Dirty Electricity Elevates Blood Sugar Among Electrically Sensitive Diabetics and May Explain Brittle Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Transient electromagnetic fields (dirty electricity), in the kilohertz range on electrical wiring, may be contributing to elevated blood sugar levels among diabetics and pre-diabetics. By closely following plasma glucose levels in four Type 1 and Type 2 diabetics, we find that they responded directly to the amount of dirty electricity in their environment. In an electromagnetically clean environment, Type 1 diabetics require less insulin and Type 2 diabetics have lower levels of plasma glucose. Dirty electricity, generated by electronic equipment and wireless devices, is ubiquitous in the environment. Exercise on a treadmill, which produces dirty electricity, increases plasma glucose. These findings may explain why brittle diabetics have difficulty regulating blood sugar. Based on estimates of people who suffer from symptoms of electrical hypersensitivity (3-35%), as many as 5-60 million diabetics worldwide may be affected. Exposure to electromagnetic pollution in its various forms may account for higher plasma glucose levels and may contribute to the misdiagnosis of diabetes. Reducing exposure to electromagnetic pollution by avoidance or with specially designed GS filters may enable some diabetics to better regulate their blood sugar with less medication and borderline or pre-diabetics to remain non diabetic longer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».