EL ESTUDIO CIENTÍFICO DE BARTOMEU PAYERAS LLAMADO “ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE Nº CASOS CORONAVIRUS / 1000 h. Y LOCALIZACIÓN ANTENAS 5G” – ¿LA VERDAD DETRÁS DE LA PANDEMIA ESTÁ RELACIONADA CON UN ENTORNO EXTERNO TÓXICO EN EL QUE SE INCLUYE LA RADIACIÓN 5G?

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Al principio del confinamiento en España el biólogo BARTOMEU PAYERAS I CIFRE, especialista en microbiología, publicó un estudio sobre la posible relación que podía existir entre el 5G y la “enfermedad” achacada al SARS-CoV-2 y que ha generado al parecer tantos enfermos y muertos, de manera que abría racionalmente la posibilidad, a tenor de los datos de que la enfermedad manifestada en la “pandemia” tuviese mucho que ver con una respuesta a una influencia electromagnética (una respuesta a un entorno tóxico al que el organismo tiene que hacer frente y conseguir adaptarse…o no).

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Pues bien el estudio de Payeras, se ha dado a conocer en estas últimas semanas, no solo por medios nacionales españoles como Castellón Diario, miciudadreal.es (diario digital ciudadano de Ciudad Real) o en Cambio16 sino que ha aparecido, dado que su estudio también analiza brevemente los casos en China y Estados Unidos,  nivel internacional, en  paginas web como la de gumshoenews.com o radiationdangers.com.

En la pagina de gumshoenews.com se comenta sobre el estudio lo siguiente:

“El primer estudio que demuestra una relación entre el brote de “Coronavirus” y la presencia de una red de 5G ha surgido de España por Bartomeu Payeras i Cifre. Bartomeu es un biólogo especializado en microbiología y está trabajando para la Universidad de Barcelona. Su estudio puede encontrarse aquí ( ) y ha sido traducido al inglés por Claire Edwards (on SOTN)

El estudio, creo, es altamente significativo ya que demuestra claramente la alta potabilidad que los daños de HIPOXIA por Covid-19 y las admisiones de hospital están directamente relacionada con la exposición a la redes de radiación electromagnética. Los gobiernos alrededor del mundo puede argumentar constantemente que el 5G es seguro y que no hay correlación con el brote de “coronavirus” – pero la revelación de estos datos parece irrefutable.

Algunos de los descubrimiento más sorprendentes son:

  • Los nueve países con más infecciones en el mundo recibieron todos señal por satélite de 5G.
  • Comparado 4 países cercanos de la misma latitud: Portugal, España,Italia y Grecia, los dos países con 5G (España e Italia) tiene un 220% más de infectados que Portugal y Grecia.
  • La comparación entre en el pequeño Estado de San Marino (Italia) y Croacia (al otro lado justo del Mar Adriático) es increíble. San Marino fue el primer Estado europeo en tener la tecnología 5G, y tiene el ratio más alto de infección. San Marino tiene 2.59 veces más de infecciones que Italia y 27 veces más que Croacia – un país que no tiene 5G.
  • Las cinco ciudades claves en Italia se alinean con el despliegue del 5G, como en España. Incluso los puntos clave en Madrid y Barcelona se alinean con la cobertura del 5G. Otra interesante comparación es entre Mexico y los Estados Unidos. Los ratios en el 5G USA es de 2.7 por 1000 habitantes, mientras que Mexico (sin 5g( es de 0.04/1000.
  • Las observaciones de Bartomeu sobre el 5G en China y alrededores es otra bandera roja. Las regiones alrededor de China tiene aproximadamente 10 veces menos de casos. Myanma tiene una tasa de infección de 0.0007/1000.

Está claro para la investigación de este biólogo que el 5G juega un papel en esta pandemia. Se tiene que asumir que las investigadores gubernamentales conocen los impactos en el cuerpo humano. Puede ser fácil y barato realizar experimentos para analizar el impacto en la salud de los humanos y otras formas de vida. Deben haber decidido que vale la plena asumir los riesgos de las frecuencias del 5G.

La única cosa que queda por discutir es: ¿LOS BENEFICIOS DEL 5G PESAN MÁS QUE LOS EFECTOS DE SALUD DE LA RADIACIÓN DE FRECUENCIAS ELECTROMAGNÉTICAS EN HUMANOS Y EN TODA LA VIDA EN ESTE PLANETA?”

Esto encaja perfectamente con la idea de que el origen de las “enfermedades” no sean los temidos virus sino que sea algo relacionado con el ENTORNO así como otras variables de un medio externo bastante toxificado no solo por las energías EM sino también por otros contaminantes. A saber: disruptores endocrinos, agrotóxicos, las hormonas usadas en la ganadería, los compuestos químicos presentes en los productos de consumo, los conservantes, potenciadores de sabor, una alimentación en general basada en procesados antinaturales,el uso de medicamentos tóxicos, vacunas, malos pensamientos, estrés, e incluso todas las sustancias que pueden estar vertiendo en la atmósfera debido a las fumigaciones aéreas y a las ondas EM empleadas mediante técnicas de GEOINGENIERÍA.

De la posibilidad que tanto la mala como la buena salud dependa más del entorno externo al que las células de nuestro organismo responda con una serie de mecanismos de membrana y del interior celular, ya se estuvo considerando cuando analicé la obra de otro biólogo BRUCE LIPTON a raíz de su obra “LA BIOLOGÍA DE LA CREENCIA” en un reciente post.

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Volviendo a Payeras; este investigador hizo publico su estudio de la correlación del 5G con los focos de mayor afección por el supuesto virus SARS-CoV-2 gracias a unos vídeos que estuvo subiendo a su canal de Youtube y de Vimeo y que han sido masivamente compartidos y, además, dejo el estudio completo para quien quisiera leerlo (a descargar en pdf aquí).

Cada vez es más alta la posibilidad de que sea el emplazamiento de las redes 5G, en determinados lugares, uno de los verdaderos culpables de la “pandemia”. Entonces, se deja abierta a la opción plausible de que un supuesto virus, de dudosa existencia, puede que no sea el culpable y que no hay que mirar únicamente al interior de los pacientes para saber que los aflige sino mirar al exterior circudante para saber que condicionantes e influencias ambientales no solo están determinando su biología sino que pueden estar comprometiendo  su salud e interfiriendo de forma negativa en la misma.

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A continuación os dejo el video resumen sobre este trabajo científico que este biólogo tuvo que subir a la plataforma de video Vimeo, tras ser censurado en yotube. Aunque en su canal de Youtube se pueden encontrar aún varios videos interesantes como aquellos que habla sobre 5G y Salud en los que menciona a otros científicos y médicos como ANA MARIA OLIVA (de la que hablé anteriormente en el blog) y como el Doctor en Medicina, CEFERINO MAESTU; Director del Laboratorio de Bioelectromagnetismo del Centro de Tecnología Biomédica de la Uniersidad Politénica de Madrid.

De Ceferino Maestu adjunto, por su interesante contenido,  la conferencia completa que dió en Segovia en 2018 para la I JORNADAS CIENTÍFICAS EQSDS (ELECTRO Y QUÍMICOS SENSIBLES POR EL DERECHO A LA SALUD) llamada “5G, SALUD y MEDIO AMBIENTE”

Dejo también el texto del estudio científico de Payeras completo, transcrito palabra por palabra e imagen a imagen, por si en algún momento el enlace de descarga deja de funcionar y no lo podeis conseguir desde otras fuentes:

ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE nº CASOS CORONAVIRUS / 1000 h. Y LOCALIZACIÓN ANTENAS 5G

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 las causas, 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 científicos sobre 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 al conocimiento 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 usada para 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 de este trabajo, ya que está basado en el método comparativo, no absoluto, de contagios.

Por esto, para evitar un error 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 para diferentes 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 es el 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 la viruela. Creó y trabajó en el Departamento de Microbiología marina en el Laboratorio Oceanográfico de Palma de 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 la vitamina 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.

Resultados Gráficos 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.

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Resultados y discusión

Para saber si el resultado obtenido es o no el de un fenómeno aleatorio, el análisis estadístico de los resultados de una experiencia, debe completarse con el cálculo de la probabilidad de que el suceso ocurra. El cálculo de la 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 de contagios. 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 los demás 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, que sumado 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 marcadas diferencias 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, por tanto, 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 es bajísimo, excepto unas antenas en la República Sudafricana; que casualmente presenta las cifras más elevadas de contagios de África.

7º. Los índices se diluyen. Los índices de algunas regiones se ven influenciadas por las ciudades con 5G, pero el 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 ciudades del 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 de laboratorio. 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 de este 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

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