EFEITO TERAPÊUTICO-MODULADOR DOS FLORAIS FREQUENCIAIS QUÂNTICOS SOBRE A SAÚDE DE CRIANÇAS COM MICROCEFALIA POR ZICAVÍRUS – RELATO DE EXPERIÊNCIA
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Verificar numa abordagem preliminar, os efeitos do uso de 03 géis Florais Frequenciais Quantum Health®: Mentalis®, Calmallis® e Oxyflower®, sobre o quadro clínico de duas crianças com Microcefalia por Zika vírus. Relato de casos: As crianças foram atendidas no Programa de Atenção Integrada para Bebês com Microecefalia do UNIPÊ, João Pessoa-PB. Como critérios de avaliação foram considerados a observação das mães, os resultados da Escala de Ashworth, que avalia a espasticidade, validada e confiável na mensuração do aumento do tônus em pacientes neurológicos, e da Escala de Desenvolvimento Motor Infantil de Alberta (AIMS), para monitorar a evolução do tratamento de crianças com riscos de alterações motoras. Resultados: Segundo o relato das mães, as crianças apresentaram um sono melhor, maior relaxamento, tranquilidade, menos secreção, rigidez, o que as manteve satisfeitas com o uso dos florais. Na avaliação profissional, ambas as crianças apresentaram melhora na motricidade e nas habilidades, na função respiratória com menos ausculta pulmonar e melhora na espasticidade. Conclusão: O uso de essências florais de ação quântica contribuiu na melhoria do quadro clínico das duas crianças com microcefalia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".