Katch-McArdle vs. Mifflin-St Jeor: Der Kalorien-Check

#Was Katch-McArdle wirklich misst (und Mifflin-St Jeor nicht)

Mifflin-St Jeor schätzt den Grundumsatz anhand von Geschlecht, Alter, Größe und Gesamtkörpergewicht – ein Kilogramm Muskeln und ein Kilogramm Fett fließen dabei als identischer Eingabewert ein. Katch-McArdle verzichtet komplett auf das Gesamtgewicht und berechnet den Grundumsatz direkt aus der fettfreien Körpermasse: BMR = 370 + (21,6 × LBM in kg), wobei LBM = Gewicht × (1 − Körperfettanteil %/100).

Das ist die eine Variable, die beide Formeln unterscheidet. Mifflin-St Jeor fragt: „Wie viel wiegst du?" Katch-McArdle fragt: „Wie viel von diesem Gewicht ist stoffwechselaktives Gewebe?"

Für die meisten Menschen liegen beide Formeln nur eine Rundungsdifferenz auseinander, weil sich die Körperzusammensetzung in der Allgemeinbevölkerung nicht stark unterscheidet. Für Kraftsportler und Recomp-Nutzer, die ihren Körperfettanteil gemessen haben, kann die Lücke dagegen groß werden. Im Rechenbeispiel unten – 100 kg, 15 % Körperfett – unterscheiden sich die BMR-Schätzungen um mehr als 260 kcal, und diese Lücke wird noch größer, sobald ein Aktivitätsfaktor angewendet wird.

#Der Mechanismus: Warum Muskelgewebe im Ruhezustand mehr verbrennt als Fettgewebe

Fettfreie Masse – Muskeln, Organe, Knochen – ist stoffwechselaktives Gewebe, das im Ruhezustand etwa 10 bis 15 kcal pro Kilogramm und Tag verbrennt, gegenüber rund 4,5 kcal/kg/Tag bei Fettgewebe. Dieser zwei- bis dreifache Unterschied erklärt, warum zwei Menschen mit exakt demselben Körpergewicht einen deutlich unterschiedlichen Ruheumsatz haben können.

Stell dir zwei Personen vor, beide 100 kg schwer. Die eine hat 15 % Körperfett und damit 85 kg fettfreie Masse. Die andere hat 30 % Körperfett und damit 70 kg fettfreie Masse. Gleiches Gewicht auf der Waage, gleiche Körpergröße als Eingabe für Mifflin-St Jeor – doch die erste Person trägt 15 kg mehr Gewebe mit sich, das rund um die Uhr Kalorien verbrennt, während die zweite dieselben 15 kg als Fett trägt, das vergleichsweise inaktiv ist. In einer Bevölkerung, in der rund 20 % Körperfett typisch sind, trägt Muskelmasse etwa 20 % zum täglichen Gesamtenergieverbrauch bei, Fettgewebe dagegen nur etwa 5 % – eine auffällige Asymmetrie, wenn man bedenkt, wie oft die Fettmasse auf der Waage die Muskelmasse übertrifft.

#Wo die Intuition versagt: Gleiches Gewicht, gleiche Größe, gleiches Alter – unterschiedliche Zahl

Mifflin-St Jeor kann die Körperzusammensetzung nicht „sehen" und liefert deshalb zwei physiologisch sehr unterschiedlichen Menschen den identischen Grundumsatz. Genau das ist die systematische Schwachstelle, auf die Recomp-Nutzer stoßen.

Mifflin-St Jeor gibt beiden Personen exakt dieselbe Zahl, weil das Gewicht der einzige Anhaltspunkt für die Körperzusammensetzung ist, den die Formel kennt. Katch-McArdle trennt die beiden um 324 kcal – ein Unterschied, der groß genug ist, um zu entscheiden, ob ein „Erhaltungs"-Kalorienziel tatsächlich einen langsamen Muskelaufbau oder eine langsame Diät bedeutet. Das ist der Kern des Arguments für die Lean-Mass-Korrektur: Sie existiert genau für Situationen, in denen das Gewicht allein aufhört, ein ehrlicher Prädiktor zu sein.

#Rechenbeispiel: Eine Lücke von über 200 kcal bei einem 100-kg-Athleten mit 15 % Körperfett

Nimm einen realen Fall: ein 35-jähriger Mann, 178 cm, 100 kg, mit gemessenen 15 % Körperfett, der viermal pro Woche trainiert (Aktivitätsfaktor 1,55).

Mifflin-St-Jeor-BMR: 10×100 + 6,25×178 − 5×35 + 5 = 1.942,5 kcal Katch-McArdle: fettfreie Masse = 100 × 0,85 = 85 kg → BMR = 370 + 21,6×85 = 2.206 kcal

Das ergibt allein auf BMR-Ebene eine Lücke von 263,5 kcal – noch bevor überhaupt ein Aktivitätsfaktor angewendet wird.

Der Aktivitätsfaktor bewahrt die Lücke nicht nur, er verstärkt sie – auf rund 408 kcal/Tag. Über eine Woche summiert sich das auf fast 2.860 kcal, das Äquivalent eines zusätzlichen kompletten Ess-Tages. Über einen Monat Recomposition-Plan hinweg ist das der Unterschied zwischen einem Zielwert, der diesen Athleten in etwa auf Erhaltungsniveau hält, und einem, der ihn unbemerkt in ein Defizit rutschen lässt, das steil genug ist, um neben Fett auch Muskelmasse zu kosten. Genau dieses Profil – hochtrainiert, niedriger Körperfettanteil – zeigte in einem Preprint aus dem Jahr 2026 die engste Korrelation von Katch-McArdle mit dem gemessenen Energieverbrauch (r ≈ 0,98) unter den getesteten Formeln. Diese Studie hat noch kein Peer-Review-Verfahren durchlaufen, weshalb du den konkreten Korrelationswert als vorläufig und nicht als gesichert betrachten solltest – er passt aber in die Richtung, die erklärt, warum es eine Lean-Mass-Korrektur überhaupt gibt.

#Die 3 Fälle, in denen Katch-McArdle nach hinten losgeht

Die Lean-Mass-

Quellen

1. Comparison of predictive equations for resting metabolic rate in healthy nonobese and obese adults: a systematic review (Frankenfield et al., 2005)
2. Bias and accuracy of resting metabolic rate equations in healthy nonobese and obese adults (Frankenfield, 2013)
3. Katch-McArdle Calculator (Omni Calculator)
4. The Katch-McArdle Formula for TDEE Estimation (May 2026 ResearchGate report)
5. Controversies in Metabolism (University of New Mexico, citing Elia 1992)
6. Mifflin-St Jeor vs Katch-McArdle: Which TDEE Formula Wins? (May 23, 2026)
7. Katch McArdle BMR Calculator (published ~July 2026)
8. Accuracy of the Resting Energy Expenditure Estimation Equations in Young Adults (Molina-Luque et al., 2021)

JH

Jan Horák — Gründer & Entwickler von Kaloria

Jan entwickelt Kaloria von Grund auf – vom KI-Scanner für dein Magerquark-Frühstück bis zur Ernährungsdatenbank und den Rechnern, die monatlich tausende Nutzer unterstützen. Er schreibt aus der Perspektive des Entwicklers: Was die Daten zeigen, was hinter den Formeln steckt und wo moderne Ernährungstechnologie oft scheitert.

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