今天主要討論兩個方面:怎么分析問題和找到行動方向根暑，還是通過減肥的案例來說明。
上次我們已經(jīng)通過信息的搜集了解到一下幾個問題：什么是肥胖徙邻？怎么衡量肥胖排嫌？導(dǎo)致肥胖的原因。
這里有一個關(guān)鍵的問題：我們找到了很多導(dǎo)致肥胖的因素：基因缰犁、飲食淳地、腸道菌群、心理.............帅容，但是無法回答究竟哪個是關(guān)鍵因素颇象？這么多因素該怎么排序或者賦予權(quán)重呢？這關(guān)系到行動方案的制定并徘，以及行動效果的好壞遣钳。
這里先說我的思路：“分別病相，曉了藥性麦乞，因病施藥”蕴茴。要在眾多導(dǎo)致肥胖的因素中找到關(guān)鍵因素，需要補(bǔ)充更多信息姐直，這本案例中這里要根據(jù)具體減肥人的身體情況來定倦淀。
步驟如下：
1、初步篩選声畏。如果根據(jù)上篇文章中介紹的幾個指標(biāo)進(jìn)行篩選撞叽，結(jié)果是超重或者肥胖0級（肥胖1級和2級不屬于本次討論的范疇）就進(jìn)入下一步。
2插龄、確認(rèn)是原發(fā)性肥胖嗎愿棋？原發(fā)性肥胖的主要跟基因有關(guān)，表現(xiàn)是胖的比較勻稱辫狼，再觀察一下自己的家族中肥胖的比例初斑，多半可以判斷。
如果是原發(fā)性肥胖膨处，就沒有必要減肥见秤，主要是保持體重不要增加，運(yùn)動和飲食都以健康為目標(biāo)是比較可行的真椿，沒必要跟自己較勁鹃答。如果不是就再下一步
3、如果主要是后天因素導(dǎo)致的肥胖突硝，觀察眾多的原因测摔，可以概括為生理因素和心理因素。首先通過觀察自己的消化系統(tǒng)和體檢來確認(rèn)自己的肥胖的主要原因是不是腸道菌群導(dǎo)致的，如果是就需要針對性的治療锋八。
4浙于、如果消化系統(tǒng)沒有特別的問題，主要的因素就歸結(jié)到飲食習(xí)慣和心理因素挟纱，針對這種情況該怎么辦呢羞酗？
讓我來換種說法：經(jīng)過了解自己的身體情況，發(fā)現(xiàn)不是原發(fā)性肥胖紊服，跟體質(zhì)或者基因關(guān)系不大檀轨，消化系統(tǒng)運(yùn)作正常的情況下，超重或者肥胖0級欺嗤，該怎么破参萄？
為什么要在這里糾結(jié)呢？這正是我強(qiáng)調(diào)“認(rèn)清事實(shí)”的關(guān)鍵所在煎饼，上篇文章中減肥失敗的案例中有句名言“減肥就是管住嘴邁開腿”讹挎，感覺是萬靈藥方∠僬迹可是經(jīng)過我們的探究淤袜，發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致肥胖又那么多可能性，如果你期望讓一個因?yàn)轶w質(zhì)或者基因而肥胖的人通過管住嘴邁開腿就能成功減肥衰伯，這無異于緣木求魚铡羡。認(rèn)清現(xiàn)實(shí)的重要性就在于：你的認(rèn)知越契合現(xiàn)實(shí)，就有越高的概率找到正確的解決方案意鲸。
避開減肥過程中的那些“坑”
1烦周、高強(qiáng)度運(yùn)動減肥，比如：高強(qiáng)度間歇和HIIT怎顾，消耗的是身體里的糖分读慎，而不是脂肪。有時候會發(fā)現(xiàn)高強(qiáng)度運(yùn)動后體重會減輕槐雾，減少的部分實(shí)際是糖分和水夭委。
知識點(diǎn)：我們的身體內(nèi)儲存1克糖分，需要配合3克水募强，儲存1克脂肪只需要配合0.3克水株灸。
減肥的目的是消耗掉體內(nèi)存儲的脂肪。而脂肪只有在低強(qiáng)度運(yùn)動中才能被更多的消耗擎值，因?yàn)橹镜南男枰渥愕难鯕饣派铡８邚?qiáng)度的運(yùn)動時，身體往往處于無氧運(yùn)動狀態(tài)鸠儿，所以當(dāng)運(yùn)動強(qiáng)度達(dá)到最高時屹蚊，身體壓根就無法消耗脂肪了厕氨。
那么這里的運(yùn)動強(qiáng)度該怎么把握呢？汹粤？
這里給大家介紹兩個公式：
心肺訓(xùn)練心率區(qū)間=（220-年齡-靜態(tài)心率）（55%~65%）+靜態(tài)心率
減脂訓(xùn)練心率區(qū)間=（220-年齡-靜態(tài)心率）（35%~55%）+靜態(tài)心率
把心率控制在減脂訓(xùn)練心率區(qū)間就是合適的強(qiáng)度命斧。
2、節(jié)食減肥玄括，這種方法最大的問題在于冯丙，食欲是人的基礎(chǔ)欲望，是本能遭京。用意志力去挑戰(zhàn)任性，結(jié)果走向極端泞莉，一種是后續(xù)的報復(fù)性反彈哪雕，一種是有得厭食癥的可能。另外節(jié)食不當(dāng)會有其他的健康分險鲫趁，比如由于攝入的維生素斯嚎、蛋白質(zhì)不足，會導(dǎo)致免疫力下降挨厚，給身體造成不可逆的傷害堡僻。
3、體重瘦不代表體內(nèi)的脂肪少疫剃。有部分體型很瘦的人钉疫，本身體脂比率卻比較高，這類人群一般體力較差巢价，缺乏運(yùn)動牲阁，心血管系統(tǒng)較差。
綜上壤躲，我們制定了目標(biāo)城菊，搜集了信息，做了歸因分析碉克，最后總結(jié)了問題凌唬，還分析了減肥誤區(qū)，那么靠譜的減肥方案是什么呢漏麦？四個字“科學(xué)飲食”客税。
具體怎么科學(xué)飲食呢？
我們的攝入的食物主要分為三類：糖唁奢、脂肪霎挟、蛋白質(zhì)。這三種物質(zhì)在人體內(nèi)的吸收轉(zhuǎn)化率是完全不同的麻掸。
糖的吸收轉(zhuǎn)化率是70%酥夭，糖分如果攝入過量就會轉(zhuǎn)化為脂肪；
脂肪的吸收轉(zhuǎn)化率是96%；
蛋白質(zhì)比較特別熬北，如果人體需要100克蛋白質(zhì)疙描，但是你攝入了150克，人體只吸收100克讶隐，多余的部分會在4小時候排除體外起胰。需要注意如果攝入過多的蛋白質(zhì)，蛋白質(zhì)會轉(zhuǎn)化成氨基酸暫時留在體內(nèi)巫延，這個時候去運(yùn)動的話效五，身體會有限消耗氨基酸，而不是脂肪炉峰。
基于上述知識點(diǎn)畏妖，我們可以看出控制飲食的關(guān)鍵是管控糖分和脂肪的攝入量，尤其是脂肪一旦攝入過量就會留在體內(nèi)疼阔，很難消耗掉戒劫，然后相對多攝入蛋白質(zhì)，以增加飽腹感婆廊。
那么有具體的參考量嗎迅细？
思考原理：攝入熱量>消耗熱量，肥胖概率增加
攝入熱量<消耗熱量淘邻，肥胖概率減少
人體每天需要消耗熱量估計(jì)
人每天至少需要多少熱量估計(jì)方法：
女: BMR（kcal） = 655 + ( 9.6 x 體重kg ) + ( 1.8 x 身高cm ) - ( 4.7 x 年齡years )
男: BMR(kcal) = 66 + ( 13.7 x 體重kg ) + ( 5 x 身高cm ) - ( 6.8 x 年齡years )
人不能總躺著茵典，所以你每天所需的總熱量還要進(jìn)一步計(jì)算。
幾乎不動 Calorie-Calculation = BMR x 1.2
稍微運(yùn)動（每周1-3次）總需 = BMR x 1.375
中度運(yùn)動（每周3-5次）總需 = BMR x 1.55
積極運(yùn)動（每周6-7次）總需 = BMR x 1.725
專業(yè)運(yùn)動（2倍運(yùn)動量）總需 = BMR x 1.9
根據(jù)上述算法
對于一個身高170列荔，體重70公斤敬尺，30歲，每周運(yùn)動1到3次的男性每天需要的熱量大約是2300大卡
對于一個身高160贴浙，體重55公斤砂吞，30歲，每周運(yùn)動1都3次的女性每天需要的熱量大約是
1600大卡
蛋白質(zhì)：1克蛋白質(zhì)產(chǎn)生4千卡熱量崎溃；攝入量不超過每公斤體重1.5克蛋白質(zhì)蜻直。
糖分量：1克糖分產(chǎn)生4千卡熱量，攝入量不超過每公斤體重2克糖分
脂肪量：1克脂肪產(chǎn)生9千卡熱量袁串，攝入量不超過總熱量的30%
計(jì)算是不是很麻煩概而，大家知道計(jì)算原理就好了，為了方便操作囱修，以下是簡易估計(jì)算法：
25歲以上的減脂人群能量攝入公式
糖份每天的攝入量=女性體重 * 1.8g/kg
=男性體重 * 2.0g/kg
蛋白質(zhì)每天的攝入量=體重 * 1.4g/kg
脂肪每天的攝入量=體重 * 1.0g/kg
總結(jié)：
通過減肥的案例破镰，我們討論了設(shè)立目標(biāo)餐曼，認(rèn)清現(xiàn)實(shí)压储，分析關(guān)鍵，制定行動方向的一整套流程源譬。
重點(diǎn)有以下幾個：
1集惋、目標(biāo)很重要，因?yàn)榫κ怯邢薜牟饶铮瑫r每個人的具體情況是不一樣刮刑，目標(biāo)的設(shè)定往往是基于對實(shí)際情況和未來期望的認(rèn)知，獨(dú)一無二养渴，是自己行動的起點(diǎn)雷绢。
2、“一勞永逸”式的方案最不靠譜厚脉，因?yàn)橥己雎粤司唧w的現(xiàn)實(shí)情況习寸，這會導(dǎo)致我們的行到承受更高的失敗概率，比如：“減肥就是管住嘴邁開腿”傻工。
3、現(xiàn)實(shí)背后的原理很重要孵滞，能夠幫助們穿過現(xiàn)實(shí)的迷霧中捆，提高我們找到問題關(guān)鍵的概率。
4坊饶、原理的認(rèn)知到實(shí)際的落地之間泄伪，還有一段距離，這需要我們自己去探索匿级，比如如何在一大堆因素中找到關(guān)鍵因素蟋滴。
5、行動沒有效果痘绎，原因很可能是認(rèn)知不夠清晰津函，判斷不夠準(zhǔn)確。比如：很多人把減肥失敗的原因歸結(jié)為沒有毅力孤页，可以一鍵事情如果只憑著毅力來推進(jìn)尔苦，那么失敗的概率本事就已經(jīng)很高了。
