Estimador de hora de la muerte
Un cuerpo a 32,5 °C en una sala a 18 °C y con 70 kg lleva unas siete horas y media enfriándose según el método de Henssge. Introduzca tres mediciones para estimar el intervalo, con fines de estudio y docencia. Gratis en su navegador.
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Ejemplo resuelto
- Temperatura corporal
- 32,5
- Temperatura ambiente
- 18
- Peso
- 70
- Temperatura normal
- 37 hours
- Horas desde la muerte
- 7,481808
- Constante de enfriamiento
- -0,0616600815
- Temperatura normalizada
- 0,7631578947
Esta calculadora de la hora de la muerte estima las horas transcurridas desde el fallecimiento a partir de tres mediciones: la temperatura corporal actual, la temperatura ambiente y el peso corporal. Cuando cesa la circulación, el cuerpo se enfría hacia el aire circundante; la enseñanza forense invierte esa curva de enfriamiento para recuperar un intervalo post mórtem. El motor emplea la constante empírica de enfriamiento de Henssge, derivada de la masa corporal, junto con el modelo biexponencial de Marshall-Hoare, y despeja las horas transcurridas de modo que las mismas entradas produzcan siempre la misma estimación. Se trata de una aproximación educativa y determinista para el estudio, la docencia y las pruebas de software, no de una determinación legal ni clínica del instante de la muerte. Las solicitudes que informan una temperatura corporal por encima de la temperatura vital normal se rechazan, porque una lectura de un cuerpo vivo o febril queda fuera del modelo de enfriamiento.
Qué calcula el modelo de enfriamiento a partir de temperatura y peso
Tras la muerte el cuerpo deja de producir calor metabólico, de modo que la temperatura rectal desciende hacia la del aire circundante. El trabajo de hora de la muerte invierte esa curva de enfriamiento: con la temperatura actual, la del aire y el tamaño del cuerpo, el modelo estima cuántas horas de enfriamiento ya han transcurrido.
Esta calculadora usa la constante de enfriamiento de Henssge, dependiente de la masa, B igual a menos 1.2815 veces el peso elevado a menos 0.625, más 0.0284, con el peso en kilogramos y B en horas inversas, junto con el biexponencial de Marshall-Hoare sobre el que se construyen los nomogramas forenses.
El motor despeja entonces Q de t igual a A por e elevado a B t menos (A menos 1) por e elevado a (A sobre A menos 1) por B t, para t en horas, con una iteración de Newton determinista a partir de la conjetura monoexponencial ln(Q) sobre B. Los cuerpos más pesados se enfrían más despacio, así que el mismo descenso de temperatura implica un intervalo más largo cuando weight es mayor.
Dónde corresponde una estimación de la hora de la muerte, y dónde no
Los cursos de ciencias forenses usan una calculadora de la hora de la muerte para que el alumnado compruebe una estimación al estilo Henssge frente a un nomograma, sin dibujar la carta de papel para cada cuerpo de tarea. La página no sustituye a un patólogo, a una reconstrucción de la escena ni a una cronología legal.
La ropa, la humedad, el movimiento del aire, el sol, la fiebre en el momento de la muerte y si la sonda estaba en el recto o en la piel cambian el intervalo verdadero; este extremo modela únicamente una vía de enfriamiento rectal, sin ropa y con aire en calma. Trate el número como una estimación central educativa y reserve el lenguaje de tribunal fuera de la etiqueta del resultado. En el navegador la ejecución es gratuita.
Qué puede hacer con ella
Cursos de ciencias forenses
Compruebe una estimación de horas desde la muerte al estilo Henssge, a partir de la temperatura rectal, la de la sala y la masa, frente a un nomograma o una clave de tarea.
Claves didácticas y motores de cuestionario
Genere respuestas reproducibles de intervalo post mórtem a partir de triples conocidos de temperatura y peso, sin dibujar una carta de enfriamiento en papel.
Preguntas frecuentes
¿Qué ocurre si la temperatura corporal supera la temperatura vital normal?
Una lectura por encima de 37 °C se trata como viva o febril, queda fuera del modelo de enfriamiento y no se factura.
¿Por qué un cuerpo más pesado devuelve más horas con las mismas temperaturas?
La B de Henssge se vuelve menos pronunciada al crecer la masa, de modo que un cuerpo grande pierde calor más despacio. El mismo descenso desde 37 °C implica por tanto un intervalo post mórtem más largo.
¿Sirve este cálculo como hora legal de la muerte?
No. Es una aproximación educativa para estudio y docencia. La ropa, la humedad, las corrientes de aire, una fiebre en el momento de la muerte y el lugar de medición modifican el intervalo real y aquí no se corrigen.
¿Qué temperaturas debo introducir?
La temperatura corporal profunda o rectal actual y la del aire que rodea al cuerpo, ambas en grados Celsius, más el peso en kilos. El ambiente debe estar por debajo de 37 °C para que haya enfriamiento.
¿Por qué influye que la sala esté fría o templada?
Porque el método aplica un factor de meseta de 1,25 si el aire está a 23,2 °C o menos, y de 1,11 si está más cálido. Así reproduce la breve meseta de temperatura que precede al enfriamiento exponencial.
Herramientas relacionadas
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/health/time-of-death \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"body_temperature":32.5,"ambient_temperature":18,"weight":70}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/health/time-of-death", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"body_temperature": 32.5,
"ambient_temperature": 18,
"weight": 70
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/health/time-of-death",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"body_temperature": 32.5,
"ambient_temperature": 18,
"weight": 70
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/health/time-of-death", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"body_temperature":32.5,"ambient_temperature":18,"weight":70}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"body_temperature":32.5,"ambient_temperature":18,"weight":70}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/health/time-of-death", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"body_temperature": 32.5,
"ambient_temperature": 18,
"weight": 70
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "health.time_of_death",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Límites
min_weight_kg | 5 |
max_weight_kg | 250 |
normal_temperature_c | 37 |
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |
Notas técnicas
Ejecútela gratis en el navegador, o llame a la API a $0.002 por tarea correcta.
Qué calcula el modelo de enfriamiento a partir de temperatura y peso
Un factor de meseta de 1.25 se aplica cuando ambient_temperature es como máximo 23.2 grados Celsius y 1.11 cuando el aire ambiente es más cálido; esos factores reproducen la breve meseta térmica post mórtem antes de que domine la decadencia exponencial de Newton. La temperatura normalizada Q es body_temperature menos ambient_temperature, dividida por 37 menos ambient_temperature, tomando 37 grados Celsius como temperatura vital normal en el instante de la muerte. El resultado es una cifra educativa hours_since_death, no una hora de la muerte de tribunal: la ropa, la humedad, el flujo de aire, la fiebre al morir y el sitio de medición desplazan el intervalo verdadero, y esas correcciones quedan fuera de este contrato de tres campos.
Contrato de entrada, lecturas rechazadas y forma de la respuesta
La temperatura ambiente debe permanecer por debajo de 37 grados Celsius para que exista una fuerza impulsora de enfriamiento. Envíe por POST un objeto JSON con tres números finitos obligatorios. body_temperature es la temperatura corporal profunda o rectal actual en Celsius; se aceptan los alias body_temp y rectal_temperature. ambient_temperature es la temperatura del aire circundante en la misma unidad; funcionan los alias ambient y ta. weight es la masa corporal en kilogramos; se aceptan weight_kg, body_weight, mass y kg. Cada campo debe interpretarse como un número finito: claves ausentes, cadenas vacías, NaN e infinitos fallan con invalid_input nombrando el campo, y esos fallos no se facturan. body_temperature no debe superar la temperatura vital normal de 37 grados Celsius: el modelo de enfriamiento arranca de ese valor, de modo que una lectura febril o de un cuerpo vivo se rechaza en lugar de producir un intervalo negativo. body_temperature también debe permanecer estrictamente por encima de ambient_temperature; una vez el cuerpo se ha equilibrado con el aire, la exponencial es plana y no se pueden recuperar las horas. weight debe ser positivo y estar entre 5 y 250 kilogramos, el rango en el que la fórmula B de Henssge permanece como una tasa de enfriamiento (negativa) para cuerpos de escala humana. Si tiene éxito, el cuerpo reitera las entradas validadas, informa hours_since_death redondeado a seis decimales, unit hours, la cooling_constant B de Henssge, la normalized_temperature Q adimensional, el plateau_factor A, method henssge_marshall_hoare, normal_temperature 37, y una cadena de fórmula que puede mostrar junto al número.
Dónde corresponde una estimación de la hora de la muerte, y dónde no
El profesorado genera claves de respuesta a partir de triples conocidos de temperatura rectal, temperatura de la sala y masa, y corrige el campo hours_since_death en lugar de interpolar a ojo una curva. A través de la API cada estimación correcta cuesta $0.002; la entrada inválida no se cobra y no se almacena nada después de la respuesta. Combine este auxiliar con otras calculadoras de salud cuando arme un pequeño laboratorio de fisiología determinista, y recuerde que hours_since_death es la salida de un modelo, no una hora de la muerte certificada para ninguna investigación real.
Casos de integración
Fixtures deterministas de intervalo post mórtem
Siembre pruebas unitarias y CI de aplicaciones formativas con un hours_since_death estable para los mismos body_temperature, ambient_temperature y weight.
Preguntas técnicas
¿Cómo estima esta calculadora las horas transcurridas desde la muerte?
Construye la constante de enfriamiento B de Henssge a partir del peso corporal, forma la temperatura normalizada Q con body_temperature, ambient_temperature y 37 °C, e invierte el biexponencial de Marshall-Hoare para t en horas.
¿Qué unidades usan body_temperature, ambient_temperature y weight?
Las temperaturas van en Celsius. weight está en kilogramos (5 a 250). El resultado hours_since_death va en horas. En este extremo no hay conversión a Fahrenheit ni a libras.
¿Cuánto cuesta la calculadora de la hora de la muerte?
La herramienta del navegador es gratuita. Las solicitudes de API usan saldo prepago de KIT a $0.002 por llamada correcta; la entrada inválida no se factura.