TEF (Thermic Effect of Food). คู่มือฉบับสมบูรณ์เพื่อทำความเข้าใจการเผาผลาญแคลอรีที่ซ่อนอยู่ของการย่อยอาหาร
การย่อยอาหารเผาผลาญแคลอรี โปรตีน 20 ถึง 30 %, คาร์บ 5 ถึง 10 %, ไขมัน 0 ถึง 3 % แอปทั้งหมดมองข้าม Lean คำนวณแบบเรียลไทม์ในทุกมื้อที่บันทึก
TEF (Thermic Effect of Food)คือพลังงานที่เผาผลาญเพื่อย่อยอาหารของคุณ มันอยู่ในสมการ TDEE = BMR + NEAT + EAT + TEF มันเปลี่ยนไปตามมาโครของคุณ:โปรตีน20–30 %,คาร์บ5–10 %,ไขมัน0–3 % ในมื้อหลังออกกำลังกายมาตรฐาน LeanคำนวณTEFได้69 kcalในขณะที่แอปอื่นแสดง0
02 · คำจำกัดความTEF,องค์ประกอบที่4ของTDEE
TEF (Thermic Effect of Food)คือพลังงานที่ร่างกายของคุณใช้ในการจัดการอาหารที่คุณกินเข้าไป:เคี้ยว,ย่อย,ดูดซึม,เผาผลาญ ในภาษาอังกฤษยังเรียกว่าDIT (Diet-Induced Thermogenesis)ด้วย นี่คือความร้อนที่ระบบย่อยอาหารของคุณสร้างขึ้นในทุกมื้อ
มันถูกใส่เข้าไปในสมการพื้นฐานของการเผาผลาญพลังงาน:
TDEE = BMR + NEAT + EAT + TEF
BMR (Basal Metabolic Rate)คือการเผาผลาญขณะพักของคุณ NEAT (Non-Exercise Activity Thermogenesis)ครอบคลุมการเผาผลาญพลังงานที่ไม่ใช่การออกกำลังกายของคุณ EAT (Exercise Activity Thermogenesis)ครอบคลุมการออกกำลังกายของคุณ และTEFคือความร้อนที่เกิดจากการย่อยอาหาร รวมกันแล้วทั้ง4องค์ประกอบประกอบเป็นTDEEที่แท้จริงของคุณ
การปรับตัวของระบบเผาผลาญจะเข้ามาเพิ่มเป็นตัวคูณของBMRในช่วงที่ขาดแคลอรีต่อเนื่องตามเวลานาน แนวทางของLean: 100 % = เหมาะสมที่สุด, 90 % = การปรับตัว 10 % มันไม่ได้อยู่ในผลรวมTDEE
03 · ผลกระทบจริง69 kcalที่ถูกมองข้ามในมื้อหลังออกกำลังกาย
ตัวอย่างที่ชัดเจน:คุณกลับจากการออกกำลังกายแล้วกินอกไก่ย่าง200 g,ข้าวสุก200 g,อะโวคาโด30 g รวม:โปรตีน54 g / คาร์บ55 g / ไขมัน12 g = 537 kcal ที่บริโภค
Leanใช้ค่าสัมประสิทธิ์ทางวิทยาศาสตร์กับมื้อนี้:
โปรตีน (54 g)
คาร์บ (55 g)
ไขมัน (12 g)
TEF รวมที่Leanคำนวณ:54 + 18 + 2 = 74 kcalสำหรับมื้อนี้เพียงมื้อเดียว แอปคู่แข่งแสดง0 ตลอดหนึ่งปี นั่นคือพลังงานที่ถูกมองข้ามนับหมื่นกิโลแคลอรี ซึ่งอธิบายได้ว่าทำไมถึงเกิดช่วงน้ำหนักนิ่งที่อธิบายไม่ได้ และภาวะขาดดุลที่ «ไม่เวิร์ก»
04 · 3 โปรไฟล์โปรตีนมากขึ้น =TEFมากขึ้น:ตัวเลข
สามโปรไฟล์บนอาหารที่2,500 kcal/วัน.มีเพียงการกระจายของมาโครที่เปลี่ยนไป.ตัวเลขTEFรวมแสดงให้เห็นผลกระทบมหาศาลขององค์ประกอบอาหาร
โปรตีน15 %
โปรตีน25 %
โปรตีน35 %
05 · ทำไมแอปถึงล้มเหลวค่าสัมประสิทธิ์คงที่เทียบกับการคำนวณเฉพาะตามมาโคร
เมื่อคุณตั้งค่าMyFitnessPalหรือYazioระบบจะถามระดับกิจกรรมของคุณ.ค่าPALจะถูกนำไปใช้กับBMRของคุณ.ค่านี้ถูกตั้งใจให้ «ครอบคลุม» ทุกอย่างรวมถึงการย่อยอาหาร.ในทางปฏิบัติมันถูกปรับเทียบจากประชากรทั่วไปและไม่ได้สะท้อนองค์ประกอบมาโครของคุณในวันนั้นเลย
ปัญหาคือ:ค่านี้ไม่เปลี่ยนในวันจันทร์ที่คุณกินโปรตีน50 % เทียบกับวันอาทิตย์ที่คุณกินโปรตีน20 %.TEFของสองวันนี้แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง.แอปมองไม่เห็นสิ่งนี้.Leanเห็น
Westerterp (2004, PMID 15507147)วัดด้วยการวัดแคลอริเมตรีทางอ้อมว่า ความคลาดเคลื่อนในการประเมินTEFด้วยค่าสัมประสิทธิ์คงที่อาจสูงถึง 100 ถึง 200 kcal ต่อวัน ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบอาหารจริง นี่คือระดับที่อธิบายได้ว่าทำไมภาวะขาดดุลที่ «ไม่เวิร์ก» จึงเกิดขึ้นต่อเนื่องหลายสัปดาห์
06 · MFP vs Lean0 แคลอรีเทียบกับ74แคลอรีในมื้อเดียวกัน
มื้อหลังการฝึกเดียวกัน: ไก่ 200 g, ข้าวสุก 200 g, อะโวคาโด 30 g = 537 kcal สิ่งที่แต่ละแอปทำกับมื้อนี้:
MyFitnessPal (และแอปส่วนใหญ่)

Lean

07 · BMR & TEFทำไมBMRของคุณจึงมีผลต่อค่าTEF
TEFคำนวณจากมาโครที่รับประทานเข้าไปแต่เพื่อให้การคำนวณนี้ถูกรวมอยู่ในTDEEที่แม่นยำBMRที่ใช้เป็นฐานต้องถูกต้องด้วยและBMRขึ้นอยู่โดยตรงกับมวลไร้ไขมันจริง
เหตุผลทางสรีรวิทยา,อัตราการเผาผลาญพื้นฐานถูกขับเคลื่อนหลักโดยกล้ามเนื้อและอวัยวะ(เนื้อเยื่อที่มีการเผาผลาญสูง)ไม่ใช่ไขมันในร่างกายคนสองคนที่หนัก80 kgมีbodyfat12 %และ22 %จะมีมวลไร้ไขมัน70,4 kgเทียบกับ62,4 kgซึ่งต่างกันที่BMRประมาณ170 kcal/วันถ้าTDEEของคุณผิดตั้งแต่ฐานTEFของคุณก็จะถูกรวมอยู่ในสมการที่คลาดเคลื่อนไปแล้ว
ในทางปฏิบัติ:LeanคำนวณBMRของคุณจากมวลไร้ไขมันจริงผ่านBodyScan AIจากนั้นจึงรวมTEFบนBMRที่แม่นยำนั้น.ความคลาดเคลื่อนของลำดับที่แอปอื่นทำเกิดขึ้นสองระดับ:BMRจากน้ำหนักรวม(ผิด)จากนั้นTEF0 kcal(ผิดด้วย).Leanแก้ทั้งสองอย่าง
Leanใช้โมเดลกรรมสิทธิ์ที่จดสิทธิบัตรของตน(ไม่ใช่Harris-Benedict 1919,ไม่ใช่Mifflin-St Jeor 1990)และปรับตามมวลไร้ไขมันของคุณผ่านBodyScan AI.BMRนี้เป็นรากฐานของทุกอย่างรวมถึงTEF
TEFไม่ใช่บรรทัดแยกที่คุณจะเลือกเปิดหรือปิดได้มันเป็นส่วนหนึ่งของสมการTDEE = BMR + NEAT + EAT + TEFซึ่งถูกรวมตั้งแต่มื้อแรกที่บันทึก
คุณลดไขมัน3 kgใน1เดือนใช่ไหมBMRของคุณก็เปลี่ยนและการนำTEFไปรวมในTDEEจะถูกปรับเทียบใหม่โดยอัตโนมัติในLeanแอปอื่นๆจะคงค่าคงที่เดิมไว้ตั้งแต่สมัครใช้งาน
08 · BodyScan AIbodyfatจริง,รากฐานของการคำนวณTEFของLean
เพื่อให้TEFถูกรวมอยู่ในTDEEที่แม่นยำก่อนอื่นBMRต้องถูกต้องและสำหรับสิ่งนั้นคุณต้องมีbodyfatจริงของคุณนี่คือจุดที่BodyScan AIของLeanเข้ามามีบทบาท
แอปส่วนใหญ่คำนวณBMRตามน้ำหนักรวม(Harris-Benedict 1919, Mifflin-St Jeor 1990)LeanคำนวณBMRของคุณจากมวลไร้ไขมันที่ประเมินผ่านbodyfatด้วยโมเดลกรรมสิทธิ์ที่จดสิทธิบัตรBMRนี้จึงถูกใช้เป็นรากฐานสำหรับการรวมTEFเข้าในTDEEต่อไป
BodyScan AI : bodyfat จริงใน 5 วินาที จากภาพถ่าย
รูปถ่ายหนึ่งใบ,5วินาที,และLeanรู้bodyfatของคุณอย่างแม่นยำ.ตัวเลขนี้ป้อนเข้าสู่การคำนวณBMRของคุณโดยตรงซึ่งต่อมาเป็นรากฐานของการรวมTEFในTDEEของคุณ.นี่คือสถาปัตยกรรมแบบลูกโซ่ที่แอปอื่นไม่เสนอ
09 · Lean และ TEFการคำนวณแบบเรียลไทม์ในทุกมื้อที่บันทึก
Lean คำนวณ TEF จากทุกมื้อที่คุณบันทึก และนำไปรวมใน TDEE ของคุณในแต่ละวันแบบเรียลไทม์ นี่คือสถาปัตยกรรมทั้งหมด:
คุณบันทึกผ่านฐานข้อมูล USDA+OpenFoodFacts, การสแกนบาร์โค้ด หรือการสแกนรูปอาหารด้วย AI Lean ดึงกรัมของโปรตีน, คาร์บ, ไขมัน ได้ทันที
ระบบของ Lean ใช้: P × 25 %, G × 8 %, L × 2 %. ผลลัพธ์จะคำนวณแบบทันทีสำหรับแต่ละอาหาร แล้วนำมารวมตลอดทั้งวัน
TEF ที่รวมสะสมของทั้งวันจะถูกบวกเข้ากับ BMR + NEAT + EAT เพื่อให้ได้ TDEE แบบสดของคุณ สมดุลแคลอรีของคุณจะปรับทุกครั้งที่คุณบันทึกมื้ออาหาร
แท็บ การเผาผลาญพลังงาน ของ Lean แสดงรายละเอียดของแต่ละองค์ประกอบใน TDEE: BMR, NEAT, EAT
Lean ใช้ TDEE แบบคำนึงถึง TEF เพื่อคำนวณเป้าหมายและเป้าหมายการลดไขมันของคุณ มื้อที่มีโปรตีนมากขึ้นจะเพิ่ม TEF และทำให้ TDEE จริงของคุณสูงขึ้น ซึ่ง Lean
10 · TEF ใน Leanการติดตามการย่อยอาหารแบบเรียลไทม์
แท็บ การเผาผลาญพลังงาน ของ Lean แสดงรายละเอียดแบบเรียลไทม์ของแต่ละองค์ประกอบใน TDEE: BMR, NEAT, EAT, TEF คลิกที่ TEF เพื่อดูรายละเอียดแยกตามมื้อ

11 · กลยุทธ์กินโปรตีนมากขึ้น = เผาผลาญมากขึ้นระหว่างการย่อย
หลักการพื้นฐานของ TEF: แคลอรีจากโปรตีนแต่ละแคลอรีใช้พลังงานในการย่อย 25 % เทียบกับ 2 % สำหรับไขมัน กินโปรตีนมากขึ้น = ใช้พลังงานมากขึ้นเมื่อแคลอรีเท่ากัน นี่คือข้อได้เปรียบด้านเมตาบอลิซึมที่แท้จริงของการกินโปรตีนสูงในช่วงลดไขมัน
โปรตีนเพิ่มเติม100 กรัม(400 kcal)สร้างTEFเพิ่มเติมประมาณ100 kcal.นี่คือการเผาผลาญพลังงานจริง,ไม่ต้องออกแรงทางกายภาพ,แค่เปลี่ยนองค์ประกอบอาหารของคุณ
ทุกการบันทึกในLeanจะกระตุ้นการคำนวณTEF.ของว่างจากfromage blanc100 กรัม(โปรตีน18 กรัม)สร้างTEFประมาณ~18 kcal.เมื่อสะสมใน5มื้ออาหาร,นี่คือการเผาผลาญพลังงานจริงที่แอปอื่นไม่ได้นับ
อาหารแปรรูปขั้นสูงมีTEFต่ำกว่าเพราะถูก «ย่อยล่วงหน้า» ไปบางส่วนในระดับอุตสาหกรรมแล้ว(Barr 2010,PMID 20613941).อกไก่ทั้งชิ้นมีTEFสูงกว่าผงโปรตีนที่ไฮโดรไลซ์ล่วงหน้า
ไขมันมีTEFอยู่ที่0ถึง3%การเพิ่มไขมันไม่ได้ทำให้TEFสูงขึ้นสิ่งที่สำคัญคือสัดส่วนของมาโคร,ไม่ใช่แคลอรีรวมดิบ
12 · วิทยาศาสตร์ทำไมโปรตีนจึงเผาผลาญพลังงานมากในการย่อย
คำตอบอยู่ที่ชีวเคมีโปรตีนต้องถูกย่อยเป็นกรดอะมิโน,จากนั้นจึงถูกนำไปใช้ในการสังเคราะห์โปรตีน(ต้นทุนATP),หรือถูกออกซิไดซ์(วัฏจักรเครบส์),หรือถูกเปลี่ยนเป็นกลูโคส(กลูโคเนโอเจเนซิส,ต้นทุนยิ่งสูงกว่า)การดีอะมิเนชันของไนโตรเจน(การสร้างยูเรีย)เองก็ใช้พลังงานสูงเช่นกัน
โปรตีน:TEF 20–30%
คาร์โบไฮเดรต: TEF 5–10 %
ไขมัน: TEF 0–3 %
13 · เป้าหมายTEF และกลยุทธ์ตามช่วงลดไขมัน, bulk หรือ recomp
เมื่อคุณรู้ค่า TEF ที่แม่นยำแล้ว การนำไปใช้จริงก็ตรงไปตรงมา มี 3 เป้าหมาย, 3 คันโยก
คัตติ้ง (การลดไขมัน)
บัลค์ (การเพิ่มกล้ามเนื้อ)
Recomp (คงสภาพ + สร้างกล้ามเนื้อ)
14 · TEF แบบสดการติดตามการย่อยอาหารใน Lean
แท็บการเผาผลาญพลังงานของLeanแสดงรายละเอียดแบบเรียลไทม์ของแต่ละองค์ประกอบในTDEE:BMR,NEAT,EAT,TEF.TEFที่แสดงสอดคล้องกับมื้ออาหารที่คุณบันทึกไว้ในวันนั้น,คำนวณจากแต่ละมาโคร

15 · พีระมิดพีระมิดความก้าวหน้าของ Lean
พีระมิดความก้าวหน้าของLeanจัดลำดับความสำคัญเพื่อให้บรรลุเป้าหมายรูปร่างของคุณ.TEFเข้ามามีบทบาทสองชั้น:เป้าหมายแคลอรีที่แม่นยำ(TEFถูกรวมในTDEE)และสารอาหารหลัก(องค์ประกอบที่กำหนดระดับTEF)
16 · คำถามที่พบบ่อยทุกอย่างที่คุณสงสัยเกี่ยวกับTEF
ผลทางความร้อนของอาหารคืออะไร?
TEF (Thermic Effect of Food)หรือที่เรียกว่าDIT (Diet-Induced Thermogenesis)คือพลังงานที่ใช้ในการย่อย ดูดซึม และเผาผลาญอาหารมันอยู่ในสมการTDEE = BMR + NEAT + EAT + TEFและโดยเฉลี่ยคิดเป็น8ถึง15%ของการเผาผลาญพลังงานทั้งหมด
ทำไมโปรตีนถึงมี TEF สูงที่สุด
โปรตีนต้องใช้กระบวนการชีวเคมีที่ใช้ATPสูง:synthèse protéique,transaminaison,désamination(การสร้างยูเรีย),และบางครั้งgluconéogenèse.นั่นคือเหตุผลที่20ถึง30 % ของแคลอรีจากโปรตีนถูกเผาผลาญไปในการย่อย,เทียบกับ5ถึง10 % สำหรับคาร์บและ0ถึง3 % สำหรับไขมัน
MyFitnessPalคำนวณTEFหรือไม่?
ไม่.MyFitnessPal,Yazio,Cronometerและแอปแคลอรีส่วนใหญ่ไม่ได้รวมTEFในการคำนวณการเผาผลาญพลังงาน.พวกเขาใช้ค่าสัมประสิทธิ์กิจกรรมคงที่(PAL)ที่นำไปใช้กับBMR,ซึ่งตั้งใจให้ «ครอบคลุม» การย่อยอาหาร.ในทางปฏิบัติ,ค่านี้ไม่สะท้อนองค์ประกอบมาโครของคุณในวันนั้น
LeanคำนวณTEFอย่างไร?
Leanใช้ค่าสัมประสิทธิ์ทางวิทยาศาสตร์กับแต่ละมื้อที่บันทึกไว้: P × 25 % + G × 8 % + L × 2 %ผลลัพธ์จะถูกรวมแบบเรียลไทม์ในTDEEของคุณในวันนั้นสำหรับมื้ออาหาร537 kcal (54 g P, 55 g G, 12 g L), LeanคำนวณTEFได้74 kcal
TEFคิดเป็นกี่แคลอรีต่อวัน?
บนอาหารที่2,000ถึง2,500 kcal,TEFคิดเป็น160ถึง250 kcalขึ้นอยู่กับองค์ประกอบมาโครของคุณ.ตลอดหนึ่งปี,นั่นคือ58,000ถึง91,000 kcalของการเผาผลาญพลังงานที่แอปซึ่งไม่คำนวณTEFมองข้าม
TEF ลดลงในภาวะขาดแคลอรีหรือไม่
ใช่,เป็นสัดส่วน:ถ้าคุณกินแคลอรีน้อยลงคุณก็ย่อยน้อยลงและTEFแบบสัมบูรณ์ก็ลดลงแต่เปอร์เซ็นต์ยังคงคงที่ตามมาโครของคุณในช่วงขาดดุลการรักษาปริมาณโปรตีนให้สูงช่วยคงอัตราส่วนTEFต่อปริมาณที่รับเข้าไปนอกจากจะช่วยรักษามวลกล้ามเนื้อด้วย
TEF คือสิ่งเดียวกับการเผาผลาญแบบแอคทีฟหลังมื้ออาหารหรือไม่
ใช่,สองคำนี้หมายถึงความจริงเดียวกัน:พลังงานที่เผาผลาญจากการย่อยอาหาร.TEF(Thermic Effect of Food)เป็นคำภาษาอังกฤษที่ใช้กันมากที่สุด.DIT(Diet-Induced Thermogenesis)หรือARS(Action Spécifique des Aliments)เป็นคำเทียบเท่าในวรรณกรรมยุโรปและฝรั่งเศส
อาหารแปรรูปมี TEF ต่ำกว่าหรือไม่
ใช่ Barr & Wright (2010, PMID 20613941) วัดพบว่า มื้ออาหารที่ทำจากอาหารทั้งชิ้นสร้าง TEF สูงกว่าประมาณ 50 % เมื่อเทียบกับมื้อที่มีแคลอรีเท่ากันแต่ทำจากอาหารแปรรูป อาหารแปรรูปถูก « ย่อยล่วงหน้า » ไปบางส่วนในระดับอุตสาหกรรมแล้ว ซึ่งลดงานของระบบย่อยอาหารและจึงลด TEF
แหล่งอ้างอิงทางวิทยาศาสตร์
- Westerterp KR. Diet induced thermogenesis. Nutr Metab (Lond). 2004;1(1):5. PubMed 15507147
- Acheson KJ. Protein choices targeting thermogenesis and metabolism. Am J Clin Nutr. 2011;93(3):525-534. PubMed 21235280
- Tappy L. Thermic effect of food and sympathetic nervous system activity in lean and obese subjects. Crit Rev Clin Lab Sci. 1996;33(6):435-444. PubMed 8701638
- Barr SB, Wright JC. Postprandial energy expenditure in whole-food and processed-food meals. Food Nutr Res. 2010;54. PubMed 20613941
- Levine JA. Non-exercise activity thermogenesis (NEAT). Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2002;16(4):679-702. PubMed 12468415