标签上的数字只是一个估算值
热量计算看似精确。你记录下一根220千卡的格兰诺拉能量棒、一块165千卡的鸡胸肉、一个90千卡的苹果，然后应用程序将它们加总成一个没有小数、毫无不确定性的数字。这种精确性是一种错觉，而理解其中缘由，会让你成为更好的热量记录者，而非更差劲的。
你见过的每一个热量数值，都是建立在一连串近似值基础上的估算：热量的测量方式、法律允许的误差范围、批次间的差异、食物的烹饪方法，以及最后你身体实际吸收了多少。这些步骤中的每一步都没有严重错误，但它们加在一起，就产生了一个大多数人从未考虑过的误差范围。
热量最初是如何测量的
如今，食物热量几乎不再被直接测量。最初的方法——弹式量热法——是在一个密封的容器中燃烧一份干燥的食物样本，并测量释放的热量。这种方法对于测量食物中的总化学能是准确的，但它高估了人类能提取的能量，因为我们无法完全消化纤维，并且会通过尿液和消化过程损失一些能量。
在19世纪末，美国化学家威尔伯·阿特沃特对人体进行了消化实验，并推导出了身体从每种宏量营养素中实际获得的平均能量值：
| 宏量营养素 | 阿特沃特系数 |
|---|---|
| 蛋白质 | 每克4千卡 |
| 碳水化合物 | 每克4千卡 |
| 脂肪 | 每克9千卡 |
| 酒精 | 每克7千卡 |
世界上几乎每一个食品标签都是这样计算的：测量或查找蛋白质、碳水化合物和脂肪的克数，相乘，然后相加。阿特沃特系数是许多食物和许多人的平均值。对于单一食物，它可能会有几个百分点的偏差；对于富含纤维或难以消化的食物，偏差会更大。
法律允许的误差范围
监管机构知道这些数字是估算值，因此他们设定了容差。
在美国，美国食品药品监督管理局允许包装食品的实际热量含量比标签标明的最高高出20%，在此范围内才不被视为标签错误。欧盟对能量值采用了类似的约±20%的容差。对于热量标注偏低的情况，处理比标注偏高更为宽松，因为监管机构主要担心消费者在蛋白质和维生素等他们希望更多摄入的营养素方面被误导。
实际上，一个标签上写着200千卡的能量棒，其热量可以合法地达到240千卡。如果全天食用的包装食品中，每一样都处于容差的上限，那么累积效应可能达到几百千卡。大多数产品不会这样，但有些会，而且对包装食品的测试研究发现，有相当一部分产品的实际热量超过了标签标注。
餐厅菜单的情况更糟
包装食品是在受控的批次中生产的。而餐厅的食物是由人用勺子制作的。
一项发表在《美国饮食协会杂志》上的研究（Urban等人，2010年）中，研究人员从餐厅和冷冻餐品牌购买食品，并测量其实际能量含量。餐厅食品的平均热量比菜单声称的高出18%，而冷冻餐的平均热量高出8%。真正的关键在于差异范围：有些食品是准确的，而有些则含有超过标称热量一倍以上的热量。
一项针对42家连锁餐厅的后续研究（Urban等人，2011年，《美国医学会杂志》）发现，虽然平均而言热量计数是准确的，但19%的食品所含热量比标称的至少多出100千卡，而且误差在低热量食品中最大，而这恰恰是人们试图减肥时会点的食物。一份标称350千卡的"清淡"沙拉，正是那种端上来时会多出150千卡酱汁的菜肴。
没有公布热量计数的独立餐厅，其热量基本上是无法测量的。食物数据库中任何关于"餐厅咖喱鸡"的数值，都只是对一道因厨师、份量和日期而异的菜肴的猜测。
烹饪会改变热量数值
两种相同的生食材，根据烹饪方式的不同，可以提供不同的热量。
烹饪会分解细胞壁和淀粉，使更多的能量可供吸收。哈佛大学的理查德·兰厄姆及其同事的研究表明，喂食熟食的动物从食物中提取的能量，明显多于喂食相同生食的动物。这就是为什么生食饮食往往会导致体重减轻的部分原因：标签上的热量是存在的，但到达身体的热量更少。
烹饪方法也会直接增加或减少热量。从肉中析出并留在锅里的脂肪不计入热量；而蔬菜从锅中吸收的脂肪则会计入。标签和数据库通常假设一种标准方法，而你的厨房可能与之不符。
你的身体不会吸收所有东西
最后一步是几乎没有人会考虑到的：标签测量的是食物中的含量，而不是最终进入你体内的含量。
坚果是著名的例子。《美国临床营养学杂志》的一项研究（Novotny 等人，2012）通过对照喂养试验测量了杏仁中吸收的能量，发现人们实际提取的热量比阿特沃特计算值预测的少约 32%。类似的研究发现，核桃的热量大约少 20%，开心果少 5%。整颗坚果中的脂肪被锁在细胞壁内，咀嚼和消化过程无法完全将其分解。
**膳食纤维会降低净吸收率。**富含纤维的食物会将部分能量未经消化就排出体外。碳水化合物每克 4 千卡的系数包含了纤维，而实际上纤维每克仅提供约 2 千卡热量，一些标签系统已经对此进行了调整，而另一些则没有。
**蛋白质消化需要消耗能量。**食物的热效应是指身体处理所摄入食物时消耗的能量。对于蛋白质，这一比例约为摄入热量的 20–30%；对于碳水化合物，约为 5–10%；对于脂肪，约为 0–3%。两份热量相同但蛋白质含量不同的餐食，最终净热量差可能达到 50–100 千卡。
**个体之间存在差异。**肠道微生物组成、食物通过时间以及食物结构都会影响能量提取。两个人吃同样的食物，从中吸收的能量可能略有不同。
那么，计算卡路里是徒劳的吗？
不。误差是真实存在的，但它们大多是一致的，而一致的误差对于追踪来说影响不大。
如果你的杏仁热量总是被高估 30%，而你的餐厅餐食热量总是被低估 18%，那么你的每日总热量会有一个稳定的偏差。体重秤仍然会对你的摄入量变化做出反应，你的追踪记录仍然能告诉你该往哪个方向调整。在现有研究文献中，自我监测仍然是预测减肥成功最有力的指标之一，即使存在误差。
这些误差真正意味着的是，大多数人追求的那种精确度是虚假的。记录 87 千卡的苹果和 90 千卡的苹果毫无意义，因为旁边那块鸡肉的误差可能高达 40 千卡。有用的精确度是在天和周这个层面，而不是在单个食物上。
如何在存在误差的情况下准确追踪
**称量高热量密度的食物。**油、坚果、奶酪、黄油、坚果酱、干果和谷物是误差风险最高的，因为很小的重量错误就会导致很大的热量错误。多 10 克橄榄油就是 90 千卡；多 10 克黄瓜则无关紧要。
**使用经过验证的条目。**优先选择来自官方来源（如美国农业部食品数据中心）的数据库条目，或者与包装信息完全匹配的条目。众包条目中那些数字是整数或缺少宏量营养素的，往往是错误的。
**假设餐厅餐食的热量比任何列出的数字高出 20%。**如果你从数据库或菜单中记录一道餐厅菜肴，请增加大约五分之一的热量，或者从两个看似合理的条目中选择热量较高的那个。这一调整就能解决大多数追踪者面临的最大系统性误差。
**记录所有食物，包括混合菜肴。**最大的追踪误差不是标签上 20% 的误差，而是那些未被记录的自制炖菜，或者因为太难记录而被跳过的餐厅餐盘。对于没有标签的混合菜肴，基于照片的估算现在是一个合理的选择：像 CalSensei 这样的应用可以通过餐盘照片估算热量和宏量营养素，其误差范围与一个不错的餐厅标签相当。持续记录一个合理的估算值，胜过精确记录你一半的餐食。
**根据结果调整，而不是根据标签。**在持续追踪两到三周后，将你记录的摄入量与体重秤上的结果进行比较。如果你记录了每天 500 千卡的热量缺口但体重没有下降，那么无论标签怎么说，你的实际摄入量都高于你的记录。将目标降低 100–150 千卡，然后重复。这个反馈循环使标签误差变得无关紧要，因为你是在根据唯一重要的测量结果进行校准。我们在宏量营养素追踪指南中解释了完整的方法。
**不要追求小数点后的精确。**接受一定的误差范围。目标是平均每天摄入量在目标值的 100 千卡以内，然后就不用再担心其余的了。
常见问题解答
食品标签上的卡路里计数有多准确？
在美国，法律允许标签上的卡路里数值最多低估 20%，欧盟的允许范围也类似。大多数包装食品的数值相当接近，但有些处于或超出了允许误差的边界。
餐厅的卡路里计数准确吗？
平均而言大致准确，但个别菜肴差异很大。研究发现，餐厅菜品的实际热量平均比标注值高出约 18%，其中低热量菜单项目的误差最大。
为什么坚果的实际热量比标签上标注的少？
整颗坚果中的脂肪被细胞壁包裹，消化过程无法完全分解。对照研究发现，人体从杏仁中吸收的热量比标签计算值少约32%，从核桃中吸收的热量则少约20%。
烹饪会改变食物中的热量吗？
会。烹饪通常会使更多能量可供吸收，且烹饪方法会添加或去除脂肪。标签假设的是标准制备方式，可能与你的实际情况不符。
如果标签不准确，我应该停止计算热量吗？
不。标签误差大多是一致的，因此追踪仍能显示你摄入量的变化方向和幅度。根据两到三周内体重秤的变化来调整你的目标，而不是完全相信标签。
如何更准确地计算热量？
称量高热量食物，使用经过验证的数据库条目，对餐厅估算值增加约20%，记录包括混合菜肴在内的每一餐，并根据实际结果校准你的目标。
本文仅供一般教育目的，不能替代个性化的医疗或营养建议。如果你有影响消化或营养吸收的疾病，请咨询合格的医疗专业人员。
来源
- 美国食品药品监督管理局。行业指南：营养标签手册，开发和运用数据库指南。
- Urban LE 等。低能量市售食品标注能量含量的准确性。《美国饮食协会杂志》，2010年。
- Urban LE 等。餐厅食品标注能量含量的准确性。《美国医学会杂志》，2011年。
- Novotny JA, Gebauer SK, Baer DJ。Atwater因子预测值与人体饮食中杏仁实测能量值之间的差异。《美国临床营养学杂志》，2012年。
- Carmody RN, Weintraub GS, Wrangham RW。热处理与非热处理食品的能量后果。《美国国家科学院院刊》，2011年。
- Westerterp KR。饮食诱导产热。《营养与代谢》，2004年。
- Merrill AL, Watt BK。食物的能量值：基础与推导。美国农业部农业手册第74号，1973年。
