Calculadora z-score IMC pediátrico

Las entradas ausentes o no numéricas fallan con invalid_input y no se facturan.

Contrato de entrada, forma de la respuesta y reglas de validación

Ejemplo: value diecisiete punto dos, L igual a menos dos, M igual a dieciséis punto cinco, S igual a cero punto cero ocho produce un z-score positivo moderado porque el IMC medido queda ligeramente por encima de la mediana bajo una transformada de potencia con sesgo a la izquierda. Cuando L es cero el campo formula de la respuesta indica explícitamente la forma logarítmica para que los auditores reproduzcan la aritmética a mano. Los campos opcionales se omiten en lugar de null. Envíe por POST un cuerpo JSON con cuatro números finitos obligatorios: value (alias bmi, x, measured, measurement), la cantidad antropométrica medida positiva, típicamente IMC en kg por metro cuadrado; l (alias L, lambda, box_cox), la potencia Box–Cox que puede ser cero o negativa; m (alias M, median, mu), la mediana de referencia positiva en las mismas unidades que value; y s (alias S, cv, coefficient_of_variation, sigma_lms), el coeficiente de variación positivo. Cada campo puede llegar como número JSON o como cadena numérica. Campos ausentes, cadenas vacías, valores no finitos y value, m o s no positivos fallan con invalid_input indicando el problema; esos fallos no consumen saldo prepago. Si tiene éxito, el cuerpo repite value, l, m y s limpios, informa z_score redondeado a doce cifras significativas para goldens estables entre runtimes, incluye una cadena formula que indica qué rama LMS se usó y fija method en lms_z_score. El endpoint no calcula el IMC a partir del peso y la talla, no interpola meses de edad contra un gráfico embebido y no devuelve etiquetas clínicas; combínelo con su propia consulta de tablas LMS y con las reglas de banda que exija su protocolo.

Dónde aporta valor una API de z-score LMS pediátrico

Los pipelines de investigación que ya almacenan o descargan tablas LMS de WHO y CDC necesitan una función pequeña y sin dependencias que convierta cuatro números en un z-score sin arrastrar una pila completa de bioestadística. Las herramientas docentes y de examen usan el mismo contrato para comprobar el trabajo del alumno sobre la transformada de Cole sin ocultar los parámetros en un gráfico de caja negra. La validación fallida no consume saldo. Los complementos de historia clínica electrónica pueden resolver L, M y S desde una caché de referencia local y llamar a este endpoint para estandarizar el IMC en paneles de crecimiento que prefieren z-scores a percentiles brutos. Como la implementación es parse de nivel A, cada llamada exitosa cuesta el precio base publicado $0.002 sin tokens de modelo ni red de salida. Mantenga las peticiones pequeñas, fije el z_score redondeado en las pruebas y obtendrá una estandarización LMS reproducible para cuadernos, workers y demos de aula sin levantar su propia base de curvas de crecimiento.