Quantum Therapy: A New Way in Osteoporosis Primary Prevention and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
The paper highlights the role played by quantum therapy in Osteoporosis Primary Prevention and treatment. We provide an overview of other useful treatments in Osteoporosis prevention such as CoQ10, Melatonin and Mediterranean Diet comparing their efficacy to that offered by the quantum therapy. This is done through ‘Quantum Biophysical Semeiotics’ bed-side evaluation, monitoring the results and efficiency of ongoing therapies aimed at improving mitochondrial and endothelial function, when it is unpaired in any biological systems. 'Quantum Biophysical Semeiotics’ theory is an extension of medical semeiotics. It is grounded on a multidisciplinary approach that involves chemistry and biology, genetics and neuroscience, chaos theory and quantum physics. It is based on the method of ‘Auscultatory Percussion’, through which by means of the common stethoscope, it is possible to listen to the signs that the body gives us when appropriately stimulated. The stimuli are used to induce consistent behaviour -typical of dissipative systems far from equilibrium, according to Prigogine - in precise and well defined biological systems of the human body, thus giving local qualitative information on the state of health or disease, whether potential, being developed but not yet evident by usual clinical trial, effective or even in chronic phase. The 'Quantum Biophysical Semeiotics’ theory provides very detailed case studies based on the latency time, duration, and intensity of the reflexes, which play a central role in such a diagnostic method.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».