[发明专利]使用自适应目标的体重管理系统无效

专利信息
申请号: 200680047903.9 申请日: 2006-12-18
公开(公告)号: CN101341505A 公开(公告)日: 2009-01-07
发明(设计)人: M·P·博德拉恩德;A·R·尼古拉斯;O·施奈德;M·西蒙斯-尼科洛娃 申请(专利权)人: 皇家飞利浦电子股份有限公司
主分类号: G06Q90/00 分类号: G06Q90/00;G06Q50/00
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 代理人: 陈松涛;王英
地址: 荷兰艾*** 国省代码: 荷兰;NL
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摘要:
搜索关键词: 使用 自适应 目标 体重 管理 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种管理个体体重的方法,该个体在起始时间具有起始体重,并且在预定目标期间内有将要实现的相关预定目标体重,该方法包括

-根据起始体重、目标体重和目标期间,导出与个体的能量摄入和能量消耗之间目标差有关的目标能量平衡,

-收集该个体至少与实现的能量摄入和实现的能量消耗有关的信息,以及

-根据所收集的信息计算所实现的能量平衡。

本发明还涉及一种管理个体体重的计算机程序产品和系统。

背景技术

超重和肥胖是日益严重的问题。为了阻止这一趋势,已经使用许多的体重管理(WM)系统和服务来帮助个人实现体重控制。

如今,所有的WM方案包括如下基本步骤:设定体重目标和跟踪这些目标在一段时间内的进展。此外,为了估计卡路里平衡,这些方案都集中在记录用户的食物摄入和活动。

在由K.R.Westerterp、J.H.H.L.M.Donkers、E.W.H.M.Fredrix和P.Boekhoudt在British Journal of Nutrition(1995)上发表的“Energy intake,physical activity and body weight:a simulation model”中,下文简称“Westerterp”,描述并验证了一种关于能量摄入(EI)、能量消耗(EE)、以及脂肪量(FM)和非脂肪量(FFM)变化的仿真模型。该模型可用于预测通过计划的干预来改变EI和EE对FM和FFM的效果。从相反的方向,其能够计算出在给定时间间隔要达到计划的FM和FFM值的EI和EE。因而,该仿真模型能够教授有关真实EI和EE以及有关EI和EE的变化对FM和FFM的影响的主题。用于验证该模型的所有三项研究包括在整个观察间隔内规定固定饮食。

现有的WM系统通常要求个体输入其体重和身高测量值。任选地,它们计算与身体质量指数(BMI=kg/m2)和理想体重相关的参数。专利申请EP1338245公开了一种易于可视化这种参数的呈现方法。

此外,WM系统提示用户设定体重减轻目标及实现它的期望时间。现有的WM系统使用如下估计值将目标转换成体重减轻的能量当量:以及为此,当前的体重管理系统为了达到一定的体重减轻目标提出了一种每日固定的卡路里平衡。例如,在2个月时间内身体重量降低2kg的目标将需要每天大约257kcal的能量平衡逆差。然后,用户应当调整卡路里平衡的两个分量,即每日食物摄入和每日活动消耗,以实现每天的目标卡路里平衡。

实际上,用户常常不能达到期望的体重,即便他们达到了期望的体重,他们也常常在达到后体重增加。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种帮助个体达到期望体重和帮助个体维持期望体重的方法。

这一目的是通过一种包括如下步骤的方法来实现的:

-确定包括至少两个阶段的序列的体重降低计划,该序列表示各相继时间间隔的对应序列,一个阶段表示具有结束时间的时间间隔,该结束时间与所述目标期间的结束时间有关;

-向每个相继阶段分配一组不同的阶段目标,所述一组不同的阶段目标包括至少一个与个体的食物摄入、个体的体力活动或者个体的目标身体重量有关的阶段目标,使得

-根据能量摄入、体力活动和身体重量之间关系的仿真模型,考虑到序列中每个阶段前的各阶段,每个阶段完成可以实现各自分配的一组阶段目标的约束,以及

-给表示具有结束时间的时间间隔的阶段至少分配与目标体重有关的阶段目标,所述结束时间与目标期间的结束时间有关;以及

-向个体提供与阶段目标和所收集的信息有关的反馈。

各阶段目标适应于体重减少过程中使得各阶段目标与个体情况更加相关的阶段。与不能适应个体当前情况的单个固定能量平衡目标相比,更相关的目标更能激励个体。有利地,为了使得个体更容易达到目标,阶段目标预期个体的行为是逐渐的变化而不是大的、突然的变化。

根据本发明的一个方面,它还包括依据所收集的信息周期性修改体重降低计划。这使得个体能够保持相关和可实现的目标。如果阶段目标未能在对应的时间间隔结束时实现,则有利的是修改相继阶段的阶段目标。有利地,对各阶段目标中出现的相关量的外推用于修改体重降低计划。例如,如果所实现的体重降低基本上小于预期,则有利的是调整体重目标使得将更容易实现设定的目标。与个体没有实现要求非常高的目标相比,如果他或她实现了要求不是很高的目标,则他或她可能受到更大的激励。

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