La API del Analizador de IMC es una herramienta diseñada para calcular automáticamente el Índice de Masa Corporal (IMC) basado en la altura y el peso proporcionados por el usuario. Esta API devuelve no solo el valor del IMC, sino también información adicional relevante, como el nivel de riesgo asociado y recomendaciones basadas en estándares de salud reconocidos internacionalmente, como los de la Organización Mundial de la Salud.
Cuando se envían parámetros de entrada como la altura y el peso, la API procesa los datos y genera un resultado de IMC preciso. Por ejemplo, con una altura de 170 cm y un peso de 70 kg, la API calcula un IMC de aproximadamente 24.2, clasificado como "peso normal" con "bajo riesgo" de enfermedades relacionadas con el peso. Además, la API proporciona un resumen interpretativo del resultado y sugerencias sobre cómo mantener un estilo de vida saludable.
La principal ventaja de esta API es que automatiza un proceso que de otro modo requeriría cálculos manuales y consultas de tablas de referencia. Esto la hace útil para desarrolladores de aplicaciones de salud, plataformas de bienestar, clínicas y servicios de monitoreo de salud en línea. La información generada se puede integrar en paneles de control, aplicaciones móviles o sistemas de seguimiento médico, lo que permite a los usuarios obtener información clara y rápida sobre su estado de salud.
En resumen, la API del Analizador de IMC proporciona un método eficiente y accesible para calcular el índice de masa corporal, evaluar riesgos asociados y ofrecer recomendaciones de salud personalizadas, convirtiéndola en una herramienta valiosa para aplicaciones y servicios enfocados en el bienestar y la prevención.
Calcula el índice de masa corporal (IMC), devuelve el riesgo, resumen y recomendaciones de salud
Cálculo de IMC - Características del Endpoint
| Objeto | Descripción |
|---|---|
weight |
[Requerido] Enter a weight |
height |
[Requerido] Enter a height |
unit |
[Requerido] Enter a unit (metric or imperial) |
{"status":"ok","error":null,"data":{"height":"170 cm","weight":"70 kg","bmi":24.221453287197235,"risk":"Low risk","summary":"This weight is normal and you are healthy.","recommendation":"A BMI between 18.5 and 24.9 falls within the 'normal' weight range according to the World Health Organization. This range is associated with the lowest health risk for conditions such as heart disease, diabetes, and certain cancers. However, it's important to note that BMI is not a perfect measure as it does not account for muscle mass, bone density, overall body composition, and racial and sex differences. Therefore, while it's a useful starting point, it should not be the only measure of one's health."}}
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/10936/analizador+de+imc+api/20649/c%c3%a1lculo+de+imc?weight=70&height=170&unit=metric' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 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.
The BMI Calculation endpoint returns data including the calculated BMI value, associated risk level, a summary of health status, and personalized health recommendations based on the user's height and weight.
The key fields in the response data include "height," "weight," "bmi," "risk," "summary," and "recommendation," providing a comprehensive overview of the user's health status.
The BMI Calculation endpoint accepts parameters for "height" (in cm) and "weight" (in kg). Users must provide these values to receive an accurate BMI calculation.
The response data is structured in a JSON format with a "status" field indicating success, an "error" field for any issues, and a "data" object containing the BMI calculation results and recommendations.
Typical use cases include integrating BMI calculations into health apps, wellness platforms, and clinics, allowing users to monitor their health status and receive personalized recommendations.
Data accuracy is maintained by using internationally recognized health standards, such as those from the World Health Organization, ensuring that the BMI calculations and recommendations are reliable.
Users can expect consistent data patterns, such as a BMI value within a specific range (e.g., underweight, normal, overweight, obese) along with corresponding risk levels and health recommendations based on the calculated BMI.
Users can utilize the returned data by interpreting the BMI value and risk level to assess their health, and by following the recommendations provided to maintain or improve their health status.
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Para darte la oportunidad de probar nuestras APIs sin compromiso, ofrecemos una prueba gratuita de 7 días que te permite realizar hasta 50 llamadas a la API sin costo. Esta prueba solo se puede usar una vez, por lo que recomendamos aplicarla a la API que más te interese. Aunque la mayoría de nuestras APIs ofrecen prueba gratuita, algunas pueden no hacerlo. La prueba finaliza después de 7 días o cuando realices 50 solicitudes, lo que ocurra primero. Si alcanzas el límite de 50 solicitudes durante la prueba, deberás "Iniciar tu Plan de Pago" para continuar haciendo solicitudes. Puedes encontrar el botón "Iniciar tu Plan de Pago" en tu perfil bajo Suscripción -> Elige la API a la que estás suscrito -> Pestaña de Precios. Alternativamente, si no cancelas tu suscripción antes del día 7, tu prueba gratuita finalizará y tu plan se cobrará automáticamente, otorgándote acceso a todas las llamadas a la API especificadas en tu plan. Ten esto en cuenta para evitar cargos no deseados.
Después de 7 días, se te cobrará el monto total del plan al que estabas suscrito durante la prueba. Por lo tanto, es importante cancelar antes de que finalice el periodo de prueba. No se aceptan solicitudes de reembolso por olvidar cancelar a tiempo.
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Las Órdenes de Pago se procesan entre el día 20 y el 30 de cada mes. Si envías tu solicitud antes del día 20, tu pago será procesado dentro de ese período.
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100%
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251ms
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267ms
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