정직하게 측정한 카페인

TrackCaffeine는 두 가지 질문에 정확히 답하기 위해 존재합니다: 음료에 카페인이 얼마나 들어있는가, 그리고 그것이 몸에 얼마나 오래 남아 있는가. 웹상의 대부분 페이지는 첫 번째 질문만 다루고, 출처 없이 숫자가 복사되어 돌기 일쑤입니다. 우리는 선별된 데이터셋과 투명한 감소 모델을 결합해 두 번째 질문에도 실질적인 답을 제공합니다.

Our data

카페인 값은 제조사의 공개 자료, USDA FoodData Central, 그리고 게재된 측정값에서 가져옵니다. 이는 추정치입니다 — 카페인 함량은 추출 방식, 배치, 제공량에 따라 달라지므로 우리는 이를 추정치로 표시하며 결코 정확한 의료 수치로 제시하지 않습니다. 전체 87개 음료 목록은 JSON 또는 CSV로 다운로드해 확인하거나 재사용할 수 있는 open dataset으로 공개되어 있습니다.

Our method

카페인은 1차 제거 약동학(first-order pharmacokinetics)에 따라 제거됩니다. 우리는 각 투여량을 반감기를 가진 지수 감소로 모델링하며 — 기본값은 5.7시간으로, 일반적으로 인용되는 인구 평균입니다 — 투여량들을 합산해 특정 시점에 체내에 남아 있는 양을 추정합니다. 이것은 우리의 iOS 앱, CoffeeLog에도 동일하게 적용되는 엔진입니다. 이것은 모델이지 혈중 농도 측정값이 아니며 개인별 대사 차이는 매우 큽니다.

Who makes this

TrackCaffeine은 Merey Tleugazin이 제작·유지관리하며 VAST FLOW에서 발행합니다. CoffeeLog는 iPhone과 Apple Watch용 카페인 추적 앱입니다. 값이 잘못된 것처럼 보이면 알려주세요 — 정확성이 바로 이 서비스의 핵심입니다.

Not medical advice

여기에 있는 모든 내용은 일반적인 정보 제공을 위한 것입니다. 의료 조언, 진단 또는 치료가 아닙니다. 임신, 심장 질환, 약물 상호작용 등 카페인과 건강에 관한 질문이 있다면 자격을 갖춘 전문가와 상담하십시오.

Who writes this site and what does that person do and not do?

Merey Tleugazin은 TrackCaffeine의 주요 저자이자 유지관리자로, 공개 데이터셋을 수집하고 사이트 전반에 사용되는 감소 모델을 구현하는 책임을 집니다. Merey Tleugazin은 임상의, 영양사 또는 약리학자가 아니므로 이 사이트는 개인화된 의료 조언, 진단 또는 치료를 제공하지 않으며 단지 공개 정보 자원으로 사용되어야 합니다.

Merey Tleugazin은 TrackCaffeine의 발행사인 VAST FLOW의 창립자입니다; 이것이 문의 및 법적 요청을 위한 공식 발행사 명칭 및 연락 경로입니다. VAST FLOW는 TrackCaffeine의 조직적 발행사이며 정정, 사용 허가 및 언론 문의는 contact page를 통해 VAST FLOW에 연락할 수 있습니다.

저자의 역할은 카페인 측정값을 선별하고 인용하며, 투명한 약동학 모델을 구현하고 문서화하며 공개 데이터셋을 유지하는 것입니다; 이것들이 사이트 콘텐츠를 만들어내는 핵심적이고 반복 가능한 작업입니다. 저자가 임상의, 영양사 또는 약리학자가 아니라는 한계는 복잡한 임상적 질문(예: 약물 상호작용, 임신 관련 지침, 개인화된 투여량 등)은 자격 있는 전문가에게 문의해야 하며 이 사이트로 해결되어서는 안 된다는 것을 의미합니다.

What is our editorial process from a value entering the dataset to a page being published and revised?

제안된 카페인 값은 출처가 있는 제출을 통해 TrackCaffeine에 들어오고, 1차 공개 출처와 대조 검증되며, 출처 메타데이터와 함께 공개 dataset에 추가된 다음 검토 과정을 거쳐 파생 페이지가 게시됩니다. 이후 수정은 추적 가능한 변경 워크플로우를 따릅니다: 출처 재확인, 데이터셋 버전 상향, 페이지 업데이트, 공개 변경 로그 등록.

1. 제출 및 출처 표기: 새로운 값은 제조사 공개자료, USDA FoodData Central, 또는 게재된 측정과 같은 1차 출처를 인용하고 URL 또는 인용문을 포함해야 하며; 1차 출처가 없는 항목은 거부됩니다.
2. 검증: 편집자가 제출된 값을 인용된 출처 및 데이터셋의 유사 항목과 비교합니다; 출처가 여러 제조사 공개자료나 USDA FoodData Central과 충돌하면 해당 항목은 2차 검토 대상으로 표시됩니다.
3. 데이터셋 입력: 검증된 값은 타임스탬프와 출처 필드를 포함한 새 행으로 공개 dataset에 추가됩니다; 데이터셋은 크레딧 표기를 조건으로 재사용을 허용하는 CC BY 4.0 (Creative Commons Attribution 4.0) 라이선스입니다.
4. 모델 유도 및 페이지 렌더링: 새 데이터셋 값은 이를 사용하는 사이트 페이지에 반영되고, Tools의 공개 계산기들(예: caffeine half-life calculator)에서도 사용됩니다.
5. 게시 및 투명성: 게시된 페이지에는 출처 인용, 최신 데이터셋 버전의 타임스탬프, 독자가 원시 출처를 확인할 수 있도록 데이터셋 행으로 연결되는 링크가 포함됩니다; 정정 사항은 페이지의 변경 로그 항목에 주석으로 표시됩니다.

모든 데이터셋 변경은 버전 관리되어 게시된 모든 페이지가 사용된 정확한 데이터셋 스냅샷을 가리킬 수 있게 합니다; 이는 재현성을 보존하고 독자가 특정 게시일의 산출 과정을 검증할 수 있게 합니다. 데이터셋의 라이선스와 1차 출처 요구 사항은 출입 단계에서 강제되어 출처와 재사용의 명확성을 유지합니다.

Why did we choose a first-order half-life model and where is it deliberately simpler than the pharmacology literature?

우리는 1차 제거 모델을 사용합니다. 이는 시간이 지남에 따라 얼마나 많은 카페인이 남는지를 투명하고 재현 가능하게 추정할 수 있는 가장 단순한 약동학 모델이기 때문입니다; 모델은 remaining = dose × 0.5^(hours ÷ 5.7)로 구현되며 인구 평균 반감기는 5.7시간(342분)입니다. 1차 제거는 제거 속도가 현재 농도에 비례하는 모델이며, 반감기는 양이 그 값의 절반으로 줄어드는 데 걸리는 시간을 의미합니다; 두 정의 모두 모델을 감사 가능하고 재현하기 쉽게 유지하기 위해 의도적으로 간결하게 사용됩니다.

1차 제거는 단일 지수적 감소가 집단 데이터에 적합할 때 사용하는 표준 약동학 단순화입니다; 반감기는 그 감소를 요약하는 단일 매개변수입니다. 모델 선택은 개인화된 정확성보다 투명성을 우선합니다: 누구든 데이터셋의 어떤 기재된 투여량에도 명확한 산술 규칙을 적용할 수 있지만, 다중 구획 동역학, CYP1A2 유전적 변이, 또는 전문 약리학 문헌에 나타나는 약물-약물 상호작용은 모델링하지 않습니다.

산술을 예시하기 위해 데이터셋의 값을 사용한 두 가지 직접 예를 제시합니다: Espresso (single) 63 mg는 한 번의 반감기(5.7시간) 후에 63 mg × 0.5^(5.7 ÷ 5.7) = 63 mg × 0.5^1 = 31.5 mg가 남는 것으로 계산됩니다. Latte (large, 2 shots) 126 mg는 두 번의 반감기(11.4시간) 후에 126 mg × 0.5^(11.4 ÷ 5.7) = 126 mg × 0.5^2 = 126 mg × 0.25 = 31.5 mg가 남는 것으로 계산됩니다.

의도적 단순화는 다음과 같습니다: 우리는 반감기를 유전형, 연령, 임신 상태, 간 질환 또는 동시 복용 약물별로 층화하지 않으며, 혈장 농도로 변환하거나 수용체 점유를 예측하려 하지 않습니다. 수면 영향에 대한 진술은 수면 영향을 직접 측정한 게재 논문을 참조합니다: Drake et al., 2013은 취침 6시간 전에 400 mg을 복용하면 총 수면 시간이 1시간 이상 줄어드는 것을 입증했습니다 (Drake et al., 2013, Journal of Clinical Sleep Medicine).

How do you report an error and what is our correction path if we are wrong?

값이나 계산이 잘못되었다고 생각되면 페이지 URL, 잘못되었다고 생각하는 값, 우리가 검토하기를 원하는 출처를 기재하여 contact page의 문의 양식을 통해 신고해 주십시오. 접수 사실을 확인해 드리고, 출처 자료를 조사하며 — 정당한 경우 — 데이터셋 행을 업데이트하고 수정된 페이지를 게시하며 변경 내용을 페이지 변경 로그에 기록하겠습니다.

정정 경로는 잘못된 콘텐츠를 수정하기 위한 정의된 일련의 조치입니다: 접수, 1차 출처와의 대조 검증, 타임스탬프와 출처 필드를 포함한 데이터셋 업데이트, 페이지 재렌더링, 변경 로그 항목 등록; 이 경로는 출처의 연속성과 가시성을 보존합니다. 우리는 모든 데이터셋 행에 원래 출처 인용을 유지하고 이전 데이터셋 버전을 보관하여 어떤 변경이라도 감사할 수 있게 합니다; 업데이트로 인해 이전에 게시된 숫자가 변경되면 페이지에 무엇이 왜 바뀌었는지에 대한 메모를 포함합니다.

인용된 1차 출처와 충돌하는 사소한 사실 오류는 정상 편집 주기 내에서 정정됩니다; 모호하거나 상충하는 1차 출처가 관련된 실질적 분쟁은 2차 검토를 촉발하며 적절할 경우 페이지에 분쟁 내용을 설명하는 주석을 추가합니다. 분쟁 값이 합의로 해결되지 않는 경우, 우리는 출처를 제거하는 대신 경쟁하는 출처들을 페이지에 나란히 제시할 것입니다.

How is TrackCaffeine funded and what is its relationship to the app mentioned earlier on this site?

TrackCaffeine은 VAST FLOW에서 발행하며 주로 발행사의 자금으로 운영되고 개발자의 iOS 앱과 사용자의 자발적 지원에서 보조 수익을 얻습니다; 앱은 이 사이트와 동일한 데이터셋과 모델을 사용합니다. 자금 모델은 투명합니다: 발행사 지원 인프라 + 사용자 대상 제품 수익 및 선택적 독자 후원; 우리는 데이터셋 값을 변경하는 스폰서 데이터는 게시하지 않습니다.

발행사 자금 지원 방식은 편집권과 데이터셋 관리가 제3자 광고주나 제조사에 의해 좌우되지 않음을 의미합니다. 앱과의 관계는 운영적·기술적입니다: 동일한 공개 데이터셋과 동일한 1차 감소 코드가 사이트 계산기들(예: last-cup-before-bed 도구)과 앱의 추적 기능을 모두 구동하므로 제품 동작이 게시된 페이지 및 데이터셋과 일치합니다.

법적·행정적 요청은 /contacts/를 통해 발행사에 연락할 수 있으며, 운영 약관 및 개인정보 관행은 /terms/ 및 /privacy/에서 확인할 수 있습니다.

What will TrackCaffeine never publish?

우리는 절대 투여 권고, 개인화된 의료 조언, 또는 1차 출처에 연결할 수 없는 어떠한 주장도 게시하지 않습니다; 이러한 범주는 우리의 편집 범위에서 제외됩니다. 투여 권고는 의료 개입이며 임상의 또는 약사의 판단이 필요합니다; TrackCaffeine은 출처가 있는 수량과 감사 가능한 감소 모델을 제공하는 정보 참고 자료일 뿐 치료 지침을 제공하지 않습니다.

구체적으로 우리는 다음을 게시하지 않습니다: 개인화된 투여 지침, 1차 약리학 문헌으로 뒷받침되지 않는 약물 상호작용 주장, 또는 상업적 이유로 데이터셋 값을 변경하는 홍보성 콘텐츠. 제조사가 데이터 변경을 요청하면 이를 출처 제출로 취급하고 1차 문서를 요구할 것입니다; 게시된 카페인 값을 변경해 주는 대가로 금전을 수수하지 않습니다.

안전한 일일 섭취 한도에 대한 지침이 필요하면 가이드에서 권위 있는 출처로 연결합니다. 예를 들어 우리 Safe Caffeine Intake 가이드나 임신 관련 지침인 Caffeine During Pregnancy: How Much Is Safe?를 참조하십시오; 임상적 결정은 자격 있는 전문가와 상담하십시오. 공중보건 한도에 관해서는 EFSA가 관련 위험 평가를 2015년에 요약했으며 Drake et al.이 2013년에 수면 영향을 측정했습니다 (EFSA, 2015; Drake et al., 2013). 또한 우리 데이터셋은 CC BY 4.0 (CC BY 4.0) 하에 공개되어 있어 타인이 출처 표기를 통해 행을 재사용할 수 있습니다.