Rischio diabete tipo 2

Il percorso è confronto e somma puri, senza rete, senza modello e senza orologio, così correttori di compiti, app di benessere e client API prepagata fissano lo stesso JSON. L’IMC (campo bmi) deve essere un numero positivo; se manca, non è finito, è zero o è negativo, la richiesta fallisce con invalid_input e non viene addebitata.

Cosa misura FINDRISC e quali dati deve inviare

FINDRISC è un questionario adulto pubblicato che stima il rischio a dieci anni di diabete di tipo 2 a partire da abitudini e anamnesi che una clinica o un’applicazione possono raccogliere senza un prelievo. Invi l’età obbligatoria in anni (adulti da diciotto a centoventi), bmi come indice di massa corporea positivo in chilogrammi per metro quadrato, waist in centimetri e sex affinché i tagli di vita usino la tabella maschile o femminile. Il punteggio è screening educativo, non una diagnosi, un laboratorio di glucosio né un sostituto dell’HbA1c, e qui non è validato come strumento pediatrico. Activity è l’insieme chiuso daily_30min o less_than_30min per il movimento abituale di trenta minuti al lavoro o nel tempo libero. Diet è daily_vegetables o not_daily per verdura, frutta o bacche. L’anamnesi medica è tre campi: hypertension_treatment (booleano, farmaco antipertensivo regolare almeno una volta), high_blood_glucose (booleano, glucosio trovato alto in un controllo, una malattia o una gravidanza) e family_history come none, second_degree (nonno, zia, zio o cugino di primo grado soltanto) o first_degree (genitore, fratello o figlio proprio). Esistono alias per ciascun nome canonico, così moduli più vecchi possono mappare senza rinominare colonne. Campi mancanti, numeri non finiti, età fuori intervallo, enumerazioni sconosciute e qualsiasi bmi che non sia un numero positivo falliscono con invalid_input nominando il campo.

Come si sommano i punti e come si assegnano le categorie

La risposta ripete gli ingressi, restituisce points come totale intero, breakdown come punti per voce, risk_category come chiave macchina stabile, risk_category_label per la visualizzazione, estimated_10y_risk_percent di quella tabella, score_max ventisei, method findrisc e score_name FINDRISC. Ingressi identici producono sempre lo stesso JSON.

Uso dell’API, prezzi, flussi di prodotto e limiti onesti

Usi il punteggio gratuito di rischio di diabete tipo 2 nel browser per demo in aula, chioschi di medicina del lavoro e pagine di educazione personale, senza ricodificare le fasce FINDRISC in ogni foglio di calcolo. Mantenga aspettative educative: un punteggio di screening non è una diagnosi da dispositivo medico, non sostituisce la glicemia a digiuno né l’HbA1c, e le persone con sintomi, gravidanza o diabete noto devono seguire il consiglio medico professionale piuttosto che una sola etichetta automatica. Invi un corpo JSON con i nove campi obbligatori e legga points insieme a risk_category come contratto principale. Usi l’API prepagata quando un’app di benessere, un’ammissione di telemedicina, un eCRF di ricerca o un LMS scolastico necessitano di un contratto stabile sotto saldo KIT a $0.002 per elemento riuscito; i fallimenti di validazione non consumano mai il saldo dopo il rifiuto del motore. Conservi il totale intero accanto alla chiave di categoria così i cruscotti filtrano le righe high e very_high senza analizzare etichette, e tenga breakdown quando vuole mostrare quali voci hanno spinto il punteggio. Preferisca i centimetri per la vita e i chilogrammi per metro quadrato per l’IMC; se la Sua interfaccia raccoglie statura e peso, calcoli l’IMC a monte e invii l’indice positivo che questo endpoint esige.