La API de Captura de Datos de Análisis de IMC ofrece un análisis completo del estado físico y metabólico de una persona basado en mediciones corporales básicas. Esta API utiliza parámetros como peso, altura, cintura, caderas, cuello, edad, género y nivel de actividad física para generar una amplia gama de indicadores de salud, entregando resultados en diferentes sistemas de unidades, como métrico o imperial
Su función principal es calcular el Índice de Masa Corporal (IMC), un indicador estándar que clasifica el estado de peso de un individuo (bajo peso, normal, sobrepeso o diferentes grados de obesidad). Sin embargo, la API va mucho más allá del IMC, integrando métricas complementarias que permiten una evaluación más precisa y personalizada del bienestar físico
En general, la API de Captura de Datos de Análisis de IMC es una solución integral para los usuarios que buscan integrar un sistema de evaluación corporal confiable en sus aplicaciones o plataformas, con soporte multilingüe y resultados claros, prácticos e interpretativos basados en fórmulas científicamente validadas
Procesa las medidas del cuerpo y devuelve el IMC, la grasa corporal, el metabolismo, los riesgos y métricas detalladas
Cálculo del IMC - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
Cuerpo de la Solicitud |
[Requerido] Json |
{"lang":"en","output_system":"metric","bmi":{"value":27.61,"prime":1.1,"category":"Overweight (pre-obesity)","risk":"Increased cardiometabolic risk"},"ideal_weight":{"min":70.3,"max":94.7},"whr":{"value":0.94,"risk":"Moderate"},"whtr":{"value":48.21,"risk":"Healthy"},"body_fat":{"value":18.8,"method":"US Navy"},"bmr":{"value":2073.75,"formula":"Mifflin-St Jeor"},"tdee":{"value":3214,"activity_level":"moderate"},"ponderal_index":14.16,"body_surface_area":2.38,"display_measurements":{"weight":105,"height":195,"waist":94,"hip":100,"neck":40},"sex":"m","age":40,"units":{"weight":"kg","height":"cm","waist":"cm","hip":"cm","neck":"cm","system":"metric"},"source":"NA"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/10981/bmi+analysis+data+capture+api/20707/bmi+calculation' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"weight": {
"value": 105,
"unit": "kg"
},
"height": {
"value": 195,
"unit": "cm"
},
"waist": {
"value": 94,
"unit": "cm"
},
"hip": {
"value": 100,
"unit": "cm"
},
"neck": {
"value": 40,
"unit": "cm"
},
"sex": "m",
"age": 40,
"activity_level": "moderate",
"lang": "en",
"output_system": "metric"
}'
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
[Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito. |
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
El punto final de cálculo del IMC devuelve un conjunto integral de indicadores de salud que incluye el IMC el porcentaje de grasa corporal la tasa metabólica basal (TMB) el gasto energético total diario (GETD) la relación cintura-cadera (RCC) la relación cintura-altura (RCA) y el rango de peso ideal entre otros
Los campos clave en la respuesta incluyen "bmi" (valor, categoría, riesgo), "body_fat" (valor, método), "bmr" (valor, fórmula), "tdee" (valor, nivel de actividad) y "ideal_weight" (mín, máx). Cada campo proporciona información crítica sobre el estado de salud de un individuo
Los usuarios pueden ingresar parámetros como peso, altura, cintura, caderas, cuello, edad, género y nivel de actividad física para personalizar su evaluación de salud y recibir resultados ajustados
Los datos de respuesta están estructurados en un formato JSON con objetos anidados para métricas específicas como el IMC y la grasa corporal. Cada métrica incluye valores y categorías relevantes, lo que facilita su análisis y uso en aplicaciones
La API utiliza fórmulas y métodos científicamente validados como la ecuación de Mifflin-St Jeor para el BMR y el método de la Marina de los EE. UU. para el cálculo de grasa corporal asegurando alta precisión y fiabilidad en los resultados
La precisión de los datos se mantiene a través del uso de fórmulas científicamente validadas para cálculos como la ecuación de Mifflin-St Jeor para el BMR y el método de la Marina de los EE. UU. para la estimación del porcentaje de grasa corporal asegurando resultados fiables
Los casos de uso típicos incluyen aplicaciones de salud y fitness programas de bienestar personalizados y evaluaciones médicas donde los usuarios pueden rastrear y analizar sus indicadores de salud física y metabólica
Por ejemplo "bmi.category" indica el estado de peso (por ejemplo "Sobrepeso") mientras que "bmr.value" muestra el requerimiento calórico diario en reposo Comprender estos campos ayuda a los usuarios a interpretar sus métricas de salud de manera efectiva
Los usuarios pueden aprovechar los datos devueltos para monitorear tendencias de salud establecer metas de fitness y tomar decisiones informadas sobre el estilo de vida en función de su IMC porcentaje de grasa corporal y otros métricas proporcionadas en la respuesta
Los usuarios pueden esperar patrones de datos consistentes, como las categorías de IMC (bajo peso, normal, sobrepeso, obesidad) y las evaluaciones de riesgo (por ejemplo, riesgo cardiometabólico aumentado), que ayudan a interpretar el estado de salud de manera efectiva
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.596ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
750ms
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100%
Tiempo de Respuesta:
11.961ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
823ms
Nivel de Servicio:
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Tiempo de Respuesta:
542ms
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Tiempo de Respuesta:
1.704ms
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Tiempo de Respuesta:
0ms
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2.242ms
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Tiempo de Respuesta:
247ms
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Tiempo de Respuesta:
9.975ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
5.476ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
628ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
1.548ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
6.766ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
7.685ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
2.015ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
929ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
90ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
52ms
Nivel de Servicio:
100%
Tiempo de Respuesta:
55ms