BMI विश्लेषण डेटा एपीआई व्यक्ति की शारीरिक और चयापचय स्थिति का समग्र विश्लेषण प्रदान करता है जो बुनियादी शारीरिक मापों पर आधारित है इस एपीआई में वजन ऊंचाई कमर कूल्हे गला उम्र लिंग और शारीरिक सक्रियता स्तर जैसे मानकों का उपयोग किया जाता है जो स्वास्थ्य संकेतकों की एक विस्तृत श्रृंखला का उत्पादन करता है विभिन्न इकाई प्रणालियों में परिणाम प्रदान करता है जैसे मीट्रिक या साम्राज्य इसका मुख्य कार्य शरीर द्रव्यमान अनुक्रमांक (BMI) की गणना करना है जो एक मानक संकेतक है जो किसी व्यक्ति के वजन की स्थिति (अंडरवेट सामान्य ओवरवेट या विभिन्न डिग्री की मोटापा) का वर्गीकरण करता है हालाँकि एपीआई BMI से बहुत आगे बढ़ता है समर्थन करने वाले मैट्रिक्स को एकीकृत करता है जो शारीरिक भलाई का अधिक सटीक और व्यक्तिगत आकलन करने की अनुमति देता है कुल मिलाकर BMI विश्लेषण डेटा एपीआई उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक व्यापक समाधान है जो अपने अनुप्रयोगों या प्लेटफार्मों में एक विश्वसनीय शरीर मूल्यांकन प्रणाली को एकीकृत करना चाहते हैं जिसमें बहु-भाषाई समर्थन और वैज्ञानिक रूप से मान्य सूत्रों के आधार पर स्पष्ट व्यावहारिक व्याख्यात्मक परिणाम होते हैं
बीएमआई गणना - एंडपॉइंट फीचर्स
| ऑब्जेक्ट | विवरण |
|---|---|
रिक्वेस्ट बॉडी |
[आवश्यक] 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/10957/bmi+analysis+information+api/20669/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"
}'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
BMI गणना एंडपॉइंट स्वास्थ्य संकेतकों का एक व्यापक सेट लौटाता है जिसमें BMI, शरीर के वसा का प्रतिशत, आधारभूत चयापचय दर (BMR), कुल दैनिक ऊर्जा व्यय (TDEE), कमर से कूल्हे का अनुपात (WHR), कमर से ऊंचाई का अनुपात (WHtR) और आदर्श वजन सीमा शामिल हैं
प्रतिक्रिया में प्रमुख क्षेत्रों में "bmi" (मान, श्रेणी, जोखिम), "body_fat" (मान, विधि), "bmr" (मान, सूत्र), "tdee" (मान, गतिविधि स्तर), और "ideal_weight" (न्यूनतम, अधिकतम) शामिल हैं प्रत्येक क्षेत्र व्यक्ति की स्वास्थ्य स्थिति के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है
उपयोगकर्ता अपने स्वास्थ्य मूल्यांकन को अनुकूलित करने और अनुकूलित परिणाम प्राप्त करने के लिए वजन, ऊँचाई, कमर, कूल्हे, गर्दन, आयु, लिंग और शारीरिक गतिविधि के स्तर जैसे पैरामीटर इनपुट कर सकते हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें BMI और शरीर के वसा जैसे विशेष मैट्रिक्स के लिए नेस्टेड ऑब्जेक्ट हैं प्रत्येक मैट्रिक्स में प्रासंगिक मान और श्रेणियां शामिल हैं जिससे इसे एप्लिकेशनों में पार्स और उपयोग करना आसान हो जाता है
एपीआई वैज्ञानिक रूप से मान्य सूत्रों और विधियों का उपयोग करता है जैसे BMR के लिए मिफ्लिन-स्ट जिओर समीकरण और शरीर की वसा की गणना के लिए अमेरिकी नौसेना की विधि परिणामों में उच्च सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करता है
डेटा की सटीकता वैज्ञानिक रूप से मान्य सूत्रों के उपयोग के माध्यम से बनाए रखी जाती है जैसे बीएमआर के लिए मिफ्लिन-सेन जिओर समीकरण और शरीर की वसा का अनुमान लगाने के लिए यूएस नेवी विधि जिससे विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित होते हैं
टिपिकल उपयोग के मामलों में स्वास्थ्य और फिटनेस एप्लिकेशन व्यक्तिगत कल्याण कार्यक्रम और चिकित्सा मूल्यांकन शामिल हैं जहां उपयोगकर्ता अपने शारीरिक और मेटाबॉलिक स्वास्थ्य संकेतकों को ट्रैक और विश्लेषण कर सकते हैं
उदाहरण के लिए "bmi.category" वजन की स्थिति को दर्शाता है (जैसे "अधिक वजन"), जबकि "bmr.value" आराम की स्थिति में दैनिक कैलोरी आवश्यकता को दिखाता है इन क्षेत्रों को समझना उपयोगकर्ताओं को उनके स्वास्थ्य मैट्रिक्स को प्रभावी ढंग से समझने में मदद करता है
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग स्वास्थ्य रुझानों की निगरानी के लिए कर सकते हैं फिटनेस लक्ष्यों को निर्धारित कर सकते हैं और अपने BMI शरीर के वसा प्रतिशत और प्रतिक्रिया में प्रदान किए गए अन्य मेट्रिक्स के आधार पर जानकारीपूर्ण जीवनशैली विकल्प बना सकते हैं
उपयोगकर्ता स्थिर डेटा पैटर्न की अपेक्षा कर सकते हैं जैसे बीएमआई श्रेणियाँ (कम वजन, सामान्य, अधिक वजन, मोटापा) और जोखिम मूल्यांकन (जैसे, बढ़ा हुआ कार्डियो-मेटाबॉलिक जोखिम) जो स्वास्थ्य स्थिति की प्रभावी रूप से व्याख्या करने में मदद करते हैं
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