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SF

Sarah Fordham escribió un comentario para Hipotiroidismo (Tiroides Hipoactiva)

hace más de 2 años

He estado subclínico con hipotiroidismo Hashimotos desde 2017, nunca me han recetado nada para tratarlo. Por lo general, mi TSH está entre 4 y 5. He estado usando este programa durante las últimas tres semanas, dos veces al día y cuando tenía una prueba de sangre esta semana, mi TSH había bajado a 3, ¡así que ahora ya no se considera que tenga hipotiroidismo! Estoy en la luna. ¡Gracias!

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8 Comments

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Danny Duncan

Feb 02, 2024

Muy muy genial, felicidades!

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SF

Sarah Fordham

Feb 02, 2024

Autor

Danny Duncan muchas gracias, estoy muy contento

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DD

Danny Duncan

Feb 03, 2024

Sarah Fordham tú también deberías serlo :)

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Nicola Chaturachinda-Kent

Feb 01, 2024

Sarah Fordham ¿Lo sostienes en tu tiroides durante 30 minutos?

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Ava

Feb 01, 2024

Excelente, gracias por compartir 💕

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NR

Nathalie Roy experiencias compartidas sobre Desintoxicación Leber Endobalance

Hace casi 2 años

Para no tener vesícula durante 30 años, este endoequilibrio me hace mucho bien

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A

Angelo

Hace casi 2 años

Hola, soy un entusiasta de la electrónica y la salud, y me preguntaba cómo la almohadilla IC emite todas las frecuencias con una sola bobina... se sabe por la física que un solenoide puede oscilar bien a una sola frecuencia según su tamaño... si se hace oscilar a diferentes frecuencias entonces su campo magnético estará muy debilitado y no será efectivo... gracias

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14 Comments

Anton SF

Ene 31, 2024

Hola Angelo, tienes razón cada bobina tiene parámetros particulares que determinan la frecuencia de resonancia de la bobina. Pero aún puedes emitir un amplio espectro de frecuencias. Por ejemplo, un altavoz sencillo también tiene una bobina y puede emitir una amplia gama de frecuencias.

Usando esta analogía, así como un altavoz puede modular la corriente a través de su bobina para producir una amplia gama de frecuencias de sonido, un... Ver más

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A

Angelo

Ene 31, 2024

Autor

Anton SF

Anton SF gracias, lo entiendo, no veo la hora de que llegue el dispositivo para hacer las pruebas 🙂 pero si quieres ser científico podrías examinar el agua informada.
por ejemplo con un microscopio u otro tipo de pruebas? Lo siento pero me gusta demostrar y verificar una verdad, de lo contrario podría ser un placebo...

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Anton SF

Ene 31, 2024

Angelo , con un microscopio normal probablemente no verías mucha diferencia. Pero puede utilizar, por ejemplo, la espectroscopia de electroimpedancia, una herramienta de este tipo (tiene muchas aplicaciones, pero es muy sensible y puede medir el cambio en el agua): https://www.infopathy.com/en/products/ mente-pro

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A

Angelo

Feb 01, 2024

Autor

Anton SF ¡Gracias! Pero en tu enlace no veo espectroscopia de electroimpedancia,...😢

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Anton SF

Feb 01, 2024

Angelo , ese dispositivo se basa en un sensor de agua por espectroscopia de impedancia electroquímica. Tiene varias aplicaciones. Es tan sensible que puedes afectar muestras de agua con la mente a distancia.

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Angelo

Feb 01, 2024

Autor

Anton SF ¿podrías enviarme más información?...¿estás hablando del mind pro?...lamentablemente cuesta mucho pero al menos me gustaría tener más detalles e información, ¿puedes enviármelo si lo tienes? Gracias

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Anton SF

Feb 01, 2024

Angelo , sí, puedes ver más información aquí: http://mind.cybertronica.de.com En la parte inferior del sitio puedes ver enlaces a más materiales.

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A

Angelo

Feb 01, 2024

Autor

Anton SF Lamento mucho mis preguntas, para mí es un honor y un privilegio hablar con ustedes pero estoy muy entusiasmado con esta tecnología que he estado buscando durante mucho tiempo y me gustaría entender más sobre ella y también experimente con él... por ejemplo, vi en uno de sus videos algunas fotos de los compuestos "replicados". ¿Cómo podría hacerlo para poder verlos también como en la foto? Gracias

image.png

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Anton SF

Feb 01, 2024

Angelo , ¡Gracias por sus preguntas! En esa diapositiva muestro fotografías o muestras originales a partir de las cuales se graban los circuitos integrados. Cuando imprimes agua, creas dominios coherentes que imitan el espectro electromagnético de las sustancias fuente. Recomendaría ver el documental en YouTube titulado "La memoria del agua de Luc Montagnier 2014".

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Angelo

Feb 01, 2024

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Anton SF sí, gracias, ya lo sabía...pero ¿podemos hacer algo, algunos experimentos en casa sin equipos costosos para demostrar algunos de estos fenómenos? incluso algunos circuitos integrados...

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Anton SF

Feb 01, 2024

Angelo , puedes hacer experimentos con la germinación de semillas y por ejemplo Estimulante del crecimiento de las plantas

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Angelo

Feb 01, 2024

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Anton SF ¡Gracias! Pero dime: sabemos que nuestros pensamientos y emociones también influyen fuertemente en lo que nos rodea... ¿cómo entender si es tu energía o en cambio el compuesto o pemf o sonidos la que hace el cambio?

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Anton SF

Feb 02, 2024

Angelo, that is true, to eliminate that you can do a blind or double-blind experiment:

Blind Experiment:

Objective: To evaluate the impact of an imprinted water complex on seed germination rates and plant growth compared to untreated water.
Setup:
- Control Group: Seeds watered with regular, untreated water.
- Experimental Group: Seeds watered with water treated with the Estimulante del crecimiento de las plantas complex.
Blinding:
- ... Ver más

Angelo, that is true, to eliminate that you can do a blind or double-blind experiment:

Blind Experiment:

Objective: To evaluate the impact of an imprinted water complex on seed germination rates and plant growth compared to untreated water.
Setup:
- Control Group: Seeds watered with regular, untreated water.
- Experimental Group: Seeds watered with water treated with the Estimulante del crecimiento de las plantas complex.
Blinding:
- Participants (e.g., those planting the seeds and monitoring growth) do not know which seeds are treated with the imprinted water and which are not.
Procedure:
- Prepare two sets of identical seeds under the same environmental conditions (soil type, pot size, indoor environment, etc.).
- Water one set with the treated water and the other with untreated water, without revealing which is which to the caretaker.
- Regularly measure germination rates, plant height, leaf number, and overall health for a predefined period.
Data Analysis:
- Compare germination rates, growth metrics, and health between the two groups.
- Use statistical analysis to determine if differences are significant.

Double-Blind Experiment:

Objective: Same as the blind experiment, with an additional layer of blinding to further reduce bias, thoughts, and emotional influence.
Setup: Identical to the blind experiment with control and experimental groups.
Double-Blinding:
- Neither the participants (those involved in planting, watering, and data collection) nor the researchers analyzing the results know which group is which until after the data analysis is complete.
Procedure:
- A third party labels the water containers with codes that do not reveal their contents (treated vs. untreated) and keeps a record of the codes.
- The experiment is conducted in the same manner as the blind experiment, with measurements taken regularly.
Data Analysis:
- After collecting the data, the code is revealed to analyze the impact of the treatment on plant growth.
- Statistical tests are applied to assess the significance of any observed differences between the groups

Both blind and double-blind experiments are designed to minimize the influence of biases, including the "power of thought" or the idea that the expectations or beliefs of the experimenters (or participants) can influence the results. Here's how these designs help mitigate such effects:

Blind Experiments:

In a blind experiment, the individuals directly interacting with the experiment (e.g., watering the plants or measuring their growth) do not know which treatment each group is receiving. This setup aims to prevent their beliefs or expectations (such as the belief in the efficacy of the treatment) from affecting their behavior and, consequently, the outcome of the experiment. For example, if someone believes in the power of the Imprinted water, they might unconsciously treat those plants more carefully or optimistically, which could bias the results.

Double-Blind Experiments:

Double-blind experiments add an additional layer of blinding by ensuring that neither the participants nor the researchers analyzing the results know which group received which treatment until after the data have been collected and analyzed. This method is particularly effective at minimizing biases, including the "power of thought," because it removes any possibility for both the caretakers and the data analysts to influence the results based on their expectations or beliefs.
For instance, a researcher who strongly believes in the positive effects of the imprinted water might unconsciously interpret ambiguous data in a more favorable light if they know which group received the treatment. Double-blinding prevents this by ensuring that the researchers' expectations cannot influence their analysis of the data.

Additional Measures:

Randomization: Random assignment of treatments to different groups helps ensure that any external factors, including potential psychokinetic effects, are evenly distributed across both the control and experimental groups.
Standardization: Keeping all conditions except for the treatment the same for all groups helps ensure that any differences observed are due to the treatment itself and not other variables.
Replication: Repeating the experiments multiple times or in different settings can help confirm the results are consistent and not the product of chance or unusual circumstances.

I hope this helps.

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Angelo , eso es cierto, para eliminar eso puedes hacer un experimento ciego o doble ciego:

Experimento ciego:

Objetivo : Evaluar el impacto de un complejo de agua impresa sobre las tasas de germinación de semillas y el crecimiento de las plantas en comparación con el agua no tratada.
Configuración :
- Grupo Control : Semillas regadas con agua corriente sin tratar.
- Grupo Experimental : Semillas regadas con agua tratada con... Ver más

Angelo , eso es cierto, para eliminar eso puedes hacer un experimento ciego o doble ciego:

Experimento ciego:

Objetivo : Evaluar el impacto de un complejo de agua impresa sobre las tasas de germinación de semillas y el crecimiento de las plantas en comparación con el agua no tratada.
Configuración :
- Grupo Control : Semillas regadas con agua corriente sin tratar.
- Grupo Experimental : Semillas regadas con agua tratada con el Estimulante del crecimiento de las plantas complejo.
Cegamiento :
- Los participantes (por ejemplo, los que plantan las semillas y supervisan el crecimiento) no saben qué semillas se tratan con el agua impresa y cuáles no.
Procedimiento :
- Prepare dos juegos de semillas idénticas en las mismas condiciones ambientales (tipo de suelo, tamaño de maceta, ambiente interior, etc.).
- Riegue un juego con agua tratada y el otro con agua sin tratar, sin revelar cuál es cuál al cuidador.
- Mida periódicamente las tasas de germinación, la altura de las plantas, el número de hojas y la salud general durante un período predefinido.
Análisis de los datos :
- Compare las tasas de germinación, las métricas de crecimiento y la salud entre los dos grupos.
- Utilice análisis estadístico para determinar si las diferencias son significativas.

Experimento doble ciego:

Objetivo : Igual que el experimento a ciegas, con una capa adicional de cegamiento para reducir aún más los prejuicios, los pensamientos y la influencia emocional.
Configuración : Idéntica al experimento ciego con grupos de control y experimentales.
Doble ciego :
- Ni los participantes (aquellos involucrados en la plantación, el riego y la recopilación de datos) ni los investigadores que analizan los resultados saben qué grupo es cuál hasta que se completa el análisis de los datos.
Procedimiento :
- Un tercero etiqueta los contenedores de agua con códigos que no revelan su contenido (tratado o no tratado) y mantiene un registro de los códigos.
- El experimento se lleva a cabo de la misma manera que el experimento a ciegas, tomándose mediciones regularmente.
Análisis de los datos :
- Después de recopilar los datos, se revela el código para analizar el impacto del tratamiento en el crecimiento de las plantas.
- Se aplican pruebas estadísticas para evaluar la importancia de cualquier diferencia observada entre los grupos.

Tanto los experimentos ciegos como los doble ciego están diseñados para minimizar la influencia de los sesgos, incluido el "poder del pensamiento" o la idea de que las expectativas o creencias de los experimentadores (o participantes) pueden influir en los resultados. Así es como estos diseños ayudan a mitigar dichos efectos:

Experimentos ciegos:

En un experimento ciego, los individuos que interactúan directamente con el experimento (por ejemplo, regando las plantas o midiendo su crecimiento) no saben qué tratamiento está recibiendo cada grupo. Esta configuración tiene como objetivo evitar que sus creencias o expectativas (como la creencia en la eficacia del tratamiento) afecten su comportamiento y, en consecuencia, el resultado del experimento. Por ejemplo, si alguien cree en el poder del agua impresa, inconscientemente podría tratar esas plantas con más cuidado u optimismo, lo que podría sesgar los resultados.

Experimentos doble ciego:

Los experimentos doble ciego añaden una capa adicional de cegamiento al garantizar que ni los participantes ni los investigadores que analizan los resultados sepan qué grupo recibió qué tratamiento hasta que los datos hayan sido recopilados y analizados. Este método es particularmente eficaz para minimizar los sesgos, incluido el "poder del pensamiento", porque elimina cualquier posibilidad de que tanto los cuidadores como los analistas de datos influyan en los resultados en función de sus expectativas o creencias.
Por ejemplo, un investigador que cree firmemente en los efectos positivos del agua impresa podría inconscientemente interpretar datos ambiguos de manera más favorable si sabe qué grupo recibió el tratamiento. El doble ciego evita esto al garantizar que las expectativas de los investigadores no puedan influir en su análisis de los datos.

Medidas adicionales:

Aleatorización : la asignación aleatoria de tratamientos a diferentes grupos ayuda a garantizar que cualquier factor externo, incluidos los posibles efectos psicoquinéticos, se distribuya uniformemente entre los grupos de control y experimentales.
Estandarización : Mantener todas las condiciones, excepto el tratamiento, iguales para todos los grupos ayuda a garantizar que cualquier diferencia observada se deba al tratamiento en sí y no a otras variables.
Replicación : repetir los experimentos varias veces o en diferentes entornos puede ayudar a confirmar que los resultados son consistentes y no son producto del azar o circunstancias inusuales.

Espero que esto ayude.

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Angelo

Feb 02, 2024

Autor

Anton SF ¡GRACIAS! fuiste muy minucioso, perfecto!

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