Los casos y muertes atribuidos a COVID-19 son estadísticamente más altos en los estados y condados con telecomunicaciones inalámbricas de onda milimétrica de quinta generación en los Estados Unidos.

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Abstracto

Las tasas de casos y muertes atribuidas a COVID-19 en EE. UU. se analizaron hasta mayo de 2020 de tres maneras (para los 50 estados, los condados más grandes del país y los condados más grandes de California) y se encontró que eran estadísticamente significativamente más altas para los estados y condados con en comparación con aquellos sin tecnología de ondas milimétricas (mmW) 5G. El índice 5G mmW fue un factor estadísticamente significativo para los casos y tasas más altos en los tres análisis, mientras que la densidad de población, la calidad del aire y la latitud fueron significativas solo para uno o dos de los análisis. Para los promedios estatales, los casos por millón fueron un 79 % más altos (p = 0,012), las muertes por millón fueron un 94 % más altas (p = 0,049), los casos por prueba fueron un 68 % más altos (p = 0,003) y las muertes por prueba fueron un 81 % más altas (p = 0,025) para estados con vs. sin mmW. Para los promedios de los condados, los casos por millón fueron un 87 % más altos (p = 0,005) y las muertes por millón fueron un 165 % más altas (p = 0,012) en los condados con mmW y sin ellos. Si bien una mayor densidad de población contribuyó a mayores tasas medias de casos y muertes en los estados y condados con mmW, la exposición a mmW tuvo aproximadamente el mismo impacto que una mayor densidad de los estados con mmW en las tasas medias de casos y muertes y aproximadamente tres veces más impacto que una mayor densidad. para condados con mmW sobre tasas medias de casos y muertes. Según la regresión lineal múltiple, si no hubiera exposición a mmW, las tasas de casos y muertes serían entre un 18 % y un 30 % más bajas para los estados 5G mmW y entre un 39 % y un 57 % más bajas para los condados 5G mmW. Esta evaluación muestra claramente que la exposición a la tecnología 5G mmW está asociada estadísticamente de manera significativa con mayores tasas de casos y muertes por COVID-19 en los EE. UU. El mecanismo, si se trata de una relación causal, puede estar relacionado con cambios en la química sanguínea, estrés oxidativo y una respuesta inmune deteriorada. , una respuesta cardiovascular y/o neurológica alterada.

1. Introducción

El primer caso documentado de COVID-19 se informó en Wuhan, China, en diciembre de 2019. Para evitar su propagación, Estados Unidos bloqueó los viajes desde China el 31 de enero ^y declaró una Emergencia Nacional el 13 ^de marzo de 2020. Después de que la Organización Mundial de la Salud (OMS) lo declaró pandemia el 19 de marzo de 2020, Estados Unidos inició cuarentenas y órdenes de quedarse en casa para frenar la propagación del virus y “aplanar la curva”. A pesar de estas precauciones, el virus se propagó rápidamente en Estados Unidos y en todo el mundo.

El agente infeccioso recibió el nombre de síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) debido a la similitud genética con el SARS-CoV que causó una pandemia en 2002-2004. La enfermedad asociada al SARS-CoV-2 es COVID-19, que es una abreviatura de Enfermedad por Coronavirus 2019 asociada al SARS-CoV-2.

Según los Centros para el Control de Enfermedades de Estados Unidos, el triángulo epidemiológico de las enfermedades infecciosas está formado por el agente, el huésped y el medio ambiente. Si bien la atención se ha centrado en el agente (genética, modos de infección, etc.) y el huésped (edad y comorbilidades), se ha prestado poca atención a los factores ambientales clave. Estos incluyen, entre otros, la calidad del aire, ya que inicialmente se identificó como una enfermedad respiratoria, la densidad de población para la transmisión de persona a persona y la radiación electromagnética desde que apareció COVID-19 después de que se implementó 5G y muchos de los síntomas de COVID-19 se parecen a los de enfermedad del microondas.

Al 18 de septiembre de 2020, según la Universidad Johns Hopkins, los casos no están distribuidos uniformemente a nivel mundial (Figura 1). Muchos factores pueden explicar esto: diferencias en las pruebas, ingreso per cápita, estándar de atención médica, demografía de la población y factores ambientales, entre otros. Este artículo se centra en cuatro factores ambientales que pueden estar relacionados con la propagación y la mortalidad de esta enfermedad: la densidad de población, la contaminación del aire, la latitud (que determina la posible producción endógena de vitamina D) y la presencia de la tecnología 5G mmW, que está presente en combinación con las frecuencias utilizadas. en generaciones anteriores de comunicaciones inalámbricas de 1G a 4G y no las reemplaza. Estos datos, junto con los datos de casos y muertes de COVID-19, estaban disponibles para Estados Unidos.

Figura 1. Datos de COVID-19 (al 18 de septiembre de 2020) y despliegue de 5G a septiembre de 2020.

Al 9 de agosto de 2020, EE. UU. ocupaba el puesto número uno entre 213 naciones del mundo en cuanto al mayor número de casos totales de COVID-19, con 5,2 millones, con 15.698 casos por millón (el noveno ^más alto) y 500 muertes por millón (el décimo). más alto) [1].

El lanzamiento de la tecnología 5G tiene como objetivo respaldar el Internet de las cosas (IoT). En enero de 2020, 31 países tenían redes 5G en funcionamiento a nivel mundial [2-5] En el cuartil superior de los países con mayor ranking de muertes por COVID-19 por millón, 16 de ellos tenían redes 5G en funcionamiento; mientras que sólo 7 países tenían 5G en el segundo cuartil más alto; 6 en el 3er ^cuartil más alto y sólo 2 en el cuartil inferior. En el cuartil superior, los países 5G con mayores muertes por millón que Estados Unidos fueron San Marino (1238), Bélgica (851), Reino Unido (686), España (610) e Italia (582). Los otros países con 5G en el cuartil superior con menos muertes por millón que Estados Unidos fueron Irlanda (358), Suiza (229), Sudáfrica (175), Rumania (140), Alemania (110), Dinamarca (106), Mónaco. (102), Omán (100), Bahrein (95) y Arabia Saudita (91).

^{En las comunicaciones inalámbricas de quinta} generación (5G) se utilizan tres bandas de radiofrecuencia . La banda baja se refiere a frecuencias inferiores a 1 GHz; la banda media a frecuencias entre 1 GHz y 6 GHz, y la banda alta a las ondas milimétricas (mmW), que son 24 GHz y superiores. Las empresas de telecomunicaciones de EE. UU. comenzaron a utilizar mmW para comunicaciones inalámbricas 5G en 2019 después de adquirir el espectro de mmW, lo que convirtió a EE. UU. en el primer país del mundo en utilizar mmW para 5G. En junio de 2019, la Subasta 101 de la FCC para 28 GHz se vendió por 700 millones de dólares y la Subasta 102 para 24 GHz se vendió por 2 mil millones de dólares [6], y en marzo de 2020, las bandas de 37, 39 y 47 GHz en la Subasta 103 se vendieron por 7,5 mil millones de dólares [7]. , generando un total de 10 mil millones de dólares para el gobierno de Estados Unidos. En febrero de 2020, los países europeos todavía no usaban mmW para 5G [8], y otros países solo usaban las frecuencias de banda baja y media para 5G. Para lograr velocidades más altas para 5G, se ha producido una densificación de antenas en todo el mundo. Además, debido a que los mmW tienen longitudes de onda más cortas (frecuencias más altas) que las utilizadas para 1G a 4G, son más susceptibles a la interferencia de obstrucciones, por lo que requieren más transmisores más cerca de los usuarios, que se han agregado a las farolas y postes de servicios públicos en algunas ciudades. La distancia más corta y la mayor densidad de las antenas mmW se traducen en mayores exposiciones a la radiación, como lo reconoce el Aviso de reglamentación propuesta 19-126 [9] de 2019 de la FCC para aumentar cuatro veces los límites actuales de exposición a RF para adaptarse a los dispositivos e infraestructura 5G mmW. Si la exposición ambiental a 5G mmW aumenta la gravedad de la COVID-19 u otras infecciones virales, entonces debería reconsiderarse el rápido despliegue de la tecnología 5G.

2. Métodos

2.1 Casos y muertes atribuidos a COVID-19

Los datos sobre el número de casos, muertes y pruebas de COVID-19 de Worldometer se evaluaron el 22 de abril de 2020, el 15 de mayo de 2020 y el 31 de mayo de 2020 [1]. La recopilación de datos se detuvo el 31 de mayo de 2020 porque la cuarentena a nivel nacional efectivamente terminó en ese momento cuando las personas en las principales ciudades de todo el país rompieron la cuarentena cuando se reunieron en multitudes y algunos estados comenzaron a levantar sus órdenes de quedarse en casa.

2.2 Variables: Índice de Calidad del Aire, Latitud, Densidad de Población e Índice mmW

Se calculó un índice de exposición mmW basado en la suma de la población total de las ciudades atendidas por mmW 5G por cada proveedor en un condado o estado, dividida por la población total de ese condado o estado. Este factor no es un cálculo del nivel de exposición de mmW sino una diferenciación entre los diferentes niveles de exposición en cada estado y condado en función del número de proveedores de mmW y el número de ciudades de mmW y su población en esos condados o estados, lo cual es necesario para análisis estadístico.

Los datos de densidad de población se obtuvieron de Wikipedia, que se calculan a partir de datos de población del censo de EE. UU. divididos por el área del estado o condado. Los datos del índice de calidad del aire (AQI) de 2019 de la EPA se incluyeron en el análisis para estados y condados. La latitud, que puede estar relacionada con la producción potencial de vitamina D endógena asociada con la exposición al sol, también se incluyó en el análisis de los condados.

2.3 Estados y condados con y sin redes 5G mmW

Se eligieron para el análisis ciudades con redes 5G mmW porque tienen la mayor cantidad de frecuencias para comunicaciones inalámbricas (5G mmW más 5G de banda baja y media, así como frecuencias de generaciones anteriores 1G a 4G) y las mayores exposiciones a RF debido al mayor número de antenas de celdas pequeñas. para 5G y su ubicación cerca de los usuarios estaría presente allí. Aunque la urbanización y la alta densidad pueden ser parte de los criterios para elegir dónde ubicar 5G mmW y, por lo tanto, puede parecer apropiado ajustar los datos de tasas de casos y muertes por urbanización y densidad, en realidad NO es apropiado hacerlo para este análisis. . Cuanto mayor sea la urbanización y la densidad de un área, mayores serán los niveles de radiación de RF presentes debido a la mayor densidad de torres de telefonía celular, puntos de acceso Wi-Fi, teléfonos celulares y enrutadores Wi-Fi presentes en áreas altamente urbanizadas o densas. Por lo tanto, ajustar los datos por urbanización y densidad eliminaría el efecto de niveles más altos de radiación de RF presentes en áreas altamente urbanizadas o densas. Por lo tanto, los datos y gráficos de tasas de casos y muertes no se ajustaron según la densidad o la urbanización. Sin embargo, se realizó un análisis multivariado para determinar si la urbanización o la densidad, junto con el AQI y la latitud, eran factores estadísticamente significativos en el caso y las tasas de mortalidad mediante regresión lineal múltiple, y luego sus contribuciones en relación con la contribución de 5G mmW al caso. y se calcularon las tasas de mortalidad.

Los condados y estados con servicio 5G mmW se determinaron a partir de los sitios web de los proveedores de servicios inalámbricos AT&T [10], T-Mobile [11] y Verizon [12], que especificaron las ciudades a las que prestan servicio con 5G mmW (Tabla 1). No hubo cambios en las ciudades que utilizaron mmW para 5G entre el 22 de abril y el 31 de mayo de 2020.

Los datos se analizaron de tres maneras para determinar la solidez: a nivel estatal, a nivel de condado y para los condados más grandes de California.

En este análisis, 32 estados utilizaban mmW 5G y 18 estados no. Se incluyeron todos los condados que utilizan mmW para 5G, excepto Hampton Roads, VA, porque abarcaba una combinación de 16 condados y ciudades, lo que dificultaba su análisis; por lo tanto, se utilizó un total de 53 condados que utilizan mmW 5G.

Los condados que no utilizaron mmW procedían de las 120 ciudades más grandes de EE. UU. según la Oficina del Censo de EE. UU. Después de omitir los condados que contenían ciudades con servicio 5G mmW, quedaron 49 condados que no tenían tecnología 5G mmW. Hay miles de condados en los EE. UU. y, debido a que solo se incluyeron aquellos que contienen las 120 ciudades más grandes, algunos estados no estuvieron representados en el análisis de los condados. Los estados no representados en el análisis del condado (pero incluidos en el análisis estatal) son: VA, CT, DE, ME, MS, MT, NH, ND, RI, SC, VT, WY.
California, el estado más poblado de EE.UU., tiene 60 condados en total y seis condados con tecnología 5G mmW. Los condados que no utilizaron la tecnología 5G mmW elegidos para comparar incluyeron solo aquellos con una población de 500.000 habitantes o más, de los cuales había 11.

Se calcularon correlaciones de Pearson para las tasas de casos y muertes con las cuatro variables densidad de población, índice mmW, AQI y latitud. Se utilizó la prueba t de dos muestras para comparar las tasas de casos y muertes de los estados y condados 5G mmW con las de los estados y condados que no son 5G mmW, y la significación estadística se definió como p <0,05 con alfa = 0,05. Se realizaron análisis de regresión para encontrar ecuaciones de regresión para las tasas de casos y muertes e identificar variables estadísticamente significativas en p <0,05. Los números de casos por prueba y muertes por prueba se analizaron a nivel estatal pero no a nivel de condado debido a que faltaban datos.

3. Resultados

3.1 Estados Unidos en comparación con los países europeos

Mientras que ninguno de los países europeos usaba mmW para 5G en febrero de 2020 y el espectro de mmW ni siquiera estaba asignado a ningún país europeo excepto Italia [8], EE. UU. comenzó a usar mmW para 5G en 2019. De los 10 países europeos (con poblaciones más de 2 millones) con el mayor número de muertes por millón por COVID-19 hasta el 9 de agosto de 2020 [1], las muertes por millón fueron significativamente mayores para aquellos países con 5G en comparación con los que no lo eran y esta diferencia fue estadísticamente significativa (617 vs. .383, p = 0,026) (Tabla 2).

Tabla 1. Ciudades con cobertura 5G mmW y proveedor del 22 de abril al 31 de mayo de 2020. Fuente: AT&T [10], T-Mobile [11], Verizon [12].
Tabla 2. Top 10 de países europeos en cuanto a muertes por COVID-19/millones con 5G * frente a sin 5G hasta el 9 de agosto de 2020. Fuente: Worldometer [1]

Las 500 muertes por millón de EE.UU. están dentro del rango de los países europeos con 5G. Debido a las diferencias en las pruebas y los criterios sobre cómo se cuentan los casos entre los países de EE. UU. y Europa, las muertes por millón es el número más consistente para comparar entre países. Sin embargo, todavía existen otras diferencias entre Estados Unidos y los países europeos (ingreso per cápita, nivel de atención médica, demografía de la población, medidas de cuarentena y factores ambientales como la contaminación del aire) que complican la comparación entre países. Sin embargo, estos datos se proporcionan para mostrar cómo se compara Estados Unidos con los 10 países europeos con mayor número de muertes por millón, con y sin 5G.

3.2 Estados con versus sin 5G mmW

Había 32 estados con 5G mmW y 18 estados sin 5G mmW. En la Tabla 3 se pueden encontrar estadísticas descriptivas de los datos acumulados hasta el 22 de abril, que fue justo después de que se produjera el pico de muertes diarias por COVID-19 el 21 de abril (Figura 2). La tasa promedio de casos y muertes fue mucho mayor. para los estados mmW en comparación con los estados sin mmW, y estas diferencias fueron estadísticamente significativas con valores de p entre 0,005 y 0,046 (Tabla 3 y Tabla 4A). Hubo casi el doble de casos por millón (2500 frente a 1288, proporción de 1,94) y más del doble de muertes por millón (126 frente a 55, proporción de 2,29) en los estados con y sin tecnología mmW. Para los estados con mmW en comparación con los estados sin mmW, hubo casi el doble de casos/prueba (15,5% frente a 8,82%, relación 1,76) y el doble de muertes/prueba (0,721% frente a 0,364%, relación 1,98). La tasa de letalidad (muertes por caso) fue mayor para los estados mmW pero no fue estadísticamente significativa (4,13% vs. 3,50%, ratio 1,18, p = 0,081).

Figura 2. Las nuevas muertes diarias por COVID-19 alcanzaron un máximo de 2748 el 21 de abril de 2020 en EE. UU. Fuente: Worldometer [1]

Tabla 3. Estadísticas descriptivas hasta el 22 de abril de 2020 (después de que se produjo el pico de muertes diarias) para estados con y sin 5G mmW para población, índice mmW, pruebas de COVID-19, índice de calidad del aire (ICA) y número de COVID-19 atribuidos casos y muertes. La significación estadística se indica con * (p < 0,05) y ** (p < 0,01).

Los datos del 15 y 31 de mayo muestran el mismo patrón que los del 22 de abril, con casos/millón, muertes/millón, casos/prueba y muertes/prueba estadísticamente significativos para los estados con mmW en comparación con los estados sin mmW. Para los datos acumulados hasta el 31 de mayo de 2020, comparando estados con mmW y sin mmW, hubo 5776 frente a 3220 casos por millón (proporción 1,79, p = 0,012); 307 vs. 158 muertes por millón (ratio 1,95, p = 0,049); 9,88% vs. 5,88% casos por prueba (ratio 1,68, p = 0,003); y 0,494% frente a 0,270% de muertes por prueba (proporción 1,83, p = 0,025) (Tabla 4B y C; Figura 3A y B; Figura 4A y B).

Tabla 4. Tasas de casos y muertes atribuidas a COVID-19 y correlaciones de Pearson para la densidad de población, el índice mmW y su interacción para los estados de EE. UU. para datos acumulados hasta (A) el 22 de abril de 2020; (B) 15 de mayo de 2020; y (C) 31 de mayo de 2020. La significancia estadística se indica con * (p < 0,05) y ** (p < 0,01). NOTA: YTD es el año hasta la fecha.

Figura 3. Casos/millones de COVID-19 atribuidos (A) y muertes/millones (B) para estados con y sin 5G mmW para datos hasta el 31 de mayo de 2020.

Figura 4. Porcentaje de casos/prueba (A) y muertes/prueba (B) de COVID-19 atribuidos para estados con y sin tecnología 5G mmW para datos hasta el 31 de mayo de 2020. Nota: escala diferente.

3.3 Condados con y sin 5G mmW

Se analizaron los datos de 53 condados con 5G mmW y 49 condados sin 5G mmW. Al comparar los condados con mmW y sin mmW, hubo 7100 frente a 3797 casos por millón (proporción 1,87, p = 0,005) y 446 frente a 168 muertes por millón (proporción 2,65, p = 0,012), y estas diferencias fueron estadísticamente significativas. La tasa de letalidad, que es muertes/casos, fue mayor para los condados con mmW (4,70% frente a 4,07%, relación 1,15), pero esta diferencia no fue estadísticamente significativa (Tabla 5; Figuras 5A y 5B).

Figura 5. Casos/millón (A) y muertes/millón (B) atribuidos a COVID-19 para condados con y sin tecnología 5G mmW hasta el 31 de mayo de 2020. Nota: escala diferente.

Tabla 5. Estadísticas descriptivas y correlaciones de Pearson para condados de EE. UU. hasta el 31 de mayo de 2020 con y sin 5G mmW para población, densidad de población, índice mmW, índice de calidad del aire (ICA), latitud y número de casos atribuidos a COVID-19 y tasas de mortalidad. La significación estadística se indica con * (p < 0,05) y ** (p < 0,01).

3.5.1 Correlaciones de las tasas de casos y muertes con la densidad de población

La densidad de población está fuertemente correlacionada con las tasas de casos/millón, casos/prueba y muertes/millón, y muertes/prueba en los 50 estados (r =0,60 a 0,79 de abril a mayo) (Tabla 4). La densidad de población es un indicador del contacto de persona a persona, así como de la cantidad de exposición a la radiación inalámbrica. Por ejemplo, en la ciudad de Nueva York, muchos residen en edificios de apartamentos de varios niveles donde están expuestos a muchos enrutadores Wi-Fi y otros dispositivos inalámbricos de los vecinos cercanos. Además, los enrutadores Wi-Fi de ciertos proveedores tienen puntos de acceso Wi-Fi públicos que brindan servicio a otros clientes. Estos puntos calientes emiten suficiente radiación para conectar de forma inalámbrica a cualquier persona dentro de un radio de 100 metros [13]. Quienes viven en un complejo de apartamentos en medio de una gran ciudad urbana probablemente estén expuestos a más puntos de acceso Wi-Fi que quienes viven en casas unifamiliares en los suburbios. Entonces, aunque la densidad de población es un factor importante en la transmisión, una mayor densidad de población también significa inherentemente una mayor exposición a la radiación inalámbrica de los vecinos (Tabla 4 para datos estatales y Tabla 5 para datos del condado). A nivel de condado, también se encontró que la densidad de población estaba fuertemente correlacionada con las tasas de casos y muertes. La correlación de Pearson entre casos/millón y densidad de población fue de 0,594, entre muertes/millón y densidad de población fue de 0,699, y entre muertes/casos y densidad de población fue moderada, de 0,43 (Tabla 5). Estas correlaciones para la densidad de población son comparables a las reportadas en otros estudios. Un estudio [14] encontró una correlación de Pearson de ~0,6 para el transporte público y los casos de COVID-19 por millón, y una correlación de ~0,5 para la densidad de población y los casos de COVID-19 por millón. Un estudio brasileño informó una correlación negativa entre los casos de COVID-19 y la temperatura (r = -0,38) y una relación positiva entre los casos de COVID-19 y la densidad de población (r = 0,51) [15].

3.5.2 Correlaciones de las tasas de casos y muertes con la exposición a ondas milimétricas

El índice mmW está correlacionado de moderada a fuerte con casos por millón, casos por prueba, muertes por millón y muertes por prueba para los 50 estados. Para los datos acumulados hasta el 22 de abril de 2020, las correlaciones de Pearson con el índice mmW para casos/millón (r = 0,479) y muertes/millón (r = 0,580) fueron las correlaciones más altas de los datos de abril y mayo. De abril a mayo, las mismas correlaciones tuvieron una ligera tendencia a la baja, pero la regresión lineal múltiple con datos acumulados hasta el 31 de mayo de 2020 determinó que el índice mmW era un factor estadísticamente significativo en las tasas de casos y muertes, lo que se analiza más adelante. La correlación entre la densidad de población y el índice mmW es muy baja, 0,072, lo que significa que la densidad de población y el índice mmW no están correlacionados entre sí, y que un área con un índice mmW alto no es necesariamente un área de alta densidad. Esto es importante porque significa que las tasas más altas de casos y muertes en los estados con mmW no se deben únicamente a la mayor densidad de población que puede estar presente en esos estados. A nivel de condado, también se encontró que la exposición a mmW estaba fuertemente correlacionada con las tasas de casos y muertes. La correlación de Pearson para el índice mmW y para casos/millón fue de 0,615, para muertes/millón fue de 0,709 y para muertes/casos fue moderada de 0,371 (Tabla 5). Para los condados de California, hubo fuertes correlaciones entre el índice de exposición mmW y los casos por millón (r = 0,705) y las muertes por millón (r = 0,591). También hubo fuertes correlaciones para el índice de calidad del aire (AQI) y los casos (r = 0,512) y muertes (r = 0,557) por millón (Tabla 6). Sin embargo, la densidad de población y la latitud no estaban bien correlacionadas con los casos y muertes por millón en los condados de California.

3.5.3 Sinergia entre la densidad de población con la exposición en mmW

Hubo una interacción positiva entre la densidad de población y el índice mmW actuando juntos que fue mayor que el efecto de la densidad de población o mmW actuando singularmente sobre las muertes por millón en los datos acumulados hasta el 22 de abril. Esto se debe a que la interacción de la densidad de población con mmW (PopDensity*mmW) tuvo una mayor correlación (0,783) con las muertes/millón (Tabla 4A) que la correlación de la densidad de población (0,577) o el índice mmW (0,580) solos con las muertes/millón, lo que significa que la acción combinada de La densidad de población con el índice mmW tuvo un efecto más fuerte sobre las muertes/millón que la densidad de población o el índice mmW por separado. 3.5.4 Correlaciones de las tasas de casos y muertes con la latitud y la vitamina D

La latitud es un indicador de la posible exposición al sol y la producción de vitamina D. A medida que aumenta la latitud, la intensidad de la radiación solar disminuye, lo que reduce la producción endógena de vitamina D. Se ha descubierto que las latitudes más altas están parcialmente asociadas con mayores tasas de mortalidad por COVID-19 [16]. Se ha descubierto que los niveles bajos de vitamina D son un factor de riesgo de las complicaciones del COVID-19, que se analizarán más adelante. Se encontró que la latitud tenía una correlación débil con las tasas de casos y muertes (0,199 a 0,268 en la Tabla 5); sin embargo, según el análisis de regresión, que se discutirá más adelante, la latitud fue un factor estadísticamente significativo en las tasas de casos y muertes.

3.5.5 Correlaciones de las tasas de casos y muertes con el índice de calidad del aire (ICA)

Se encontró que el AQI tenía una correlación muy pequeña o débil con las tasas de casos y muertes en el análisis estatal y de condado de EE. UU. Para los estados, las correlaciones oscilaron entre 0,047 y 0,319 (Tablas 4A a C), y a nivel de condado, la las correlaciones oscilaron entre -0,212 y -0,072 (Tabla 5). Para los condados de California, la calidad del aire estuvo fuertemente correlacionada con los casos por millón y las muertes por millón (r = 0,512 y r = 0,557 respectivamente, Tabla 6), y la calidad del aire fue un factor estadísticamente significativo para los casos por millón y las muertes por millón ( p = 0.0016 y p = 0.0031 respectivamente, Tabla 7)
La calidad del aire sí tiene un impacto en las enfermedades respiratorias. El AQI oscila entre 0 y 500, y el aire se considera insalubre por encima de 100, muy insalubre entre 201 y 300 y peligroso entre 301 y 500. Los datos promedio del ICA para todos los estados estuvieron entre 21,2 y 51,2, lo que indica aire relativamente limpio, lo que puede explicar por qué el ICA no apareció como un factor significativo a nivel estatal. Además, el AQI utilizado fue un promedio anual y no datos en vivo, y durante los cierres, las emisiones de los automóviles y la industria se redujeron significativamente, lo que probablemente hizo que la calidad real del aire a la que las personas estuvieron expuestas fuera mejor que los datos del AQI utilizados.

3.6 El análisis multivariado muestra que la densidad de población, la latitud y el índice mmW son factores estadísticamente significativos en las tasas de casos y muertes

Según una regresión lineal múltiple, a nivel estatal, la densidad de población y el índice mmW contribuyeron estadísticamente de manera significativa a las tasas de casos y muertes; Se encontró que la urbanización no es un factor estadísticamente significativo en comparación con la densidad de población y el índice mmW. A nivel de condado, la densidad de población, el índice mmW y la latitud contribuyeron estadísticamente de manera significativa a las tasas de casos y muertes. Para los condados de California, solo el índice AQI y mmW contribuyeron estadísticamente de manera significativa (p<0,01) a las tasas de casos y muertes. Para las tasas de casos y muertes, los valores de p para la densidad de población estuvieron entre 1,02E-13 y 0,0064 para los estados y condados mmW; los valores de p para el índice mmW estuvieron entre 5,00E-06 y 0,026 para los estados, condados y condados de California mmW; los valores de p para la latitud fueron 0,014 y 0,045 para los condados mmW; los valores de p para el AQI fueron 0,0016 y 0,0031 para los condados de California (Tabla 7). Todas las ecuaciones de regresión y los valores p para densidad, índice mmW, AQI y latitud se dan en la Tabla 7.

El análisis multivariado mediante regresión lineal múltiple mostró que la mayor densidad de población media en los estados y condados mmW no es la razón principal de sus mayores tasas de casos y muertes, sino que el índice mmW tiene al menos un impacto tan grande como la mayor densidad. A nivel estatal, la contribución del índice mmW es aproximadamente la misma que la de la densidad más alta, pero a nivel de condado, la contribución del índice mmW es al menos tres veces mayor que la de la densidad (Tabla 8).

La ecuación de regresión para casos/millón estatal (Tabla 7) es: Casos/millón = 1418 + 32.54 densidad estatal + índice 7100 mmW, con un R2 ajustado de 0.732, lo que significa que el 73.2% de la variación en casos/millón se explica por la densidad de población estatal y el índice mmW, y el R2 ajustado mide qué tan cerca están los datos de la línea de regresión ajustada. Tanto la densidad de población del estado como el índice mmW contribuyen estadísticamente de manera significativa a los casos/millón (p < 0,01 para ambos, Tabla 7), y la ecuación de regresión es estadísticamente significativa con un valor de p = 1,35E-14, que es mucho menor. que p < 0,01 (Tabla 7). El aumento en la densidad de población estatal entre el estado promedio con mmW y el estado promedio sin mmW es 91,7-50,2 = 41,5 (Tabla 3). Por lo tanto, la contribución a la media de casos/millón para los estados con mmW de su mayor densidad de población promedio = 32,54*41,5 = 1350 (Tabla 8). El aumento en el índice mmW entre el estado promedio mmW y el estado promedio sin mmW es = 0,207 – 0 = 0,207 (Tabla 3). Por lo tanto, la contribución a la media de casos/millón para estados mmW de su índice de exposición mmW = 7100 * 0,207 = 1470 (Tabla 8). Por lo tanto, la contribución a la media de casos/millón para estados con mmW debido a la exposición a mmW es casi la misma, pero ligeramente mayor que la de la mayor densidad de población (1470 frente a 1350 de los 5776 casos/millón reales (Tabla 8). Por lo tanto, la media más alta de casos/millón para los estados mmW se debe a la mayor densidad de población promedio Y a la exposición mmW de esos estados, siendo la contribución de cada uno aproximadamente la misma.

Las ecuaciones de regresión también predicen cuáles serían las tasas de casos y muertes si no hubiera exposición a mmW. Por ejemplo, la media de casos/millón de los estados con mmW es 5776 casos/millón; sin embargo, si no hubiera mmW en estos estados, la misma ecuación de regresión predice que la media de casos/millón sería un 24% menor, 4403 casos/millón (Tabla 8).
Para todas las tasas de casos y muertes de los estados, condados y California, las contribuciones de la mayor densidad de población y de la exposición mmW de los estados y condados mmW se dan en la Tabla 8, así como las tasas de casos y muertes previstas. sería si no hubiera exposición mmW.

Tabla 7. Ecuaciones de regresión para datos acumulados hasta el 31 de mayo de 2020. La significación estadística se indica con * (p < 0,05) y ** (p < 0,01).

Tabla 8. Valores previstos y contribuciones del índice mmW y densidad media más alta para el estado o condado de mmW para datos acumulados hasta el 31 de mayo de 2020.

La Figura 6 muestra que el factor de exposición mmW está mejor correlacionado que la densidad de población con las tasas de casos y muertes, y esto también se observa en el R2 más alto para el factor de exposición mmW. Para los casos/millón, el R2 fue de 0,501 para la exposición a mmW como predictor en comparación con el R2 de 0,363 para la densidad de población, y para las muertes/millón, el R2 fue de 0,632 para la exposición a mmW como predictor en comparación con el R2 de 0,526 para la densidad de población.

Estas regresiones R2 para casos y tasas de mortalidad de COVID-19 en función de la exposición mmW, la densidad de población y la latitud son mejores que las encontradas por otros. En Nueva York, una correlación positiva entre los casos de COVID-19 por millón y la densidad de población fue R2 = 0,17, p <0,01, y entre los casos por millón y las tasas de desplazamiento en transporte público, R2 = 0,25, p <0,01 [17].

4. Discusión

El mundo cambió en marzo de 2020 después de que la OMS clasificara el COVID-19 como una pandemia y los países cerraran sus fronteras e iniciaran el distanciamiento social. El ingreso a las unidades de cuidados intensivos (UCI) de los hospitales alcanzó un máximo histórico en algunos lugares y los pacientes ancianos fueron trasladados a residencias de ancianos, donde los residentes y el personal desarrollaron rápidamente síntomas mortales de COVID-19.
Los ventiladores, comúnmente utilizados para enfermedades respiratorias, no fueron tan efectivos como se esperaba y médicos de todo el mundo compartían sus preocupaciones sobre los protocolos de tratamiento que no estaban funcionando. También se informaron complicaciones cardiovasculares atípicas, incluidos coágulos sanguíneos, hipoxia, arritmia, niveles más bajos de hemoglobina y accidentes cerebrovasculares, incluso en pacientes más jóvenes [18-19].

Figura 6. Gráfico de regresión para 53 condados con tecnología 5G mmW para casos/millón de COVID-19 atribuidos y muertes/millón en función de la densidad de población (A y B) y en función de la exposición a 5G mmW (C y D) hasta mayo 31, 2020.

La COVID-19 era claramente diferente de las enfermedades respiratorias virales anteriores, y se propuso una teoría de que la COVID-19 podría estar asociada con el lanzamiento de la tecnología 5G mmW, que había ocurrido justo antes de los primeros casos de COVID-19 en China [20]. .

Nuestros resultados muestran un aumento estadísticamente significativo entre los casos y muertes atribuidos a COVID-19 en estados y condados de EE. UU. con tecnología 5G mmW y sin ella. Los estados con tecnología 5G mmW tuvieron un exceso de casos y muertes por millón en comparación con los estados sin esta tecnología, lo cual fue el caso en tres fechas diferentes: 22 de abril, 15 de mayo y 30 de mayo. Cuando examinamos los condados de EE. UU., para determinar qué tan sólido es esto relación fue, tuvimos la misma tendencia.

La regresión lineal múltiple y los coeficientes de correlación de Pearson han demostrado que el índice mmW fue estadísticamente significativo para las tasas de casos y muertes en los análisis de los estados, condados y condados de California, es decir, en los tres análisis, mientras que la densidad de población fue estadísticamente significativa para dos de los análisis, y el índice de calidad del aire y la latitud fueron estadísticamente significativos para sólo uno de los análisis.

4.1 Anomalías del COVID-19 y radiación inalámbrica

Existen algunas anomalías únicas en el COVID-19 que lo distinguen de otras infecciones virales. Estas anomalías son múltiples coágulos de sangre que se forman en órganos y vasos sanguíneos, inflamación severa, hipoxia e hipoxemia, y lesiones en la piel incluso en aquellos que dan negativo en la prueba de SARS-CoV-2 (lo que sugiere que sus síntomas pueden deberse a algo distinto al SARS-CoV-2). CoV-2), y síntomas que persisten durante meses después del inicio inicial de la infección y que se asemejan a los síntomas de la enfermedad por microondas. Lo interesante de estas anomalías es que la exposición a RF puede exacerbarlas todas.
Algunos pacientes con COVID-19 informan que han estado enfermos durante muchos meses, a pesar de que las pruebas del virus SARS-CoV-2 dieron negativo, con numerosos síntomas de enfermedad por microondas. La enfermedad por microondas, que la Organización Mundial de la Salud denomina intolerancia ambiental idiopática atribuible a campos electromagnéticos (IEI-EMF), es el término médico para el síndrome de síntomas que resultan de la exposición crónica a radiaciones no ionizantes. También se la conoce como sensibilidad electromagnética según la Ley de Estadounidenses con Discapacidades (ADA) o electrohipersensibilidad (EHS) en algunos estudios científicos. Sin embargo, enfermedad electromagnética (EMI) es quizás un término más apropiado ya que la exposición a RFR tiene el potencial de afectar a todos los seres humanos y no sólo a aquellos que son altamente sensibles a esta radiación. La mayoría de los síntomas que estos pacientes prolongados de COVID-19 tienen en común con la enfermedad por microondas son dolores de cabeza, fatiga, dificultad para concentrarse, problemas de memoria, insomnio, anomalías cardiovasculares como palpitaciones y taquicardia, tinnitus, ansiedad, depresión y lesiones cutáneas según un diagnóstico de COVID. -19 Informe de encuesta de la Facultad de Medicina de la Universidad de Indiana [21]. Al menos 24 de los síntomas prolongados de COVID informados en la encuesta también son síntomas de enfermedad por microondas, también conocida como EHS [22] (Figura 7).

La radiación inalámbrica es una sustancia tóxica que degrada el sistema inmunológico, y “la exposición a innumerables sustancias tóxicas degrada el sistema inmunológico, cuya disfunción luego es aprovechada por el SARS-CoV-2 para provocar COVID-19” [23]. Un estudio ruso reciente encontró una fuerte correlación entre los límites de exposición de un país a la radiación de RF y las muertes por millón (r=0,577) y las muertes por casos (r=0,551) por COVID-19 [24].

Figura 7. Prevalencia de síntomas comunes tanto al COVID-19 como a la Electrohipersensibilidad (EHS). Fuentes: *[21], **[22]

4.2 Mecanismos comunes de daño y efectos sinérgicos entre la radiación de RF y el COVID-19.

La radiación de radiofrecuencia (RFR) comparte algunos mecanismos de daño con el SARS-CoV-2 que podrían actuar sinérgicamente con el SARS-CoV-2 para promover y prolongar la infección. Como se explica a continuación: (1) la RFR perjudica el sistema inmunológico, lo que contribuiría a que un mayor número de personas se infecten y mueran a causa de una enfermedad [25-28]; (2) Se sabe que la RFR aumenta los radicales libres y contribuye al estrés oxidativo, lo que provoca un aumento de la inflamación [29-33]; (3) La RFR afecta la sangre, el corazón y el sistema nervioso autónomo, lo que produce alguna combinación de hipoxia, taquicardia, arritmia, formación de rouleaux y regulación positiva simpática [34-36]; (4) La RFR interfiere con los mecanismos de reparación del cuerpo [37-39]; y (5) una población en crecimiento (entre el 1% y el 10%) en los países desarrollados no puede tolerar los niveles actuales de RFR [40-41], y desarrolla síntomas de enfermedad por microondas que son similares a los reportados durante largos períodos de COVID-19 (Figura 7).

La enfermedad por microondas es provocada por nuestra creciente exposición a la RFR emitida por teléfonos móviles e inalámbricos, estaciones base de teléfonos móviles, radares, antenas de transmisión, Wi-Fi, Bluetooth, medidores inteligentes, electrodomésticos inteligentes, hogares inteligentes, bombillas inteligentes, sistemas de seguridad inalámbricos, asistentes personales inalámbricos, monitores inalámbricos para bebés y dispositivos portátiles inalámbricos, y ahora un número cada vez mayor de personas también están expuestas a 5G mmW.

Las mayores exposiciones a la radiación se deben a la menor distancia a las personas y a la mayor densidad de antenas para 5G mmW. Esto lo reconoce la propuesta de la FCC de diciembre de 2019 de aumentar cuatro veces los límites de exposición actuales para dar cabida a dispositivos e infraestructura 5G mmW. El límite de exposición actual para la población general de 1000 μW/cm2 promediado durante un período de 30 minutos ha sido la pauta desde 1996 según FCC 47 CFR Ch. I § ​​1.1310 y la FCC ha propuesto aumentarlo a 4000 μW/cm2 indefinidamente en su Aviso de reglamentación propuesta de la FCC de 2019 19-126 [9].
No se han probado los efectos biológicos a largo plazo de 5G mmW y existe una creciente preocupación por parte de las comunidades científica y médica de que esta tecnología pueda tener consecuencias biológicas adversas. Los estudios sugieren que mmW puede contribuir al daño ocular, arritmias, resistencia a los antibióticos entre las bacterias, efectos teratogénicos en drosophila y deterioro de la inmunidad en ratones [42]. Aunque los mmW se absorben principalmente en la piel, la señalización sistémica en la piel a partir de mmW puede provocar efectos fisiológicos en los sistemas nervioso, cardiovascular e inmunológico mediados a través de mecanismos neuroendocrinos [42]. En el Informe BioInitiative de 2012 se incluye un compendio de 3800 estudios que muestran una gran variedad de efectos biológicos nocivos de la RFR a niveles no térmicos (y por debajo de los límites de exposición de la FCC) [43].

4.3 La radiación inalámbrica afecta el sistema inmunológico, aumenta el estrés oxidativo y la inflamación

Existe una presunción común de que los mmW son más seguros que las frecuencias más bajas utilizadas en 4G y generaciones anteriores de comunicaciones inalámbricas porque los mmW se absorben principalmente en la piel. Sin embargo, las respuestas biológicas a la irradiación mmW pueden iniciarse dentro de la piel y la señalización sistémica posterior en la piel puede provocar efectos fisiológicos en el sistema nervioso, el corazón y el sistema inmunológico [44]. Las ciudades con 5G mmW tendrían los niveles potenciales de exposición a RF más variados y más altos porque 5G mmW requiere el uso de múltiples celdas pequeñas muy cerca de los usuarios y las tres bandas de frecuencias para 5G, además de la radiación de generaciones anteriores de comunicaciones inalámbricas. ..

Además, se ha informado de inflamación grave en casos de COVID-19 y el estrés oxidativo es una causa de inflamación [45]. Hay muchos estudios que demuestran que la radiación inalámbrica causa estrés oxidativo y genera radicales libres [29-33, 46-48]. Una revisión realizada por un comité de expertos designado por el gobierno suizo encontró que los RF-EMF aumentaban el estrés oxidativo, lo que puede provocar cambios en el equilibrio oxidativo, y que aquellas personas con condiciones preexistentes (deficiencias inmunes o enfermedades como diabetes y enfermedades neurodegenerativas) que comprometen los mecanismos de defensa del cuerpo (incluida la protección antioxidante) pueden experimentar efectos de salud más graves debido a la exposición a los campos electromagnéticos; Además, los individuos jóvenes y ancianos pueden reaccionar de manera menos eficiente al estrés oxidativo inducido por los campos electromagnéticos [49]. Entonces, la exposición crónica a la radiofrecuencia crea estrés oxidativo y el estrés oxidativo provoca inflamación. También se ha demostrado que la exposición a radiofrecuencia aumenta directamente la inflamación mediante la producción de citocinas proinflamatorias que hacen que el sistema inmunológico reaccione exageradamente [50].

Hay muchos estudios que muestran el efecto de la radiación inalámbrica en el sistema inmunológico [27, 43]. Una revisión de 2013 encontró que la radiación inalámbrica tiene un efecto estimulante sobre el sistema inmunológico inicialmente con una exposición a corto plazo y un efecto inmunosupresor con una exposición crónica [26]. La exposición a la radiación de los teléfonos móviles durante 1 hora al día durante 30 días comprometió el sistema inmunológico de las ratas, lo que provocó una disminución significativa de los niveles de inmunoglobulinas y del recuento total de leucocitos, linfocitos, eosinófilos y basófilos; y un aumento significativo en el recuento de neutrófilos y monocitos [51]. Se descubrió que la protección contra los campos electromagnéticos mejora significativamente la función inmune y disminuye la inflamación en humanos; La actividad de las células NK (asesinas naturales) de los linfocitos aumentó en un 30% después de que se redujo la exposición a los CEM durante dos meses [52]. En 2015, se hizo un descubrimiento significativo de que el cerebro estaba conectado directamente al sistema inmunológico a través de vasos linfáticos [53], lo que significaría que el sistema inmunológico puede verse afectado directamente por el cerebro y las influencias ambientales que afectan al cerebro, como la conexión inalámbrica. radiación. Un estudio del gobierno de EE. UU. realizado por el Instituto Nacional de Salud encontró que la radiación de los teléfonos celulares puede afectar el cerebro al aumentar el metabolismo de la glucosa en el cerebro [54].

4.4 La tecnología inalámbrica afecta la vitamina D y el receptor de vitamina D

La vitamina D es esencial para el buen funcionamiento del sistema inmunológico. Los niveles bajos de vitamina D se han asociado con los síntomas más graves del COVID-19. Los pacientes con niveles bajos de vitamina D tienen el doble de probabilidades de experimentar complicaciones importantes por COVID-19 [55]. Otro estudio encontró que el 85% de los pacientes graves con COVID-19 tenían insuficiencia de vitamina D, y que el 100% de los pacientes de la UCI menores de 75 años tenían insuficiencia de vitamina D [56]. La tasa de letalidad de COVID-19 fue más alta en los países europeos con la mayor incidencia de deficiencia grave de vitamina D, y la suplementación con vitamina D puede reducir la mortalidad por COVID-19 [16].

La deficiencia de vitamina D puede ser el resultado de una inflamación causada por la exposición crónica a la radiación inalámbrica [40]. También se descubrió que la suplementación con vitamina D revierte los efectos negativos de la radiación de los teléfonos móviles en el sistema inmunológico de las ratas [41]. La radiación inalámbrica también reduce la actividad del receptor de vitamina D (VDR) al cambiar la forma del VDR, lo que perjudica la actividad del VDR y su capacidad para unirse a la vitamina D [28]. Esto es importante porque cuando un linfocito T se expone a un patógeno extraño, extiende un VDR para buscar vitamina D, y si no hay suficiente vitamina D, los linfocitos T no se activarán para destruir los patógenos invasores [57].

4.5 La radiación inalámbrica agota el glutatión, lo que reduce la vitamina D y promueve la infección.

Existe evidencia de que la baja producción endógena de glutatión ha provocado complicaciones en la COVID-19 y que los niveles bajos de glutatión reducen los niveles de vitamina D [58]. También se encontró que la vitamina D se correlaciona positivamente con los niveles de glutatión en pacientes diabéticos tipo II [59], que tienen un mayor riesgo de complicaciones por COVID-19. El tratamiento con glutatión de pacientes con neumonía por COVID-19 previno con éxito la tormenta de citoquinas en pacientes con COVID-19 [60]. Varios estudios han demostrado una reducción en la producción de glutatión debido a la exposición a la radiación inalámbrica. Se encontró que el glutatión estaba en niveles más bajos estadísticamente significativos en aquellos que vivían cerca de una torre de telefonía celular (a menos de 80 m) expuestos a una radiación de RF 100 veces mayor en comparación con aquellos que vivían lejos de una torre de telefonía celular (300 m o más) [37]. Otro estudio encontró que los trabajadores con radar en el ejército que habían estado trabajando con radar durante más de 10 años tenían menos del 50% de los niveles de glutatión que los trabajadores sin radar, y este nivel más bajo fue estadísticamente significativo [30].

4.6 La radiación inalámbrica reduce la ingesta de oxígeno y daña las mitocondrias

La exposición a la radiofrecuencia también afecta la estructura de la hemoglobina, reduciendo su capacidad para unirse al oxígeno. Después de solo dos horas de exposición a la radiación de los teléfonos celulares, la estructura de la hemoglobina humana cambió, disminuyendo su afinidad para unirse al oxígeno en los pulmones entre un 11 y un 12 % [34], lo que reduce la cantidad de oxígeno que sería transportado desde los pulmones al cuerpo. tejidos, contribuyendo a la hipoxia. Esto es importante porque la capacidad del SARS CoV-2 para infectar células aumenta cuando los niveles de oxígeno en sangre disminuyen. La secuencia de “escisión de furina” en el virus activa un mayor ataque del receptor ACE2 y la invasión celular en ambientes con poco oxígeno [61]. La radiación de RF también afecta la cadena de transporte de electrones en las mitocondrias. Las mitocondrias suministran energía a las células y consumen la mayor parte del oxígeno de la célula. La exposición a la radiofrecuencia provoca disfunción mitocondrial, lo que provoca un menor consumo de oxígeno en la célula y una menor producción de energía, lo que provocaría fatiga. Las fuentes inalámbricas de CEM que causan una gran fuga de electrones de la cadena de transporte de electrones mitocondrial se atribuyeron como la principal causa de daño a los CEM en las células reproductivas humanas, y la exposición inalámbrica a los CEM aumentó la producción de especies reactivas de oxígeno (ROS) por parte de las mitocondrias [32].

4.7 La radiación inalámbrica promueve la coagulación de la sangre

La vitamina D también tiene un efecto anticoagulante y se ha demostrado que los niveles bajos de vitamina D aumentan la posibilidad de que se formen coágulos de sangre venosa [62].

Se ha informado de la formación de coágulos sanguíneos que provocan accidentes cerebrovasculares y otras complicaciones en casos de COVID-19 en personas jóvenes y de mediana edad sin factores de riesgo de coagulación. En los niños, una afección asociada con el COVID-19 conocida como síndrome inflamatorio multisistémico infantil (MIS-C, por sus siglas en inglés) con síntomas que incluyen “dedos de los pies COVID” implica la inflamación de los vasos sanguíneos y la formación de coágulos sanguíneos.

La exposición a radiofrecuencia puede hacer que los glóbulos rojos se aglutinen y se peguen, lo que se conoce como formación de rouleaux [35-36] (Figura 8). Ya en 1978, se descubrió que los efectos de mmW en la sangre causaban una “tendencia a la hipercoagulación” con una exposición de 1000 μW/cm2 o menos [63]; 1000 μW/cm2 durante 30 minutos es el límite de exposición actual para mmW para el público en los EE. UU. Se descubrió que los campos electromagnéticos aumentan el riesgo de formación de coágulos sanguíneos [64]. Otros estudios también han mostrado cambios en la viscosidad de la sangre y la formación de rouleaux con frecuencias de 2 kHz [65]. Las frecuencias en el rango de 0 a 3 kHz se encuentran en las comunicaciones inalámbricas en forma de pulsación y modulación, y existe evidencia significativa de que los efectos biológicos de las comunicaciones inalámbricas se deben a estos campos eléctricos; Además, la aplicación de campos electromagnéticos pulsados ​​(PEMF) durante cortos periodos de tiempo tiene efectos terapéuticos [44] como la estimulación del crecimiento óseo [66]. La modulación adecuada en la terapia de campo electrostático pulsante puede reducir la formación de rouleaux [67]. Los campos electromagnéticos se han utilizado terapéuticamente durante más de cien años, y los dispositivos PEMF, aprobados por la FDA, se han utilizado en animales y humanos para reducir la inflamación, aumentar la circulación y reducir el dolor [68]. El hecho de que la radiación de RF a niveles no térmicos se utilice en terapia médica significa que existen efectos biológicos de la radiación de RF a niveles no térmicos. Además, los mmW se utilizan en terapia médica, incluida la terapia contra el cáncer. En niveles de densidad de potencia que superan con creces los niveles permitidos por la FCC para comunicaciones inalámbricas de 1000 μW/cm2, se han utilizado mmW para estimular la actividad de las células inmunitarias suprimidas por fármacos contra el cáncer [69-70]. La exposición crónica a la radiación de RF dentro de los niveles permitidos por la FCC altera la función inmune mediante la estimulación de diversas respuestas alérgicas e inflamatorias; por ejemplo, la RFR aumenta los mastocitos en la piel, altera morfológicamente las células inmunes e interfiere con los procesos de reparación de tejidos [25]. Los efectos antiinflamatorios de mmW, que se logran sólo con frecuencias de modulación específicas para ciertas frecuencias portadoras de mmW, también se han utilizado terapéuticamente; pero sin la frecuencia de modulación correcta, ciertas frecuencias portadoras mmW eran “ineficaces” [71]. Por lo tanto, no es sólo la frecuencia portadora en mmW, sino también su combinación con las frecuencias de pulsación y modulación lo que determina los efectos biológicos. La terapia médica que utiliza radiación de RF y mmW se logra sólo en condiciones controladas, con portadoras específicas y frecuencias de pulsación y modulación con densidades de potencia específicas durante un período de tiempo específico y relativamente corto. La radiación de RF a la que estamos expuestos desde las comunicaciones inalámbricas es constante y aleatoria, con densidades de potencia variables, superpuestas con muchas frecuencias de diferentes fuentes que utilizan frecuencias de pulsación y modulación necesarias para permitir las comunicaciones inalámbricas sin tener en cuenta los efectos biológicos. Como consecuencia.

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