點解 CaLoMei 用 Oxford / Henry 公式 —
而唔係 Mifflin-St Jeor
全球大部分 calorie app（MyFitnessPal、Cal AI、Noom、Lifesum、Carb Manager） 都用一條 1919 年至 1990 年間嘅 BMR 公式，訓練樣本主要係白人。 喺華人身上會高估 BMR 大約 8%。 我哋揀咗 MacroFactor、EFSA、UK SACN、FAO 一齊用嘅 Oxford / Henry。
BMR Calculator v.2.1
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BMR · Basal Metabolic Rate
基礎代謝率
你瞓喺度乜都唔做，身體維持心跳、體溫、呼吸、器官運作所需嘅熱量。 係你嘅「最低開支」 — 一個普通成年人通常 1,200 – 1,800 kcal/d 之間。 BMR 主要由 fat-free mass (FFM，即係肌肉同器官) 決定 — 脂肪基本上唔燒卡路里。
TDEE · Total Daily Energy Expenditure
每日總消耗
BMR 加埋你日常活動 + 運動嘅熱量。一條公式：
TDEE = BMR × activity multiplier
Activity multiplier 由 1.2 (好少運動) 去到 1.6 (高強度運動)。 減脂 / 維持 / 增肌嘅 calorie target 都係由 TDEE 計返嚟。
※ 所以要計減脂 / 增肌目標，第一步就係要準確估到 BMR — 而 BMR 公式嘅選擇， 就係今篇文要拆解嘅嘢。
- +8%
Mifflin-St Jeor 係 全球 calorie app 嘅默認，但訓練樣本係 1990 年嘅白人美國成年人 — 喺華人身上會 高估 BMR 大約 8%， 因為歐美 baseline 比亞洲高約 10%。
- 10,552
Oxford / Henry (2005) 用咗 10,552 人嘅資料，包括 4,018 個熱帶 / 亞洲樣本， 並排除咗 BMR 偏高嘅意大利人 — 亞洲人 BMR 平均比歐美低 10%，公式內建咗呢個調整。
- 1,482
只有當用戶對自己 body fat % 好肯定(DEXA / InBody) 嘅時候，CaLoMei 先會切換到 Cunningham (1991) (BMR kcal/d = 370 + 21.6 × FFM kg) — 1,482 人數據，直接用 fat-free mass。兩條公式都好準。
Formula Comparison
| 公式 · Formula | 樣本 · Sample | 對華人嘅偏差 | 採用 · Adoption |
|---|---|---|---|
| Mifflin-St Jeor (1990) | 498 白人 (美國) | +8% 高估 | MyFitnessPal · Cal AI · Lifesum · Carb Manager · Lose It |
| Harris-Benedict (1919) | 239 白人 (美國) | 高估更多 | Noom |
| Oxford / Henry (2005) | 10,552 人 (含 4,018 亞洲樣本) | 亞洲樣本已涵蓋 | MacroFactor · EFSA · UK SACN · FAO/WHO · BDA-PENG |
※ Mifflin-St Jeor 嘅 ~8% 高估係根據 Henry 2005 / MacroFactor analysis — 歐洲 baseline 比亞洲高約 10%，而 Mifflin 訓練樣本係白人美國成年人。
※「亞洲樣本已涵蓋」嘅意思：Oxford / Henry 嘅 10,552 人訓練樣本入面有 4,018 個亞洲 / 熱帶人，公式系數係喺呢啲數據上面 fit 出嚟 — 所以對華人嘅預測冇系統性偏差，唔需要再人手 −10% 調整。
主流 calorie app 用緊咩公式?
我哋睇咗最大嘅 calorie app 嘅公開文件:
冇任何一間主流 app 用為華人 / 亞洲人驗證過嘅公式。 CaLoMei 係第一個轉用 Oxford / Henry 嘅 Cantonese 卡路里 app。
點解 Oxford / Henry 對亞洲人最啱?
Schofield 1985 年訂出俾 FAO/WHO/UNU 使用嘅公式，但訓練資料庫入面， 3,388 人 (47%) 係意大利人 — 而意大利人係歐洲人之中 BMR 最高嗰個。樣本嚴重 biased。 Henry 2005 年重新做咗條公式 (Oxford equations)，做咗三件關鍵嘢:
剔除所有意大利樣本
因為佢哋拉高咗整個歐洲 baseline。Schofield 1985 嘅資料庫入面 47% 都係意大利人 — Oxford 全部刪除。
加入 4,018 個熱帶 / 亞洲樣本
由 Schofield 嘅 ~5% 增加到 Oxford 嘅 38%，令公式對非歐洲人口有真實 representation。
確認亞洲人 BMR 比歐美人低 10%
Henry 本人嘅原文研究發現嘅 pattern — 公式內建咗呢個調整。結果：Mifflin / Harris-Benedict 等以歐美人為訓練樣本嘅公式，喺亞洲人身上會系統性高估 BMR；MacroFactor 同 EFSA 等 serious nutrition products 都因此用咗 Oxford/Henry。
Oxford / Henry — Age-Tiered (kcal/d, weight in kg, height in cm)
Male · 18–29: BMR = 14.4 × weight + 3.13 × height + 113Male · 30–59: BMR = 11.4 × weight + 5.41 × height − 137Male · 60+: BMR = 11.4 × weight + 5.41 × height − 256Female · 18–29: BMR = 10.4 × weight + 6.15 × height − 282Female · 30–59: BMR = 8.18 × weight + 5.02 × height − 11.6Female · 60+: BMR = 8.52 × weight + 4.21 × height + 10.7※ 同 MacroFactor 公開嘅版本一樣 — Henry 2005 paper 入面 Table 6 (weight + height 版本)，係 EFSA / SACN / FAO 等機構採用嘅標準形式。
The Italian / Asian Gap
47%
Schofield 1985 樣本入面 嘅意大利人比例
+10%
意大利人 BMR 高過其他歐洲人
−10%
亞洲人 BMR 低過歐美 baseline
※ 結果：Mifflin (白人美國訓練) 喺亞洲人身上高估約 8%。Oxford / Henry 嘅 4,018 亞洲樣本已經令公式系數適合華人 — 唔需要人手 −10% 調整。
Cunningham (1991) — 知 body fat 先用
BMR 本質上由 fat-free mass (FFM) 推動 — 肌肉同器官消耗熱量，脂肪幾乎冇。 如果你知道自己嘅 body fat % (例如 InBody / DEXA scan)， 就可以直接計算 FFM (公斤)，再用 Cunningham 公式:
BMR (kcal/d) = 370 + 21.6 × FFM (kg)FFM (kg) = weight (kg) × (1 − bodyFat % / 100)兩條公式其實都好準。 Oxford / Henry 唔需要 body fat 都 work，係因為性別、年齡、體重、身高 喺人口層面同 fat-free mass 有可靠嘅關連 — 換句話講， 呢啲普通量度嘅 input 已經係 FFM 嘅穩定 proxy，所以公式可以準確估到 BMR。 Cunningham 直接用 FFM 做 input，喺 body fat % 可信嘅情況下準確度再高一截。
CaLoMei 點揀?
CaLoMei 只有用戶對自己 body fat % 好肯定嘅情況下 (例如做過 DEXA / InBody / 水底秤重)， 先會用 Cunningham — 否則默認 Oxford / Henry。 如果 body fat % 係用鏡同 smart scale 估出嚟，誤差可能去到 ±5%， 咁就會令 BMR 搖擺 100+ kcal，反而失準。 所以 onboarding 會問你對自己 body fat 嘅信心程度，唔肯定就用 Oxford / Henry — 一樣準。
CaLoMei 嘅選擇
我哋揀咗跟 MacroFactor 嘅做法 — 佢哋係 calorie app 之中出咗名對 nutrition science 認真， 背後團隊全部都係 evidence-based nutrition / strength science 嘅 researcher。 佢哋公開揀 Oxford / Henry 2005 (weight + height) 做 default、Cunningham 1991 做 upgrade path — 我哋直接 follow，因為呢個就係目前 BMR 預測最 defensible 嘅組合。
Oxford / Henry — Default
同 MacroFactor 一樣用 weight + height 版本。EFSA、UK SACN、FAO/WHO、BDA-PENG 嘅 institutional backing。
Cunningham — 好肯定先用
只有用戶喺 onboarding 表明對 body fat % 好肯定 (DEXA / InBody / 水底秤重) 嘅時候，先切換用 Cunningham。唔肯定就守住 Oxford / Henry — 兩條公式都好準。
Silent Recompute
已經 onboard 嘅用戶嘅舊 target 會 silent recompute，再用 one-time popup 解釋變化。