Wie genau sind die Kalorien deiner Smartwatch?

Gemessen oder geschätzt?

Keine Uhr am Handgelenk kann deinen Energieverbrauch direkt messen. Im Labor geht das nur über die Atemluft: Aus Sauerstoffaufnahme und Kohlendioxidabgabe lässt sich berechnen, wie viel Energie der Körper umsetzt (indirekte Kalorimetrie).

Deine Smartwatch oder Sportuhr misst etwas anderes, egal ob von Garmin, Apple, Polar oder einem anderen Hersteller: Herzfrequenz, Bewegung und je nach Sportart Tempo oder Leistung. Daraus rechnet sie zusammen mit deinem Profil (Alter, Gewicht, Größe, Geschlecht) einen Schätzwert. Die Kalorienzahl ist also immer das Ergebnis eines Modells, nie eine Messung.

Was Studien zeigen

• Eine Übersichtsarbeit hat 2020 158 Studien zu neun Marken von Sportuhren und Fitnesstrackern ausgewertet. Ergebnis beim Energieverbrauch: Keine Marke war genau. Bei der Herzfrequenz gehörten Garmin und Apple dagegen zu den genauesten Marken (Fuller et al. 2020).
• In einer Studie der Stanford University trugen 60 Personen sieben Handgelenk-Geräte beim Sitzen, Gehen, Laufen und Radfahren, während der Verbrauch im Labor gemessen wurde. Kein Gerät kam beim Energieverbrauch auf einen Fehler unter 20 Prozent. Am genauesten waren die Geräte beim Radfahren, am ungenauesten beim Gehen. Eine Garmin-Uhr war in dieser Studie nicht dabei (Shcherbina et al. 2017).

Beide Arbeiten zeigen dasselbe Muster: Die Herzfrequenz messen gute Uhren inzwischen recht zuverlässig, den Kalorienverbrauch daraus abzuleiten bleibt ungenau. Neuere Modelle können besser sein, unabhängige Studien dazu sind aber selten.

Woher die Abweichungen kommen

• Das Modell kennt dich kaum. Alter, Gewicht und Geschlecht erklären nur einen Teil der Unterschiede. Wie fit du bist und wie effizient du dich bewegst, unterscheidet sich von Person zu Person.
• Der Puls am Handgelenk schwankt. Ein lockeres Armband, Kälte oder viel Bewegung im Handgelenk können die optische Messung stören. Ein falscher Puls ergibt einen falschen Verbrauch.
• Die Sportart zählt. Beim Radfahren mit Leistungsmesser ist die geleistete Arbeit bekannt, das ist eine deutlich bessere Grundlage. Wie du daraus selbst rechnest, steht im Ratgeber Kalorienverbrauch beim Radfahren berechnen.

Gesamt-, Ruhe- und aktive Kalorien

Die Apps der Hersteller, etwa Garmin Connect oder Apple Health, teilen deinen Tagesverbrauch in Ruhekalorien und aktive Kalorien auf. Bei Apple heißen sie Ruheenergie und aktive Energie. Die Ruhekalorien entsprechen grob deinem Grundumsatz, also dem, was du auch ohne Bewegung verbrauchst.

Die Kalorien einer aufgezeichneten Aktivität enthalten in der Regel auch den Teil, den du in dieser Zeit ohnehin verbraucht hättest. Rechnest du sie komplett zu einem Tagesbedarf dazu, der deinen Grundumsatz schon enthält, zählst du diesen Teil doppelt. Das ist grob 1 kcal pro Kilogramm Körpergewicht und Stunde, bei 70 kg und einer Stunde Training also etwa 70 kcal.

So nutzt du die Werte sinnvoll

• Nimm die Zahl als Vergleichswert: Eine Einheit mit 800 kcal war sehr wahrscheinlich anstrengender als eine mit 400 kcal, auch wenn beide Zahlen nicht exakt stimmen.
• Rechne den Trainingsverbrauch nicht vollständig auf dein Tagesziel drauf. HabitHelm rechnet deshalb nur einen Teil davon ein, wie das genau funktioniert, steht unter Kalorienbedarf an Trainingstagen.
• Prüfe über einige Wochen, wie sich dein Gewicht bei deinem Ziel entwickelt. Das ist der beste Abgleich dafür, ob die Zahlen für dich passen.
• Trainings von Uhren, die ihre Aktivitäten an Strava übertragen, etwa von Garmin, Polar, Suunto oder Coros, kommen über Strava in HabitHelm. Am Beispiel Garmin steht die Einrichtung unter Garmin verbinden.

Quellen

• Fuller D, Colwell E, Low J et al. (2020): Reliability and Validity of Commercially Available Wearable Devices for Measuring Steps, Energy Expenditure, and Heart Rate: Systematic Review. JMIR mHealth and uHealth 8(9):e18694. doi.org/10.2196/18694
• Shcherbina A, Mattsson CM, Waggott D et al. (2017): Accuracy in Wrist-Worn, Sensor-Based Measurements of Heart Rate and Energy Expenditure in a Diverse Cohort. Journal of Personalized Medicine 7(2):3. doi.org/10.3390/jpm7020003