首頁 資訊 節(jié)后該如何恢復(fù)體重,做好身材管理呢?

節(jié)后該如何恢復(fù)體重,做好身材管理呢?

來源:泰然健康網(wǎng) 時間:2024年12月11日 20:56

拉拉小手我們一起瘦瘦瘦端午節(jié)過了,你是否又胖了三斤,跟家人朋友聚在一起享受一頓粽子大餐。


節(jié)后該如何恢復(fù)體重,做好身材管理呢?提高蛋白質(zhì)攝入量身體在進(jìn)行食物消化吸收及代謝轉(zhuǎn)化時也會需要額外消耗能量,這稱為食物熱效應(yīng)。蛋白質(zhì)的食物熱效應(yīng)最高,在消化過程中帶來20%-35%的額外熱量消耗。另外富含蛋白質(zhì)的食物也比較耐飽,可幫助你減脂。


充足睡眠沒有足夠的睡眠,除了隔天會沒精力,也會導(dǎo)致你新陳代謝率低迷并且胰島素水平不穩(wěn)定,而這些因素將使你遠(yuǎn)離你的減脂目標(biāo)。


吃對肉類有選擇地吃肉,盡量吃雞鴨等白肉較瘦的部分,或脂肪含量較少魚蝦類食品。充足飲水節(jié)日期間,每頓飯菜都少不了油膩,大部分人都會出現(xiàn)脂肪攝入量過高的情況。那么節(jié)后多喝水,尤其是多喝溫開水,這樣可以加快身體的新陳代謝,減輕大量肉類食物和酒對肝臟的危害。如果嫌開水沒有味道,喝綠茶、花茶也可以清除胃腸道的油膩,使胃腸道盡快恢復(fù)到正常水平。每天喝水量建議在1800升。


邁開腿保證每天的運(yùn)動代謝,一般建議每天慢走1萬-2萬步以上,


節(jié)后減肥,要當(dāng)心這幾個減肥誤區(qū)


1、快速減肥。不建議。一般建議每天飲食的熱量減少300~500大卡,每周減重0.5-1千克,每月減重2-4千克。許多利用減肥產(chǎn)品達(dá)到快速減肥效果的,減去的都是體內(nèi)水分,對體內(nèi)營養(yǎng)素平衡有影響,同時也容易反彈。2、早上多吃沒事,或晚上不吃飯。一頓餓,一頓飽容易導(dǎo)致體內(nèi)胰島素等激素改變,當(dāng)激素波動比較大時,反而會讓脂肪囤積,從而導(dǎo)致肥胖。最好是根據(jù)自己的生活作息和工作情況,平均一下攝入的熱量,盡量做到均衡。如果覺得自己堅(jiān)持起來比較困難,想要更快速、安全、有效的方法,不妨考慮一下,秀域5.0高蛋低碳減肥法。(部分圖片來源于網(wǎng)絡(luò),侵刪)

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

安徽一處級干部被逮捕

安徽一處級干部被逮捕

魯中晨報(bào)

2024-12-11 16:53:03

成都新都公安剛剛發(fā)布警情通報(bào)

成都新都公安剛剛發(fā)布警情通報(bào)

新聞先鋒

2024-12-11 15:58:09

南京理工大學(xué)黨委書記調(diào)整

南京理工大學(xué)黨委書記調(diào)整

魯中晨報(bào)

2024-12-11 17:53:05

免職四天后被查,劉奕因受賄被判11年

免職四天后被查,劉奕因受賄被判11年

政知新媒體

2024-12-11 11:10:01

相關(guān)知識

【產(chǎn)后如何恢復(fù)身材】順產(chǎn)后如何恢復(fù)身材
如何做到身材管理呢?
產(chǎn)后女人該如何排毒瘦身恢復(fù)好身材
【產(chǎn)后身材恢復(fù)】產(chǎn)后如何身材恢復(fù),產(chǎn)后恢復(fù)身材,產(chǎn)后怎么恢復(fù)身材
產(chǎn)后要如何恢復(fù)身材 4個產(chǎn)后恢復(fù)身材的好方法
【產(chǎn)后身材恢復(fù)】產(chǎn)后身材恢復(fù)怎么做
產(chǎn)后如何恢復(fù)身材【產(chǎn)后怎樣可以迅速修復(fù)身體及恢復(fù)身材呢】
產(chǎn)后如何快速恢復(fù)身材 產(chǎn)后恢復(fù)要怎么做
產(chǎn)后應(yīng)該如何恢復(fù)身材
產(chǎn)后該如何恢復(fù)身材

網(wǎng)址: 節(jié)后該如何恢復(fù)體重,做好身材管理呢? http://www.u1s5d6.cn/newsview449828.html

推薦資訊