मार्कस की कहानी: कैसे एक व्यस्त पिता ने Nutrola के साथ 30 पाउंड घटाए
काम, बच्चों और फुर्सत के बिना, मार्कस को लगा कि वजन घटाना असंभव है। यहां बताया गया है कि कैसे Nutrola की AI ट्रैकिंग ने बिना भोजन की तैयारी या जिम सदस्यता के उन्हें 30 पाउंड घटाने में मदद की।
मार्कस 38 साल के हैं, एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर और दो बच्चों के पिता हैं, जिनकी उम्र चार और सात साल है। तीन साल पहले, उनका वजन 185 पाउंड था। जब उन्होंने पिछले सितंबर में वजन किया, तो स्केल ने 215 पाउंड दिखाया। उन्हें पता था कि वजन बढ़ रहा है, लेकिन उस संख्या को देखकर यह वास्तविकता बन गई।
गणित बहुत जटिल नहीं था। तीन साल की डेस्क पर काम, बच्चों के सोने के बाद देर रात स्नैक्स और वीकेंड पर टेकआउट ने हर साल लगभग दस पाउंड जोड़े। जो बात उन्हें चौंकाती थी, वह यह नहीं थी कि वजन बढ़ा, बल्कि यह कि यह कितना अदृश्य था। एक पाउंड यहां, एक पाउंड वहां, थकान और ध्यान भटकाव के महीनों में फैला हुआ।
वह इस पर कुछ करना चाहते थे। समस्या यह थी कि "कुछ" करने के लिए हमेशा ऐसा लगता था कि उन्हें समय चाहिए, जो उनके पास नहीं था।
असफल प्रयास
मार्कस का पहला प्रयास MyFitnessPal था। उन्होंने इसे कॉलेज में इस्तेमाल किया था और उन्हें याद था कि यह सीधा था। लेकिन कॉलेज का मार्कस अकेला था, अपने लिए खाना बनाता था, और हर सामग्री के लिए डेटाबेस में खोजने का धैर्य रखता था। पिता बनने के बाद, मार्कस चार साल के बच्चे के प्लेट से मैक और चीज़ साफ करते हुए, एक सात साल के बच्चे को होमवर्क में मदद कर रहे थे। "घर का बना चिकन स्टर फ्राई, लगभग एक और आधा कप" को सर्च बार में टाइप करना रात के 7:30 बजे यथार्थवादी नहीं था। वह नौ दिन तक ही टिके।
उनका दूसरा प्रयास कीटो था। एक सहकर्मी ने इस पर वजन घटाया था और परिणामों की कसम खाई थी। मार्कस ने इसे तीन हफ्तों तक आजमाया। समस्या व्यावहारिक थी: उनका परिवार पास्ता, चावल, सैंडविच और फल खाता था। उन्हें या तो अपने लिए अलग खाना बनाना पड़ता, जो 30 मिनट और लगाता, या बच्चों को पिज्जा खाते हुए देखना पड़ता जबकि वह एक उदास प्लेट में चीज़ और डेली मीट खा रहे होते। उनकी पत्नी ने बताया कि वह अधिक चिड़चिड़े हो गए थे। उन्होंने सहमति जताई। कीटो का अंत 22वें दिन हुआ।
उन्होंने थोड़ी देर के लिए Noom पर भी विचार किया, लेकिन दैनिक पाठ और मनोवैज्ञानिक कोचिंग एक और जिम्मेदारी की तरह लगती थी। उन्हें यह समझने की जरूरत नहीं थी कि वह भावनात्मक रूप से क्यों खाते हैं। वह पहले से ही जानते थे: वह थके हुए थे, बच्चे सो रहे थे, और चिप्स पेंट्री में थे। उन्हें बस एक ऐसा तरीका चाहिए था जिससे वह अपने खाने पर ध्यान दे सकें बिना यह एक दूसरी नौकरी बन जाए।
तीन सेकंड का मोड़
मार्कस ने Nutrola के बारे में Reddit के एक थ्रेड के माध्यम से जाना, जो मुफ्त कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स के बारे में था। दो चीज़ें थीं जिन्होंने उनका ध्यान खींचा। पहली, यह पूरी तरह से मुफ्त था। वह किसी और ऐप के लिए $50 प्रति वर्ष नहीं देने वाले थे, जिसे वह दो हफ्तों में छोड़ देंगे। दूसरी, कई टिप्पणियों में फोटो लॉगिंग फीचर का जिक्र था, जिसमें कहा गया था कि एक भोजन को लॉग करने में लगभग तीन सेकंड लगते हैं।
उन्होंने उस शाम इसे डाउनलोड किया। रात का खाना बचे हुए चिकन फजिटास था, जिसे उनकी पत्नी ने पिछले रात बनाया था। उन्होंने Nutrola खोला, अपने फोन को प्लेट की ओर रखा, और शटर बटन दबाया। लगभग तीन सेकंड में, ऐप ने चिकन, टॉर्टिला, मिर्च, चीज़ और खट्टा क्रीम की पहचान की। इसने कैलोरी, प्रोटीन, कार्ब्स, फैट और 100 से अधिक अन्य पोषक तत्वों का विवरण दिया। मार्कस ने स्क्रीन को घूरा। बस इतना ही। कोई खोज नहीं। कोई टाइपिंग नहीं। कोई डेटाबेस में स्क्रॉल नहीं करना।
उस रात, पहली बार, उन्होंने बच्चों को यह महसूस कराए बिना रात का खाना लॉग किया।
आदत बनाना
पहले दो हफ्ते स्थिरता के बारे में थे, परिपूर्णता के बारे में नहीं। मार्कस ने अपने लिए एक नियम बनाया: हर भोजन को लॉग करें, चाहे कुछ भी हो। उन्होंने अपने खाने में बदलाव करने की कोशिश नहीं की। उन्होंने बस इसे ट्रैक किया।
नाश्ता आमतौर पर वही होता था जो बच्चे खा रहे थे। अनाज, टोस्ट, कभी-कभी वीकेंड पर अंडे। वह कॉफी डालते समय एक फोटो लेते थे। तीन सेकंड।
दोपहर का भोजन उनके डेस्क पर होता था। पहले कौर से पहले एक फोटो। तीन सेकंड।
रात का खाना परिवार का भोजन था। वह फोटो तब लेते थे जब बच्चे बैठकर नीले प्लेट के लिए लड़ रहे होते थे। तीन सेकंड।
लेकिन जो फीचर उन्हें सबसे ज्यादा आश्चर्यचकित करता था, वह था वॉयस लॉगिंग। मार्कस की हर सुबह 25 मिनट की यात्रा होती थी। उन दिनों जब वह ड्राइव-थ्रू से नाश्ते का सैंडविच लेते और कार में खाते थे, वह ठीक से अपने खाने की फोटो नहीं ले सकते थे। इसके बजाय, उन्होंने Nutrola को बताया: "ड्राइव-थ्रू से सॉसेज अंडा और चीज़ बिस्किट, बड़े कॉफी के साथ क्रीम और चीनी।" AI ने विवरण को समझा और इसे लॉग किया। उन्होंने अपने फोन को छुआ नहीं। उन्होंने सड़क से नज़र नहीं हटाई। यह रेडियो स्टेशन बदलने से भी तेज था।
उन्होंने अपने Apple Watch पर अपनी दैनिक प्रगति की जांच करना भी शुरू किया। मीटिंग्स के बीच, अपनी कलाई पर एक त्वरित नज़र ने उन्हें बताया कि वह दिन में कैलोरी और प्रोटीन के मामले में कहां खड़े हैं। फोन निकालने, ऐप खोलने, या स्क्रीन के माध्यम से नेविगेट करने की कोई जरूरत नहीं। बस एक नज़र। यह उनके लिए अधिक महत्वपूर्ण साबित हुआ, क्योंकि इसने उन्हें वास्तविक समय में निर्णय लेने की अनुमति दी। अगर उन्होंने 3 बजे देखा कि उन्होंने पहले ही 1,600 कैलोरी का सेवन कर लिया है, तो उन्हें पता था कि रात का खाना हल्का होना चाहिए। अगर वह प्रोटीन में कम थे, तो वह ऑफिस के फ्रिज से एक ग्रीक योगर्ट ले लेते।
डेटा ने सब कुछ बदल दिया
दो हफ्तों तक बिना अपने व्यवहार को बदले ट्रैकिंग करने के बाद, मार्कस ने अपने Nutrola डैशबोर्ड की समीक्षा की। पैटर्न कठोर और स्पष्ट थे।
वह औसतन 2,800 कैलोरी प्रतिदिन का सेवन कर रहे थे। उनके TDEE, जो उनके स्थिर डेस्क जॉब और बच्चों के साथ मध्यम गतिविधि के आधार पर था, लगभग 2,300 था। इसका मतलब था कि वह प्रतिदिन लगभग 500 कैलोरी का अधिशेष बना रहे थे, जो लगभग एक पाउंड प्रति सप्ताह बढ़ने के बराबर था। गणित उनके तीन साल के 30 पाउंड बढ़ने के साथ पूरी तरह मेल खाता था।
लेकिन अधिक उपयोगी जानकारी यह थी कि कैलोरी कहां छिपी हुई थी। बच्चों के साथ मंगलवार की रात का पिज्जा समस्या नहीं थी। समस्या थी कि उन्होंने सफाई करते समय तीन अतिरिक्त स्लाइस खा लिए। सुबह की कॉफी समस्या नहीं थी। बिना मापे 400-कैलोरी का फ्लेवर्ड क्रीम था। पारिवारिक स्टर फ्राई समस्या नहीं थी। वह भाग जो दो वयस्कों के लिए पर्याप्त था।
मार्कस को एक नई डाइट की जरूरत नहीं थी। उन्हें जागरूकता की जरूरत थी।
छोटे बदलाव, पूरी तरह से बदलाव नहीं
यहां Nutrola की AI कोचिंग ने फर्क डाला। इसके बजाय कि उन्हें एक कठोर भोजन योजना दी जाए, AI ने उनके खाने के पैटर्न का विश्लेषण किया और लक्षित समायोजन का सुझाव दिया।
इसने देखा कि वह रात के खाने में लगातार 600 से 800 कैलोरी का सेवन कर रहे थे और सुझाव दिया कि वह अपने खाने को किचन में पहले से प्लेट करें, बजाय इसके कि टेबल पर पारिवारिक शैली में परोसा जाए, जहां वह अनजाने में दूसरी बार ले लेते थे। इसने उनके दोपहर के ऊर्जा संकट को देखा और सुझाव दिया कि वह अपने वेंडिंग मशीन के कैंडी बार को प्रोटीन बार से बदल दें, जिससे 150 कैलोरी बचेंगी और 15 ग्राम प्रोटीन बढ़ेगा। इसने उनके वीकेंड कैलोरी स्पाइक को देखा और बताया कि उनका शनिवार का टेकआउट अकेले लगभग 1,200 अतिरिक्त कैलोरी प्रति सप्ताह का कारण बनता है।
मार्कस ने पिज्जा रात को खत्म नहीं किया। उन्होंने दो स्लाइस खाए, पांच नहीं, और एक साइड सलाद जोड़ा। उन्होंने क्रीम का उपयोग करना बंद नहीं किया। उन्होंने एक कम-कैलोरी विकल्प में स्विच किया और उसे मापना शुरू किया। उन्होंने वीकेंड टेकआउट को नहीं छोड़ा। उन्होंने अपनी पत्नी के साथ एक एंट्री साझा करना शुरू किया और सब्जियों का एक साइड ऑर्डर किया।
इनमें से कोई भी बदलाव अलग-अलग भोजन बनाने की आवश्यकता नहीं थी। इनमें से कोई भी जिम सदस्यता की आवश्यकता नहीं थी। इनमें से कोई भी बदलाव उनके बच्चों को अलग तरह से खाने की आवश्यकता नहीं थी। वह वही पारिवारिक रात के खाने का आनंद ले रहे थे, बस बेहतर भागों और स्मार्ट विकल्पों के साथ, जो डेटा द्वारा मार्गदर्शित थे, जिसे वह वास्तव में देख सकते थे।
परिणाम
मार्कस ने सितंबर में 215 पाउंड से शुरुआत की। मार्च तक, छह महीने बाद, उनका वजन 185 पाउंड था। 30 पाउंड घट गए।
वजन घटाना रैखिक नहीं था। पहले महीने में उन्होंने आठ पाउंड घटाए, ज्यादातर अनजाने में अधिक खाने को खत्म करने से। दूसरे और तीसरे महीने में यह लगभग पांच पाउंड प्रति महीने तक धीमा हो गया क्योंकि उनका शरीर समायोजित हो रहा था। चौथे महीने में एक प्लेटौ आया, जहां स्केल लगभग तीन हफ्तों तक हिल नहीं रहा, जिसे AI कोचिंग ने सामान्य बताया, यह बताते हुए कि प्लेटौ वसा हानि का एक पूर्वानुमानित हिस्सा है, न कि असफलता का संकेत। पांचवे और छठे महीने में अंतिम बारह पाउंड घट गए, क्योंकि आदतें स्वचालित हो गईं और लगभग कोई सचेत प्रयास नहीं किया गया।
उनका Nutrola में लॉगिंग स्ट्रीक 167 लगातार दिनों तक पहुंच गया। उन्होंने अनुमान लगाया कि उन छह महीनों में ट्रैकिंग में उन्होंने कुल लगभग 15 मिनट प्रति दिन बिताए, जिसमें से अधिकांश समय डैशबोर्ड की समीक्षा करने और AI कोचिंग टिप्स पढ़ने में बिताया गया, न कि वास्तव में भोजन लॉग करने में। लॉगिंग खुद, फोटो AI और वॉयस इनपुट के कारण, प्रति भोजन 30 सेकंड से कम समय में हो गई।
मार्कस की पत्नी ने बदलाव को पहले देखा। उनकी ऊर्जा बेहतर थी। वह अधिक गहरी नींद ले रहे थे। वह रात 8:30 बजे सोफे पर सोना बंद कर चुके थे। उन्होंने अपने सात साल के बच्चे के साथ ड्राइववे में बास्केटबॉल खेलना शुरू किया, जो उन्होंने चुपचाप करना बंद कर दिया था क्योंकि वह जल्दी थक जाते थे।
मार्कस ने क्या सीखा
जब उनसे पूछा गया कि वह अन्य व्यस्त माता-पिता को अपने पोषण को ट्रैक करने के बारे में क्या बताएंगे, तो मार्कस का उत्तर सरल था: "मुझे एक डाइट की जरूरत नहीं थी। मुझे अपने खाने की आदतों के लिए एक दर्पण की जरूरत थी। Nutrola वही दर्पण था। इसने मुझे दिखाया कि मैं वास्तव में क्या कर रहा था, न कि जो मैं सोचता था कि मैं कर रहा था। और यह बिना मेरी पूरी जिंदगी को बदलने के लिए कहे किया।"
वह अभी भी वही खाता है जो उसका परिवार खाता है। वह अभी भी वीकेंड पर टेकआउट ऑर्डर करता है। वह अभी भी बच्चों के साथ मंगलवार को पिज्जा रात मनाता है। फर्क यह है कि अब वह संख्याओं को देखता है, और यह जागरूकता अकेले ही उसके व्यवहार को बदलने के लिए पर्याप्त थी।
जो उपकरण इसे संभव बनाता था, वह वही था जो उससे सबसे कम मांग करता था। एक प्लेट की फोटो लेने में तीन सेकंड। ड्राइविंग करते समय एक वॉयस कमांड। मीटिंग्स के बीच अपने Apple Watch पर एक नज़र। Nutrola उसके दिन के छोटे-छोटे समय में समाहित हो गया, बजाय इसके कि उससे ऐसा समय निकालने के लिए कहा जाए जो मौजूद नहीं था।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
क्या आप वास्तव में जिम गए बिना वजन घटा सकते हैं?
हाँ। वजन घटाने का मूल रूप से कैलोरी की कमी से संचालित होता है, जिसका मतलब है कि आपके शरीर द्वारा जलाए गए कैलोरी से कम कैलोरी का सेवन करना। व्यायाम मदद करता है लेकिन आवश्यक नहीं है। मार्कस ने Nutrola का उपयोग करके अपने सेवन को ट्रैक करके, छिपी हुई कैलोरी की पहचान करके, और अपने परिवार के साथ पहले से खाए जा रहे भोजन के हिस्सों में छोटे समायोजन करके बिना जिम सदस्यता के 30 पाउंड घटाए।
Nutrola का फोटो ट्रैकिंग होम-कुक्ड भोजन के लिए कैसे काम करता है?
Nutrola की AI फूड पहचान आपके प्लेट की सामग्री का लगभग तीन सेकंड में विश्लेषण करती है, व्यक्तिगत सामग्री की पहचान करती है और भाग के आकार का अनुमान लगाती है। यह एक सत्यापित डेटाबेस से एक मिलियन से अधिक खाद्य पदार्थों से जानकारी लेती है और दृश्य डेटा को पोषण संबंधी जानकारी के साथ क्रॉस-रेफरेंस करती है। मार्कस द्वारा दैनिक ट्रैक किए गए पारिवारिक रात के खाने जैसे होम-कुक्ड भोजन के लिए, AI सामान्य व्यंजनों और उनके घटकों को पहचानता है बिना आपको प्रत्येक सामग्री को मैन्युअल रूप से दर्ज करने की आवश्यकता के।
क्या Nutrola वास्तव में मुफ्त है?
Nutrola का उपयोग पूरी तरह से मुफ्त है, जिसमें फोटो AI लॉगिंग, वॉयस लॉगिंग, बारकोड स्कैनिंग, AI कोचिंग, Apple Watch इंटीग्रेशन और 100 से अधिक पोषक तत्वों के ट्रैकिंग की सभी मुख्य सुविधाओं तक पूर्ण पहुंच है। मार्कस ने विशेष रूप से Nutrola डाउनलोड किया क्योंकि यह मुफ्त था, पहले से ही उन तरीकों पर पैसे खर्च कर चुके थे जो काम नहीं किए। कोई भी भुगतान की गई सुविधाएं नहीं हैं जो कैलोरी और मैक्रो ट्रैकिंग को सीमित करती हैं।
Nutrola व्यस्त माता-पिता के लिए MyFitnessPal से कैसे अलग है?
प्राथमिक अंतर लॉगिंग की गति और कठिनाई है। MyFitnessPal मैन्युअल टेक्स्ट खोज और डेटाबेस चयन पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जो समय और ध्यान की आवश्यकता होती है, जो व्यस्त माता-पिता के पास भोजन के समय नहीं होता। Nutrola की फोटो AI तीन सेकंड में एक भोजन को लॉग करती है, वॉयस लॉगिंग ड्राइविंग या मल्टीटास्किंग करते समय हाथों से मुक्त इनपुट की अनुमति देती है, और Apple Watch इंटीग्रेशन बिना फोन निकाले प्रगति की त्वरित जांच प्रदान करता है। मार्कस ने परिवार के रात के खाने के दौरान मैन्युअल लॉगिंग अस्थिर होने के कारण नौ दिन बाद MyFitnessPal छोड़ दिया। उन्होंने Nutrola के साथ 167 दिनों की स्ट्रीक बनाए रखी।
क्या Nutrola काम करता है यदि आप कीटो या पैलियो जैसी विशेष डाइट का पालन नहीं कर रहे हैं?
बिल्कुल। Nutrola को किसी भी खाने के पैटर्न के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कोई विशेष डाइट नहीं है। मार्कस ने कीटो, पैलियो, इंटरमिटेंट फास्टिंग, या किसी भी संरचित योजना का पालन नहीं किया। उन्होंने नियमित पारिवारिक भोजन खाया और Nutrola की AI कोचिंग का उपयोग करके भागों और खाद्य विकल्पों में क्रमिक समायोजन किए। ऐप 100 से अधिक पोषक तत्वों को ट्रैक करता है और इसकी सिफारिशें आपके वास्तविक खाने की आदतों के अनुसार अनुकूलित होती हैं, न कि आपको पूर्वनिर्धारित ढांचे में मजबूर करने के लिए।
कैलोरी ट्रैकिंग के साथ परिणाम देखने में कितना समय लगता है?
व्यक्तिगत समयसीमाएं भिन्न होती हैं, लेकिन मार्कस ने Nutrola के साथ लगातार ट्रैकिंग के दो हफ्तों के भीतर अपने पहले मापने योग्य परिणाम देखे। उन्होंने अपने पहले महीने में मुख्य रूप से अनजाने में अधिक खाने को खत्म करने से आठ पाउंड घटाए। AI कोचिंग ने उनके प्रगति को तेज किया, उनके पैटर्न के अनुसार विशिष्ट उच्च-प्रभाव वाले स्वैप की पहचान करके। अधिकांश Nutrola उपयोगकर्ता जो लगातार ट्रैक करते हैं, पहले तीन से चार हफ्तों के भीतर ध्यान देने योग्य बदलाव की रिपोर्ट करते हैं।
क्या आप अपने पोषण ट्रैकिंग को बदलने के लिए तैयार हैं?
उन हजारों में शामिल हों जिन्होंने Nutrola के साथ अपनी स्वास्थ्य यात्रा को बदल दिया!
