Mueller-Grundumsatzrechner – BMR aus Gewicht und Größe
Erhalten Sie einen Ruheumsatz, der die Körperzusammensetzung berücksichtigt, aus vier einfachen Angaben: Ein 30-jähriger Mann mit 80 kg und 180 cm teilt sich in 61,42 kg Magermasse und 18,58 kg Fett, und Mueller ergibt 1784,59 kcal am Tag. Kostenlos in Ihrem Browser.
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Rechenbeispiel
- Gewichtung
- 80
- Höhe
- 180
- Age
- 30
- Geschlecht
- Männlich
- Grundumsatz (kcal/Tag)
- 1.784,59 kcal/day
- Gleichung
- mueller
- Geschlechtscode
- 1
- Gewicht (kg)
- 80
Der Grundumsatz ist die Energie, die Ihr Körper in vollständiger Ruhe aufwendet, um Atmung, Kreislauf, Zellreparatur und Kerntemperatur aufrechtzuerhalten. Die Mueller-Gleichung schätzt diese tägliche Kalorienuntergrenze aus fettfreier Masse, Fettmasse, Alter und Geschlecht und erfasst Körperzusammensetzungseffekte, die reine Gewichtsmodelle verfehlen. Diese Fähigkeit leitet die fettfreie Masse mit der Boer-Formel aus Gewicht in Kilogramm, Größe in Zentimetern und Geschlecht ab und wendet anschließend Mueller mit dem Alter an, sodass Sie weder Caliper noch DEXA benötigen. Das Ergebnis ist eine transparente kcal-pro-Tag-Zahl für Ernährungspläne, klinische Notizen, Wellness-Produkte und Forschungspipelines.
Was die Mueller-Gleichung berechnet und warum sie wichtig ist
Die Mueller-Gleichung schätzt den Grundumsatz in Kilokalorien pro Tag aus fettfreier Masse, Fettmasse, chronologischem Alter und einem binären Geschlechtscode. Die klassische Form ist dreizehn Komma fünf acht sieben mal fettfreie Masse in Kilogramm plus neun Komma sechs eins drei mal Fettmasse plus einhundertachtundneunzig mal Geschlechtscode minus drei Komma drei fünf eins mal Alter plus sechshundertvierundsiebzig, wobei der Geschlechtscode eins für männlich und null für weiblich ist.
Die fettfreie Masse trägt einen höheren Koeffizienten als die Fettmasse, weil metabolisch aktives Gewebe den Großteil des Ruheverbrauchs antreibt; das Alter senkt die Schätzung entsprechend dem typischen Rückgang der Ruheenergie; und der Geschlechtsterm erfasst mittlere Unterschiede in Validierungskohorten. Im Gegensatz zu Mifflin-St Jeor oder dem revidierten Harris-Benedict, die die Zusammensetzung nur in Gewichts-, Größen- und Geschlechtskoeffizienten falten, macht Mueller die Trennung mager gegen Fett explizit. Das ist wertvoll, wenn zwei Personen gleicher Größe und gleichen Gewichts unterschiedliche Kalorienuntergrenzen haben können.
Diese Fähigkeit akzeptiert öffentlich weiterhin nur Gewicht, Größe, Alter und Geschlecht: die fettfreie Masse wird mit den Boer-Gleichungen aus Gewicht und Größe geschätzt, die Fettmasse ist Gesamtgewicht minus fettfreie Masse. Die Ausgabe bleibt eine Ruheenergie-Untergrenze, nicht der gesamte tägliche Energieverbrauch: sie addiert weder Sport noch NEAT, thermischen Effekt der Nahrung noch krankheitsbedingten Bedarf. Nutzen Sie sie als zusammensetzungsbewusste Baseline und schichten Sie Aktivitätsfaktoren oder gemessene Aufnahme darüber, wenn Sie ein volles Budget brauchen.
Wo sie in reale Gesundheits- und Produktabläufe passt
Ernährungs-Coaching-Apps, die bereits Größe und Gewicht beim Onboarding erfassen, können eine Mueller-Baseline neben Mifflin oder Harris-Benedict zeigen, damit Klienten sehen, wie zusammensetzungsbewusste Modelle sich unterscheiden, ohne Körperfettprozent zu verlangen. Klinische Forschungskoordinatoren wandeln Studienmessungen stapelweise in BMR für Sekundäranalysen um, ohne Tabellenformeln zu verbreiten, die je Zelle oder Rundungsmodus abweichen. Fitnessplattformen zeigen eine transparente Ruhezahl neben Wearable-Verbrauchsschätzungen, damit Mitglieder die Untergrenze versus den Tagesgesamt verstehen.
Arbeitgeber-Wellnessportale und Versicherungsbildungstools füllen Rechner vor, ohne proprietäre Engines oder Drittanbieter-Ernährungs-APIs auszuliefern.
Anwendungsfälle
Zusammensetzungsbewusste Onboarding-Baselines
Wandeln Sie Gewicht, Größe, Alter und Geschlecht aus der Anmeldung in einen Mueller-BMR um, ohne eine Körperfettmessung zu verlangen.
Nebeneinander-Modelltransparenz
Zeigen Sie Nutzern Mueller-kcal/Tag neben Mifflin oder Harris-Benedict, damit Produkt-Dashboards die Modellwahl klar erklären.
Häufige Fragen
Was kostet es?
Dieselbe Berechnung läuft kostenlos in Ihrem Browser auf dieser Seite.
Welche Einheiten erwartet die Formel?
Gewicht in Kilogramm, Größe in Zentimetern, Alter in Jahren. Wandeln Sie Pfund oder Zoll vor dem Aufruf um.
Ist das der gesamte tägliche Energieverbrauch (TDEE)?
Nein. Dies liefert nur den Grundumsatz. Multiplizieren Sie selbst mit einem Aktivitätsfaktor, wenn Sie ein geschätztes TDEE brauchen.
Warum wurde meine Anfrage abgelehnt?
Gewicht und Größe müssen positive Zahlen sein. Das Alter muss nichtnegativ und höchstens 130 sein. Das Geschlecht muss male oder female sein (oder m/f/man/woman). Anthropometrie, die nichtpositive Boer-Fettfreimasse oder Fettfreimasse gleich oder über dem Gesamtgewicht erzeugt, wird ebenfalls abgelehnt.
Wie unterscheidet sich Mueller von Mifflin-St Jeor?
Mueller nutzt getrennte Koeffizienten für fettfreie und Fettmasse sowie einen expliziten Geschlechtscode und Altersterm. Diese Fähigkeit schätzt die fettfreie Masse mit Boer aus Gewicht und Größe, sodass Sie weiterhin nur vier anthropometrische Felder liefern. Mifflin-St Jeor wendet feste Gewichts-, Größen-, Alters- und Geschlechtskonstanten ohne Zwischenschritt der Zusammensetzung an.
Verwandte Tools
Für Entwickler — API-Zugang
Alles auf dieser Seite ist auch per API verfügbar. Dieser Abschnitt richtet sich an Teams, die es in ihre eigenen Systeme einbinden möchten; alle anderen nutzen einfach das Tool oben.
Endpunkt
Authentifizierung per Bearer-Token. Ein einziger POST stellt die Aufgabe in die Warteschlange; das Ergebnis erhalten Sie per Webhook oder über einen signierten Link.
Aufruf aus Ihrem Stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/health/bmr-mueller \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"weight":80,"height":180,"age":30,"sex":"male"}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/health/bmr-mueller", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"weight": 80,
"height": 180,
"age": 30,
"sex": "male"
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/health/bmr-mueller",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"weight": 80,
"height": 180,
"age": 30,
"sex": "male"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/health/bmr-mueller", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"weight":80,"height":180,"age":30,"sex":"male"}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"weight":80,"height":180,"age":30,"sex":"male"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/health/bmr-mueller", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Beispiel-Anfrage
{
"weight": 80,
"height": 180,
"age": 30,
"sex": "male"
}Beispiel-Antwort
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "health.bmr_mueller",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}Die API arbeitet asynchron: Sie erhalten sofort eine task_id. Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt.
Preis
Der Preis steht auf der Seite – keine Tokens, keine Credits. Fehlgeschlagene Aufgaben werden nicht berechnet.
Fehler
| HTTP | Code | Bedeutung |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Der API-Schlüssel fehlt oder ist ungültig – prüfen Sie den Authorization-Header (Bearer). |
402 | insufficient_balance | Ihr Guthaben reicht für diese Aufgabe nicht aus – Aufladungen verfallen nicht. |
404 | unknown_type | Unbekannter Aufgabentyp – prüfen Sie das Feld „type“ gegen den Katalog. |
429 | rate_limited | Zu viele Anfragen – warten Sie kurz; Polling ist mit 1 Anfrage pro Sekunde erlaubt. |
Technische Hinweise
So rufen Sie die API auf und lesen die Felder
Ist die Boer-Fettfreimasse nicht positiv oder erreicht bzw. übersteigt sie das Gesamtgewicht für die gegebene Anthropometrie, wird die Anfrage abgelehnt statt einer sinnlosen Zusammensetzung. Es gibt keinen Netzwerksprung, keinen Modellaufruf und keine Zufälligkeit, daher bleibt die Latenz im reinen Edge-Parse-Band. Kombinieren Sie dieses Ergebnis mit Ihrem eigenen Aktivitätsfaktor (zum Beispiel 1.2 sitzend bis 1.9 sehr aktiv), wenn Sie ein geschätztes TDEE brauchen; diese Fähigkeit stoppt bewusst beim BMR, damit Produkttexte und klinische Werkzeuge ehrlich bleiben. Senden Sie vier Pflichtfelder: weight als positive Zahl in Kilogramm, height als positive Zahl in Zentimetern, age als nichtnegative Jahreszahl höchstens einhundertdreißig, und sex als male oder female (Kurzformen m, f, man und woman werden akzeptiert). Aliase wie weight_kg, height_cm, kg, cm, years, age_years und gender mappen auf dieselben Parameter, sodass bestehende Formulare ohne Umbenennung anbinden. Nichtpositives Gewicht oder nichtpositive Größe scheitern sofort mit invalid_input und werden nicht berechnet; fehlendes oder nicht parsebares Geschlecht oder Alter lösen ebenfalls invalid_input mit klarem Feldnamen aus. Eine erfolgreiche Antwort liefert bmr_kcal_day auf zwei Dezimalstellen gerundet, normalisiertes Geschlecht und sex_code, die genutzten numerischen Eingaben, lean_mass_kg und fat_mass_kg von Boer, equation gleich mueller, lbm_method gleich boer, eine lesbare Formelzeichenkette und die Einheitsetikette kcal/day.
Wo sie in reale Gesundheits- und Produktabläufe passt
Entwickler betten den Aufruf in CRON-Jobs und Webhooks ein, damit jeder Dienst eine einzige Definition von Mueller-plus-Boer teilt, statt float-empfindliche Multiplikationen neu zu implementieren, die am zweiten Dezimal abweichen. Der API-Pfad kostet $0.002 pro erfolgreicher Anfrage und wird pro Item abgerechnet, was Massen-Onboarding-Skripte günstig hält und dennoch die Edge-Ausführung abdeckt.
Integrationsbeispiele
Klinische und Forschungspipelines
Berechnen Sie stapelweise Ruheenergie-Schätzungen für Studienteilnehmer mit einer auditierten Formel und stabilem JSON-Output.