Comment on: Pulsed Electromagnetic Field Therapy in the Treatment of Pain and Other Symptoms in Fibromyalgia: A Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
One possible confounding factor that may be responsible for the results obtained in this paper [Multanen et al., 2018] is that the experiment was conducted in different dwellings rather than in a controlled environment, and the radiofrequency radiation in those dwellings was not considered and hence not measured. Some people are sensitive to electromagnetic frequencies that are generated by wireless devices such as Wi-Fi routers, cordless phones, nearby cellular base stations, smart meters, etc. Indeed, one of the symptoms of electrohypersensitivity is chronic pain that includes—but is not restricted to—fibromyalgia. It is likely that the homes had different levels of radiofrequency radiation. In such environments, the potentially beneficial effects of pulsed electromagnetic field (PEMF) therapy may be outweighed or masked by the potentially harmful effects of radiofrequency radiation. I would strongly encourage the authors of this study to monitor radiofrequency radiation in the microwave band as well as intermediate frequencies on electrical wires (sometimes referred to as dirty electricity or high-frequency voltage transients) and re-examine their data with this additional information. We have also studied PEMF therapy and found significant improvement in mobility and reduction in pain of people suffering from osteoarthritis. Our exposure was conducted in the same environment, and hence variability of conditions in the environment did not influence the results [Shaw et al., 2017]. I have conducted studies with various PEMF devices and recommend they be used in an electromagnetic clean environment for optimal results. As a result, studies in environments with different levels of electrosmog exposure do not provide a valid test of the technology.
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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 | 0,035 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,011 |
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 ».