ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTREnº CASOS CORONAVIRUS / 1000 h.
yLOCALIZACIÓN ANTENAS 5G

Estudio de la correlación entre casos de coronavirus y la presencia de redes 5G
Autor: Bartomeu Payeras i Cifre (1)Fecha: Marzo-Abril 2020
Introducción
La pandemia de COVID-19 y sus efectos a principios del 2020 ha sorprendido a científicos y políticos. Cualquier estudio encaminado al conocimiento del fenómeno y como consecuencia pueda contribuir a esclarecer lascausas, debería ser promovido y/o tenido en consideración en caso de que se realice.
En las redes sociales y medios de comunicación alternativos, se trata la citada correlación planteada en el enunciado. Llama la atención que, al menos en España, ningún medio se haya hecho eco de los estudios científicossobre el tema, ni planteado pregunta alguna al Gobierno en las ruedas de prensa diarias que este realiza para
dar cuenta del estado de la situación. Tampoco lo ha sido, o no ha trascendido que el equipo de científicos que
asesora al gobierno español haya realizado alguna manifestación al respecto.
Es de sentido común, que el poder demostrar esta correlación, sería un dato importantísimo para contribuir alconocimiento y a la solución del problema.
Objetivo
Evaluar si existe dicha correlación. Sin entrar de momento, en planteamientos posteriores de causa-efecto en
caso de resultar positivos los resultados. Al haber una muestra estadística suficientemente elevada, nos permitirá otorgar, a día de hoy, una gran fiabilidad de los resultados obtenidos.
Material y métodos
Afortunadamente el material estadístico oficial que diariamente se publica es una herramienta básica y valiosa
de la que hemos hecho uso. Hay que hacer constar que en estas publicaciones, en general la metodología usadapara el recuento de casos de contagios por coronavirus no ofrece datos reales. En España y otros muchos países,no se ha calculado, al no disponer de suficientes tests para dichos análisis. Pero esto no altera el resultado deeste trabajo, ya que está basado en el método comparativo, no absoluto, de contagios. Por esto, para evitar unerror estadístico, optaremos por comparar el valor de densidad de casos confirmados de coronavirus (expresado
en nº casos/1000 habitantes) en lugar de valores absolutos. Como que el criterio de recuento por las autoridades sanitarias dentro de un mismo estado o ciudad es el mismo, la comparación de los valores publicados paradiferentes ciudades o regiones serán igualmente fiables para la estadística. La comparaciones entre diferentes
países de casos confirmados, excluyendo los asintomáticos, serán igualmente fiables. Queda fuera de nuestro
alcance la posible excepción de algún país poco transparente que pueda manipular la publicación de sus datos.
El método utilizado ha sido el comparar el índice (nº casos/1000 h) entre países con o sin tecnología 5G. Entre
regiones de un mismo país con o sin tecnología 5G. Entre ciudades de un mismo estado con o sin tecnología
5G. Entre diferentes barrios de una misma ciudad con el mapa de redes 5G de dicha ciudad. Comparando estados con fronteras comunes con y sin tecnología 5G. Comparando el caso de un estado dentro de otro, como esel caso de San Marino.
- Los datos de cada esquema se han tomado el mismo día.
(1) Biólogo por la Universidad de Barcelona. Especializado en microbiología. Ha publicado trabajos de investigación. Trabajó e investigo en los laboratorios farmacéuticos Hubber en Barcelona con bacterias y virus de laviruela. Creó y trabajó en el Departamento de Microbiología marina en el Laboratorio Oceanográfico de Palmade Mallorca. Análisis clínicos en Centre d'Anàlisis Clínics en Palma. Ingeniería genética: Intercambio episómico entre Paracolobacter y Citrobacter C-3 con bacteriófago. Biograma, método para evaluar la actividad de lavitamina B12. Estudio contaminación bacteriana marina en el Puerto de Maón. Profesor de matemáticas, física
y química y biología en IEM. Descubrió el Código Dalí con el que éste encriptaba sus menajes en sus cuadros.

ResultadosGráficos y datos publicados a continuación:
1. Gráfico de los 9 países con más contagios del planeta
2. Gráfico e indices de 5 países com más contagios de Europa
3. Gráfico e indices de 4 países próximos en la misma latitud: Portugal, España, Italia, Grecia.
4. Gráfico e índices de Italia, San Marino, Croacia
5. Italia. Gráfico de contagios y red 5G
6. España. Gráfico cobertura 5G e índices.
7. Barcelona. Gráficos con cobertura 5G e índices.
8. Madrid. Gráficos de cobertura 5G e índices.
9. New York. Gráfico incidencia coronavirus y red 5G.
10. “Efecto frontera” entre México y U.S.A.
11. Gráfico redes 5G e índices en Canadá, U.S.A. y México.
12. África. Gráfico red 5G
13. Golfo Pérsico. Red 5G y Bases militares U.S.A.
14. China. Gráfico e índices de China y países limítrofes.

LOS 5 PAÍSES CON MÁS CONTAGIOS DE EUROPA CON TECNOLOGÍA 5GBARCELONA CAPITALAMAPAS SECTORIALES- CASOS/100.000 h

MAPAS COBERTURA5GB

4GC

D
Observación:
La cobertura 4G es general y por tanto no sirve
en este caso para comparar áreas de incidencia
de coronavirus. Pero el mapa de 5G es el que
más coincide con el mapa A. Lo que demuestra
que el factor 5G es decisivo.
Datos 21-abril-2020. Conselleria Salut. Generalitat Cat.

El país africano con más casos de coronavirus
es la República de Sudáfrica. El único que tiene 5G.

CHINA Y PAÍSES LIMÍTROFES

Resultados y discusión
Para saber si el resultado obtenido es o no el de un fenómeno aleatorio, el análisis estadístico de los resultadosde una experiencia, debe completarse con el cálculo de la probabilidad de que el suceso ocurra. El cálculo dela probabilidad se obtiene dividiendo el nº de casos favorables por el nº de casos posibles. Si el resultado demuestra que no se trata de un fenómeno aleatorio, hay que suponer que causal, motivo suficiente para analizar
las causas.
Para eliminar cualquier error al alza optaremos siempre por la opción numérica más conservadora.
Vamos pues a calcular la probabilidad de tres de los ejemplos analizados anteriormente.
a. Probabilidad de que los 9 países con más contagios del planeta sean países con redes 5G.
En el planeta hay 194 países. A 6 de marzo 2020 según GSMA hay 24 países con tecnología 5G (1).
Pr = 24/194 x 23/193 x 22/192 (nueve veces en total) == 0,1237 x 0,1191 x 0,1145 x 0,1099 x 0,1052 x 0,1005 x 0,0957 x 0,0909 x 0,0860 == 1,47 x 10 (elevado -9 ). La probabilidad es de 1 entre 680.000.000
Si incluímos a Japón que tambien tiene 5G y con un índice semejante a Corea de Sur:La probabilidad es de 1 entre 8.500.000.000
b. Probabilidad de que los 5 países con más contagios de Europa tengan redes 5G.
En Europa hay 49 países de los cuales a día de hoy es difícil saber cuales en estos momentos despliegan la 5G,
ya que hay 5 que han declarado una moratoria y otros muchos no tienen redes operativas aunque las compañías
publican como si ya lo fueran cuando solamente tienen firmados acuerdos. Lo calcularemos a la baja, como
opción conservadora, supondremos que unos 15 países tienen operativo el sistema 5G.
Pr = 15/49 x 14/48 x 13/47 x 12/46 x 11/45 = 0,00157. La probabilidad es de 1 entre 637
c. San Marino. Es altamente significativo el caso de San Marino ya que al estar enclavado dentro del territorio
italiano, con una cultura, economía, nivel social similares, presenta unos índices mucho más elevados de contagios. El que la única diferencia sea el tiempo de exposición de sus ciudadanos a la radiación 5G, debido a que
fue el primer estado del mundo en implantar dicha tecnología el 4 septiembre 2018, mientras que en Italia fue
el 5 junio 2019. Esto abre las puertas del debate sobre la probable influencia del 5G en el aumento del indice decontagios. Pr = 1/194 x 1/194. La probabilidad es de 1 entre 37.636
Es obvio que estas cifras son suficientemente elocuentes para no hacer necesario añadirle el cálculo de losdemás casos.
Los resultados de la página nº 8 de la Ciudad de Barcelona apuntan a que los factores sociológicos no tienen
influéncia significativa en el indice de casos, pero si vemos una clara relación con el mapa de cobertura 5G, quesumado a la conertura 4G nos dan una correlación entre la cobertura mobil y proporción de casos de coronavirus. De tener más datos, se debería ampliar este estudio a otras ciudades.

Conclusión
1º. Los resultados obtenidos demuestran con toda rotundidad una clara y estrecha relación entre índice de casos de coronavirus y la ubicación de antenas 5G.
2º. Este estudio, no analiza los efectos beneficiosos o perjudiciales causados sobre los humanos de las radiaciones electromagnéticas 5G. Pero si apunta en el sentido de una posible causa-efecto en la actual pandemia.
3º. Es significativo, original y exclusivo de esta pandemia, que presenta un “efecto de frontera”, con marcadasdiferencias entre estados contiguos con o sin implantación 5G. Es especialmente significativo que los países
limítrofes de China presentan tasas muy bajas de contagios. Observen también entre México y USA o entre
Portugal y España, etc.
4º. El caso de San Marino, es especialmente importante. El primer estado del mundo que implantó la 5G, portanto, el estado donde sus ciudadanos han estado más tiempo expuestos a dichas radiaciones, y sospechosamente, el primer estado del mundo en índice de contagios. La probabilidad de que suceda es de 1 entre 37.636.
5º. En las ciudades estudiadas: Madrid, Barcelona y Nueva York, también se observa la citada correlación. En
el estudio de la Ciudad de Barcelona (pag.8) se ve que el factor socioeconómico que más influye.
6º. Es muy significativo que en el continente africano, con escasos recursos sanitarios, pero sin 5G, el índice esbajísimo, excepto unas antenas en la República Sudafricana; que casualmente presenta las cifras más elevadasde contagios de África.
7º. Los índices se diluyen. Los índices de algunas regiones se ven influenciadas por las ciudades con 5G, peroel índice de dichas ciudades se diluye en los de la región a la que pertenecen. Por lo que es más significativo,como es el caso de España, el comparar Comunidades Autónomas uniprovinciales, que entre las que están
formadas por 3 o más de las antiguas provincias. Así vemos que algunas comunidades con 5G como La Rioja,Madrid, Navarra, presenta índices entre 4 y 8 veces superiores a otras sin 5G. Lo mismo pasa en otras ciudadesdel mundo en que la red 5G no abarca todo el territorio del estado o región.
8º. Estos datos y resultados tienen el valor de ser tomados “in vivo”, no a base de prospectivas o estudios delaboratorio. Nunca en la historia habíamos tenido tanta información epidemiológica de una enfermedad en
humanos para poder elaborar estudios científicos.
Una fórmula para poder responder a la cuestión de la causa-efecto, sería el poder desconectar, como mínimo
como medida preventiva, las redes 5G, y ver los resultados de la evolución de los casos de coronavirus. También lo sería el estudiar el índice en algún estado que a declarado la moratoria 5G una vez iniciada la pandemia
y estudiar si la estadística cambia.
Por todo lo aquí dicho y calculado, considero urgente el tomar en consideración los datos y conclusiones deeste estudio. Dadas las actuales circunstancias de gravedad de la pandemia, es responsabilidad de los medios
de difusión y de las autoridades políticas y sanitarias el tomar medidas urgentes. El hecho de conocer este
estudio y no actuar, podría ser considerado como mínimo negligencia o incluso prevaricación.
14-abril-2020

Bartomeu Payeras i Cifre