RMR 계산기
계산 결과
안정 시 대사량
- 예측 범위 하한
- 1,484 kcal
- 예측 범위 상한
- 1,814 kcal
- 안정 시 대사량(kJ)
- 6,898 kJ
안정 시 대사량은 깨어서 가만히 누워 있고 소화도 하지 않는 상태에서 쓰는 에너지로, 하루에 태우는 양의 보통 60~70퍼센트입니다. 이 페이지는 성별과 나이, 키, 체중으로 Mifflin-St Jeor 방정식을 돌리고, 그 방정식에 딸린 위아래 10퍼센트 범위를 함께 인쇄합니다. 방정식은 당신을 측정한 값이 아니라 미국에서 만들어진 집단 대상 회귀식이고, 그 뒤의 검증 연구에서 다섯 명 중 한 명꼴로 그 범위를 벗어났습니다. 양 끝을 함께 보여 주는 이유는 가운데 값이 실험실 결과로 읽히지 않게 하기 위해서입니다.
175 cm, 30세 남성의 체중별 안정 시 대사량과 위아래 10퍼센트 범위
| 체중 | 하한(kcal) | 안정 시 대사량(kcal) | 상한(kcal) |
|---|---|---|---|
| 60 | 1394 | 1549 | 1704 |
| 70 | 1484 | 1649 | 1814 |
| 80 | 1574 | 1749 | 1924 |
| 90 | 1664 | 1849 | 2034 |
| 100 | 1754 | 1949 | 2144 |
모든 행이 같은 방정식을 다른 체중에서 읽은 것이지 측정 곡선이 아닙니다. 기울기는 계수에 들어 있는 체중 1 kg당 10 킬로칼로리입니다. 각 행을 감싼 범위는 간접 열량계에 대한 이 방정식의 통상 오차라서 가운데 열은 측정값이 아니라 최선의 추정입니다. 70 kg 행이 위의 기본 결과를 그대로 재현합니다.
공식
RMR(kcal/일) = 10 × 체중 + 6.25 × 키 − 5 × 나이 + s
- 체중
- 킬로그램 단위의 몸무게 (kg)
- 키
- 센티미터 단위의 키 (cm)
- 나이
- 만 나이(세)
- s
- 남성은 +5, 여성은 −161 (kcal)
휴식 바닥만 따로 보고 싶을 때 씁니다. 식사가 그 아래로 깊이 내려가서는 안 되는 값입니다. 기초대사량 계산기와 같은 방정식을 돌리기 때문에 두 페이지는 소수점까지 일치하고, 다른 것은 그 수 주위에 무엇을 인쇄하는지입니다. 휴식 수치를 하루 전체 숫자로 바꾸려면 TDEE 계산기로 가져가서 활동 단계를 고르십시오.
계산 예시
30세 남성, 175 cm, 70 kg
- 10 × 70 = 700
- 6.25 × 175 = 1093.75
- 5 × 30 = 150
- 700 + 1093.75 − 150 + 5 = 1648.75 kcal
- 범위: 1648.75 × 0.9 = 1484, 1648.75 × 1.1 = 1814 kcal
- 킬로줄로는 1648.75 × 4.184 = 6898 kJ
가운데 값이 방정식이 돌려주는 값이고, 양옆의 둘은 그 방정식이 틀려도 되는 범위입니다. 1649를 측정값으로 읽는 것이 이 페이지가 막으려는 실수입니다.
45세 여성, 163 cm, 82 kg
- 10 × 82 = 820
- 6.25 × 163 = 1018.75
- 5 × 45 = 225
- 820 + 1018.75 − 225 − 161 = 1452.75 kcal
- 범위: 1452.75 × 0.9 = 1307, 1452.75 × 1.1 = 1598 kcal
- 킬로줄로는 1452.75 × 4.184 = 6078 kJ
나이와 성별이 체격과 반대 방향으로 당기기 때문에 더 무거운 사람이 더 가벼운 사람보다 낮은 휴식 대사량을 받을 수 있습니다. 여성의 −161과 1년당 −5가 둘 다 식에 들어 있고, 어느 쪽도 대사에 대한 판단이 아니라 연구가 만들어 낸 적합값입니다.
한계
여기에는 서로 다른 두 개의 10퍼센트가 함께 다니고, 둘은 같은 것이 아닙니다. RMR과 BMR의 차이가 약 10퍼센트인데, 그것은 측정 조건에서 옵니다. BMR은 최소 열두 시간 금식한 뒤 깨어나서 중성 온도의 방에 가만히 누운 상태로 재고, RMR은 그 열두 시간 금식과 수면 조건을 빼고 깨어서 쉬고 소화가 끝난 상태만 요구합니다. 방정식의 오차도 약 10퍼센트지만 그것은 다른 것을 잽니다. 예측값과 같은 사람의 간접 열량계 측정값 사이의 거리입니다. 앞의 것은 두 이름이 다른 측정을 가리킨다는 말이고, 뒤의 것은 예측이 측정이 아니라는 말입니다. 성인에 맞춘 식이고, 갑상선 질환이나 임신, 급성 질환이 없다고 가정합니다.
자주 묻는 질문
- RMR과 BMR은 무엇이 다른가요?
- 같은 양을 재는 두 가지 측정법이고, 더 엄격한 쪽이 더 낮게 나옵니다. 차이는 측정 조건에서 옵니다. 기초대사량은 최소 열두 시간 금식한 뒤 깨어나 중성 온도 방에 가만히 누운 상태로 재고, 안정 시 대사량은 그 금식과 수면 조건을 빼고 깨어서 쉬고 소화가 끝난 상태만 요구합니다. 조건을 풀면 값이 10퍼센트쯤 올라갑니다. 실제로는 이 계산기처럼 대부분의 계산기가 RMR 식을 돌리고 그 답을 BMR이라고 부릅니다.
- 안정 시 대사량 예측식은 얼마나 정확한가요?
- 개인에게는 위아래 10퍼센트 정도입니다. 이 페이지 뒤의 검증 연구에서 Mifflin 식은 대상자의 22퍼센트에서 측정값과 10퍼센트 넘게 벌어졌습니다. 다섯 명 중 한 명은 그보다 정확하게 믿으면 안 된다는 뜻입니다. 그래도 대부분의 성인에게 단순한 식 중에서는 가장 낫기 때문에 더 오래된 대안 대신 이것을 씁니다.
- 안정 시 대사량이 왜 이렇게 큰가요?
- 하루 에너지의 대부분이 움직이는 데가 아니라 살아 있는 데 쓰이기 때문입니다. 간과 뇌, 심장, 신장이 휴식 수치의 대부분을 차지하고, 사람들이 흔히 떠올리는 골격근은 무게에 비하면 그 안에서 차지하는 몫이 작습니다. 근육을 늘려도 숫자가 조금밖에 오르지 않는 이유도, 칼로리를 줄이면 내려가는 이유도 여기 있습니다.
- 안정 시 대사량을 올릴 수 있나요?
- 한계 안에서만 가능하고, 가장 강한 지렛대는 몸의 크기입니다. 근육을 늘리면 수치가 오르지만 제지방 1 kg당 하루 몇 킬로칼로리 수준이라서, 체중 자체가 늘거나 줄 때의 변화보다 훨씬 작습니다. 오래 적게 먹으면 몸이 장기의 일까지 줄여서 수치가 내려갑니다. 시험을 견뎌 낸 보충제는 없고, 어떤 대사 계산기도 그 효과를 재지 못합니다.
- 안정 시 대사량보다 적게 먹어도 되나요?
- 감독 없이는 안 됩니다. 휴식 수치 아래로 잡는 목표가 바로 초저열량 단계의 모습이고, 지침이 그것을 의료 감독 아래에 두는 이유는 견디기도, 빠져나오기도 어렵기 때문입니다. 적자가 당신을 그곳으로 데려간다면 보통의 해법은 접시를 줄이는 것이 아니라 속도를 낮추거나 더 움직이는 것입니다. 칼로리 계산기가 목표 1,200 킬로칼로리 아래를 같은 이유로 표시합니다.
참고 문헌
- A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals — Mifflin-St Jeor 방정식을 처음 발표한 논문 — Mifflin MD, St Jeor ST, et al. — American Journal of Clinical Nutrition, 1990
- Comparison of predictive equations for resting metabolic rate in healthy nonobese and obese adults: a systematic review — 건강한 성인과 비만 성인의 휴식 대사량 예측식을 비교한 체계적 문헌고찰 — Frankenfield D, Roth-Yousey L, Compher C — Journal of the American Dietetic Association, 2005
- Validation of several established equations for resting metabolic rate in obese and nonobese people — 비만인과 비만이 아닌 사람에서 여러 휴식 대사량 식을 검증한 연구 — Frankenfield DC, Rowe WA, Smith JS, Cooney RN — Journal of the American Dietetic Association, 2003
- Dietary Reference Intakes for Energy — 미국 국립학술원이 낸 에너지 섭취 기준 — National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine — The National Academies Press, 2023