સુગર ફ્રી મિન્ટ ચોકલેટ ચિપ આઇસ ક્રીમ

જ્યારે તે ખાંડ-મુક્ત ખોરાકની વાત કરે છે ત્યારે તે મીઠી દાંતને અંકુશમાં લેવાના માર્ગો શોધવાનું ખૂબ મહત્વનું છે. તમારી પાસે ખાંડ-મુક્ત મીઠાશની તમારી પોતાની પસંદગીની સાથે ઘરે વાનગીઓ બનાવવી આવશ્યક બને છે. ઘણી વાર, સ્વાસ્થ્ય ખોરાકના સ્ટોર્સમાં પણ તમે સાચી સુગર ફ્રી પસંદગીઓને તંદુરસ્ત રીતે શોધી શકશો નહીં. ઘણા સ્ટોરમાંથી ખરીદેલી ઉત્પાદનોમાં મધ અથવા મેપલ સીરપ જેવી ખાંડ હોય છે અથવા તો ખાંડ-મુક્ત ખાદ્ય હોય તો તેમાં સોરબિટોલ અથવા મોલ્ટિટોલ હોય છે જે ઘણા લોકોમાં પેટની અગવડ પેદા કરે છે. આ કારણે લેબલ્સ વાંચવી કી છે, સાથે સાથે પસંદગીના એક પસંદગીના ખાંડ-મુક્ત મીઠાને શોધવામાં આવે છે. સ્ટીવિયા અને સ્વાવેશ (જે erythritol છે) બન્ને મહાન વિકલ્પો છે.

જો તમે મહત્વકાંક્ષી લાગણી અનુભવી રહ્યાં છો અને તમારી પાસે સારી વાનગી છે, તો તમે તમારી પોતાની ખાંડ-મુક્ત વેનીલા આઈસ્ક્રીમ બનાવી શકો છો. તે પ્રક્રિયામાં થોડા વધારાના પગલાની જરૂર છે, પરંતુ જ્યારે એક ખાંડની તૃષ્ણા હિટ ટ્રેક્સ પર રહેવાની અને પ્રલોભનમાં ન રહેતી વખતે આગળ ઉપલબ્ધ છે ત્યારે ઉપલબ્ધ તંદુરસ્ત વિકલ્પના અભાવને કારણે.

જો તમે તેના બદલે હોમમેઇડ ખાંડ મફત વેનીલા આઈસ્ક્રીમ ન બનાવતા હોવ, તો યોગ્ય સ્ટોર-ખરીદેલા વિકલ્પો છે, જેમ કે બ્રેયરનું કાર્બોસ્મેર્ટ. અહીં હોમમેઇડ રેસીપી બદલવામાં દંડ કામ કરશે.

પોષણ માહિતી:

સેવા આપતા કદ: 1 સેવા આપતા, કૅલરીઝ: 291, ફેટના કૅલરીઝ: 266, કુલ ચરબી: 29.5 ગ્રામ, સંતૃપ્ત ફેટ: 18.2 ગ્રામ, ટ્રાન્સ ફેટઃ 0 જી, કોલેસ્ટરોલ: 40 એમજી, સોડિયમ: 168 એમજી, કાર્બોહાઇડ્રેટ: 13.9 ગ્રામ, ફાઇબર : 9.1 જી, સુગર: 0.3 જી, પ્રોટીન: 4.8 જી, વિટામિન સી: 0%, વિટામિન એ: 16%, આયર્ન: 3%, કેલ્શિયમ: 8%

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. એક સ્ટેન્ડ મિક્સરમાં બધા ઘટકો (જો કોકો નીચો અથવા ચોકલેટ ચિપ્સ સિવાય) નો ઉપયોગ કરો.
  2. બધા સમાધાન સુધી ઉચ્ચ પર બ્લેન્ડ.
  3. એક ગ્લાસ વાનગીમાં મિશ્રણ રેડવું (એક 9 x 5 રખડુ પાન એક સંપૂર્ણ કદ છે) અને 2 થી 3 કલાક સુધી ફ્રીઝ કરો.
  4. જો તમને નરમ સેવાની રચના ગમે છે, તો ઠંડું પહેલાં તરત જ આનંદ કરો. સખત સ્કોપ આઈસ્ક્રીમ પોત માટે ફ્રીઝ.
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 263
કુલ ચરબી 22 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 13 ગ્રામ
અસંતૃપ્ત ચરબી 6 જી
કોલેસ્ટરોલ 36 એમજી
સોડિયમ 21 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 15 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 3 જી
પ્રોટીન 3 જી
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)