Pulsed Electromagnetic Field Therapy (Seqex, Theta) Promotes Well-being as assessed by Heart Rate Variability: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Frequency therapy, in the form of pulsed electromagnetic fields, is becoming increasingly popular within the scientific/medical community as is heart rate variability for assessing wellness. These two techniques were combined to determine if a particular pulsed electromagnetic field treatment (Seqex, Theta) had any beneficial effects (based on Brain Tap HRV) on 20 volunteers ranging in age from 21-81. Treatment consisted of a 36-minute exposure to 4–8 Hz with a magnetic flux density between 12 to 68 mG and several proprietary waveforms. Treatment was conducted at a wellness clinic that had low levels of electromagnetic fields/radiation and heart rate variability was tested immediately before and immediately following treatment. Significant benefits were documented for 72% of the participants and these were associated with reduced stress and a lower biological age (vs. chronological age) as indicators on Brain Tap HRV. Indices for cardiovascular health; LF/HF balance, neurohormonal regulation and psychoemotional state all improved overall as did energy resources and energy balance (catabolic vs. anabolic). Individuals who believed they were sensitive to electromagnetic fields (i.e. had electrohypersensitivity) also improved. Some of the beneficial results persisted over a 24-hour period. Despite this positive outcome, 28% of the participants either showed no objective change or were worse (based on heart rate variability) immediately following treatment. We conclude that pulsed electromagnetic field treatments may be highly beneficial even among those who have electrohypersensitivity resulting in reduced stress and improved homeostasis. However, treatments should be provided in an electromagnetic clean environment for optimal results and objective testing with heart rate variability, or some other assessment tool, should be used to ensure that the patient is receiving a treatment that is beneficial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».