最终的静息代谢率RMR。

饥饿感受量表

饥饿的感觉是另一个可以用来引导我们计算的选择，但是饥饿的感觉是可塑的，并且对一些人来说，无法区分饥饿和有胃口。

不管怎样，这个饥饿尺度可以帮助你理解你是否给自己的身体提供工了足够的食物卡路里以避免饥饿，换句话说，就是给你一个机会了解自己身体的需求。

饥饿分数

理想状态下，你在醒着的时候饥饿分数在4-6之间。

换句话说，当你到达4的时候，吃点东西，防止到达3，因为哪个时候就容易出现暴饮暴吃。但是在6的时候就要停下，而不是像大多数人吃到7为止。

饿 VS 胃口

最后，我们来理解一下饿和胃口之间的本质区别：

饿

是身体需要补充能量的生理反应

• 饿的感觉可以保护我们不饿死

• 通常由以下事件引起这种生理反应：

-低血糖

-空腹

-激素水平的波动

-身体温度下降（体温过低）

• 在不禁食的几个小时后逐渐产生，通常在吃东西后消失

• 可以由任何能提供能量的食物满足

胃口

是吃某一种特定食物的欲望或者兴趣。

• 通常由以下事件引起：

-想法，情绪，心情（心情不好容易产生食欲）

-社交（比如 欢乐时光 酒水小吃半价）

-文化（比如家庭）

-环境因素（比如走进一家面包店，面包甜食会让我们食欲上升）

• 这种吃东西的欲望或兴趣，产生的会更加快速

• 并且通常和饥饿无关，和时间没有关系，吃完东西之后仍可能持续。

• 通常只能被那些会引起情绪和想法（比如愉悦，负罪感）的特定食物所满足（比如：甜的，咸的）。

虽然RMR是 TDEE的重要组成，但我们还是难以找到精确的计量方式。我们也可以采用数学公式，但是考虑到潜在误差，得出的数值还是应该被看做是一个宽泛的估计，而非精准的数值。

因此，需要寻找一种便捷有效可行的方法作为引导，来避免饥饿或许对我们的生活更有价值，

这就是：

结合静息代谢率，采用合理的饮食策略，同时学会辨别自己的饥饿感，两者综合，则可以在一个健康的范围内进行体重管理，排除因摄入热量或者饮食方式不合理而带来的健康风险。

我们应该抓住每一次机会利用这些可控因素，采纳科学正确的健康知识和技巧，才能获得最大的健康收益。

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REFERENCES:

1.Harris JA, and Benedict FG, (1918). A Biometric Study of Human Basal Metabolism. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 4(12): 370-373.

2.Roza AM, and Shizgal HM, (1984). The Harris Benedict equation reevaluated: resting energy requirements and the body cell mass. The American Journal of Clinical Nutrition, 40(1):168-182.

3.Mifflin MD, St Jeor ST, Hill LA, Scott BJ, Daugherty SA, and Koh YO, (1990). A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. The American Journal of Clinical Nutrition, 51(2):241-247.

4.Frankenfield D, Roth-Yousey L, and Compher C, (2005). Comparison of predictive equations for resting metabolic rate in healthy nonobese and obese adults: a systematic review. Journal of the American Dietetic Association, 105(5):775-789.

5.Frankenfield DC, 2013). Bias and accuracy of resting metabolic rate equations in non-obese and obese adults. Clinical Nutrition, 32(6):976-982.

6.Roberts SB, and Dallal GE, (2005). Energy requirements and aging. Public Health Nutrition, 8(7A):1028-1036.

7.Cecil JE, Tavendale R, Watt P, Hetherington MM, and Palmer CNA, (2008). An Obesity-Associated FTO Gene Variant and Increased Energy Intake in Children. The New England Journal of Medicine, 359:2558-2566.

8.Enayet N, (2014). The unknown link: Epigenetics, metabolism and nutrition. The People, Ideas, and Things, Journal, cycle

5.http://pitjournal.unc.edu/article/unknown-link-epigenetics-metabolism-and-nutrition (retrieved July 17, 2019).

9.Hursel R, and Westerterp-Plantenga MS, (2010). Thermogenic ingredients and body weight regulation. International Journal of Obesity, 34(4):659-669.10. Omichinski L, (1992). You count, calories don’t, self-published

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