Los estudios investigativos sobre los efectos de la radiación de la radiofrecuencia en el hombre constituyen un reto, fundamentalmente porque es muy difícil evaluar con precisión la exposición de los sujetos a la radiación. Algunos de estos retos son:

  • La radiación, a campo distante, de la radiofrecuencia que emite una estación de base de teléfonos móviles puede ser afectada por muchos factores. Estos incluyen el tipo de servicio del móvil, las características de la antena, la altura a la que está emplazada la antena, la cantidad de antenas en lugares próximos, el número de usuarios en el área, y las estructuras o edificios que pueden obstaculizar la energía. Para obtener información precisa de la exposición a campo distante durante un estudio epidemiológico, deben realizarse una serie de mediciones individuales en cada sitio de antenas en cuestión. Un ejemplo de la variabilidad que puede existir en los diferentes lugares puede apreciarse en el estudio de Salud Canadá (1997) que realizó mediciones de campos de la RF en escuelas del área de Vancouver que tenían una antena PCS o análoga celular en estaciones de base cercanas. Salud Canadá encontró que la densidad de energía máxima recogida en exteriores varió de 230 a 6,200 veces por debajo del límite de exposición especificado en el Código 6 de Seguridad, y las mediciones en interiores de 4,900 a 59,000 veces por debajo del límite. En el 2001 la Agencia de Radiocomunicaciones, un agencia gubernamental en el Reino Unido, llevó a cabo una inspección de las estaciones de base de teléfonos móviles centrando su atención en aquellas emplazadas en escuelas. Se inspeccionaron 101 emplazamientos y se registraron emisiones “típicamente muchos miles de veces por debajo” de las directrices de la Comisión Internacional de Protección contra la Radiación no Ionizante.

  • También es muy difícil obtener evaluaciones precisas de la exposición a fuentes de radiación, a campo cercano, de la radiofrecuencia tales como las de una unidad de mano. La absorción de energía de la antena de un teléfono inalámbrico de mano es muy heterogénea y depende de una serie de factores físicos relacionados con el nivel de energía de la señal de la RF. Estos factores incluyen la distancia a la que se encuentra el usuario de la estación de base, la interferencia de estructuras y edificios en la señal, y la dirección en que se mueve el usuario con respecto a la antena (ICNIRP, 1996, Ahlbom, 2004). La intensidad de la absorción de la RF también depende del tiempo de uso, de la cantidad y duración de las llamadas individuales y cualquier otra “costumbre de uso individual” (Rothman, 1996). Esta última incluye el ángulo en el cual se sostiene el teléfono y la tendencia a utilizar uno u otro lado de la cabeza. Lonn et al. (2004) reportó que la potencia de energía era mayor en las áreas rurales que en las urbanas. Ellos infieren que esto se debe a la baja densidad de las estaciones de base en las áreas rurales, aunque reconocen que hay otros factores que afectan la potencia de energía, e.g la presencia de factores físicos analizados anteriormente. Hillert et al. (2006) también encontró, en un estudio realizado en Suecia y el Reino Unido, que la potencia alta de energía del teléfono celular era más frecuente en las áreas rurales, mientras que otros factores como (la duración, en movimiento, estacionario, en interiores, en exteriores) tenían menor importancia.

  • Otro reto en los estudios de observación es la selección y la evaluación de la exposición en grupos de control apropiados. La mayoría de los individuos están expuestos a cantidades  variables de campos EM en dependencia de su historial, del uso de efectos eléctricos en la casa y en el trabajo y la ubicación próxima a transmisores de telecomunicaciones o fuentes de distribución de energía eléctrica.

  • Es muy difícil establecer la exposición a un campo EM  de individuos por un período de tiempo significativo.
  • La reconstrucción del historial de la exposición, sin realizar mediciones directas, requiere de un número de suposiciones que pueden o no ser válidas.

En 1996 se publicaron una serie de trabajos con la intención de tratar algunas de estas cuestiones. Uno de ellos (Funch) describe la exactitud y viabilidad de utilizar los archivos de las compañías de teléfonos como un índice de la exposición para realizar un análisis correlativo con las respuestas de los titulares de cuentas a un cuestionario de sondeo. Otro trabajo (Rothman) trató de relacionar la información de los no suscritos, la información de la cuenta del usuario de un solo teléfono, la información de la agencia de crédito y la de la administración de la seguridad social para realizar una comparación de la mortalidad entre los usuarios de teléfonos móviles y portátiles. La conexión demostró tener algunas limitaciones de importancia, que incluye el potencial  para el margen de error como resultado de la pérdida de dos tercios de la población objetivo de análisis debido a la existencia de problemas en el mecanismo de conexión. Estos trabajos proporcionaron una visión de las dificultades para iniciar estudios epidemiológicos sobre el uso del teléfono celular.

Parslow (2003) reportó que los usuarios de celulares tienden a reportar un menor uso que el real. Desafortunadamente, el índice de participación en este estudio fue muy bajo, lo que pone en duda la validez de los resultados. Los estudios realizados por Cooper (2004) y por Ardoino (2004) describen el desarrollo de celulares especialmente adaptados que podían medir algunos aspectos del uso a largo plazo. Tecnologías como esta pueden contribuir a resolver las dificultades para determinar la exposición a la RF de los celulares. Mild (2005) propuso un método que permitía la combinación de uso de diferentes móviles (e.g. análogo y digital) y los inalámbricos con factores de peso. Esto tomaría en cuenta el hecho de que los teléfonos análogos operan con un máximo de energía mayor que el de los digitales, que a su vez operan con mayor energía que los inalámbricos.

Erdreich (2007) también utilizó SMPs para estudiar los factores que afectan la energía de salida de los teléfonos GSM durante su utilización, y encontraron que el factor más importante era el área de estudio, seguido por el movimiento del usuario y la ubicación (interior o exterior), la utilización de dispositivos que no requieren del uso de las manos y la urbanización.

El Estudio Interteléfono o entre teléfonos está constituido por una serie de estudios multinacionales de control de casos que examinan el riesgo de tumor cerebral y tumor de la glándula salival debido a la exposición a los teléfonos celulares. El grupo del Estudio Interteléfono llevo a cabo un estudio de validación de las memorias del uso a corto plazo del celular. Hubo una correlación de moderada a alta entre las memorias y el uso actual, medida por las operadoras o utilizando teléfonos con sofwares modificados.   Los autores encontraron que había un error sistemático moderado y un error aleatorio sustancial. Este último error provocaría una tendencia a reducir las posibilidades del Estudio Interteléfono para detectar un incremento en el riesgo de tumor cerebral, si es que el riesgo existe. Para más información sobre el Estudio Interteléfono, vea "Estudios Interphone".

 Auvinen y colegas estudiaron los factores que pueden afectar la validez de los estudios epidemiológicos sobre los efectos para la salud de los teléfonos celulares e hicieron énfasis en la imprecisión de la evaluación de la exposición en estos estudios. Señalan que esto en particular es más probable que suceda en los estudios de control de casos y que los estudios eventuales ofrecen una mejor oportunidad de mejorar la calidad de la evidencia. Un grupo de investigadores alemanes publicó dos trabajos (Samkange-Zeeb et al; Berg et al.), en los cuales evalúan la validez del uso autoreportado, a partir de un cuestionario utilizado en el Estudio Interteléfono. Encontraron una buena correlación, en términos de número de llamadas diarias, entre el uso autoreportado y la información proporcionada por los proveedores de conexiones. La correlación era moderada con respecto al uso acumulativo  Schuz (un autor en el trabajo de Berg) y Johansen (2007) también compararon el uso autoreportado del celular con información sobre el abonado. Esta información se obtuvo en estudios diferentes.  Encontraron una concordancia “razonable” entre las dos fuentes de evaluación de la exposición. Sostienen que las dos tienen limitaciones y pueden llevar a la subestimación potencial de una asociación. Como Auvinen et al., ellos opinan que estas limitaciones pueden minimizarse en estudios eventuales de seguimiento, donde los estimados de la evaluación se basarían en los registros de uso del abonado. SC Kim (2006) propuso un nuevo método para estimar los niveles, cuantitativos y relativos,  de exposición a la RF utilizando un modelo de conexión neural. Los parámetros utilizados para desarrollar este modelo fueron el tiempo promedio de uso diario, período total de uso en años, la SAR del teléfono específico, la no utilización de las manos, la extracción de la antena y el tipo de teléfono (de una sola cara o plegable). Blas (2007) showed that personal exposure meters are subject to errors associated with perturbations of the electric fields by the presence of the human body.

Todo lo anterior está relacionado fundamentalmente con los estudios sobre celulares. En otros estudios de la radiación de la radiofrecuencia la exposición por lo general se basa en la ubicación geográfica (en el caso de estudios de transmisores de radio y TV), o en el trabajo que realizan (en los estudios ocupacionales).

Es obvio que estos métodos de evaluación de la exposición no son precisos. Algunos utilizan los certificados de defunción como fuente de información para la ocupación de las personas, esta práctica ha sido demostrada como completamente inexacta. (Andrews KA, et al., Bioelectromagnetics 1999;20:512-518).

Referencias:

Ahlbom A, Green A, Kheifets L, Savitz D, Swerdlow A (2004): Epidemiology of health effects of radiofrequency exposure. Environ Health Perspect 112:1741-1754.

Alanko T, Hietanen M. A practical method to evaluate radiofrequency exposure of mast workers. Radiat Prot Dosimetry Dec 2 2008 Ahead of print.

Alanko T, Hietanen M. A practical method to evaluate radiofrequency exposure of mast workers. Radiat Prot Dosimetry Dec 2 2008 Ahead of print.

Andrews KA, Savitz DA (1999): Accuracy of industry and occupation on death certificates of electric utility workers: Implications for epidemiologic studies of magnetic fields and cancer. Bioelectromagnetics 20:512-518.

Ardoino L, Barbieri E, Vecchia P (2004): Determinants of exposure to electromagnetic fields from mobile phones. Radiat Prot Dosim 111:403-406.

Auvinen A, Toivo T, Tokola K (2006): Epidemiological risk assessment of mobile phones and cancer: where can we improve? European Journal of Cancer Prevention 15:516-523.

Bahillo A, Blas J, Fernandez P, Mazuelas S, Vinuela A, Lorenzo RM, Abril EJ.  (2008). E-field errors associated with RF dosimeters for RF human exposure assessment in urban environments. Conf  Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2821-2824.

Bahillo A, Blas J, Fernandez P, Mazuelas S, Vinuela A, Lorenzo RM, Abril EJ.  (2008). E-field errors associated with RF dosimeters for RF human exposure assessment in urban environments. Conf  Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2821-2824.

Belyaev IY, Grigoriev YG. (2007): Problems in assessment of risks from exposures to microwaves of mobile communication. Radiats Biol Radioecol 47(6):727-32.

Berg G, Schuz J, Samkange-Zeeb F, Blettner M (2005): Assessment of radiofrequency exposure from cellular telephone daily use in an epidemiological study: German validation study of the international case-control study of cancers of the brain-INTERPHONE-Study. J Expo Anal Environ Epidemiol 15:217-224.

Blas J, Lago FA, Fernandez P, Lorenzo RM, et al. (2007): Potential exposure assessment errors associated with body-worn RF dosimeters. Bioelectromagnetics 28:573-576.

Bürgi A, Theis G, Siegenthaler A, Röösli M (2007): Exposure modeling of high-frequency electromagnetic fields. J Expo Anal Environ Epidemiol 4 April 2007;doi:10.1038/sj.jes.7500575.

Breckenkamp J, Neitzke HP, Bornkessel C, Berg-Beckhoff G. Applicability of an exposure model for the determination of emissions from mobile phone base stations. Radiat Prot Dosimetry. Aug 2, 2008 Ahead of print.

Cardis E, Deltour I, Mann S, Moissonnier M, Taki M, Varsier N, Wake K, Wiart J. Distribution of RF energy emitted by mobile phones in anatomical structures of the brain.  Physics in Medicine and Biology 53(11):2771-2783.

Chauvin S, Gibergues ML, Wüthrich G, Picard D, Desreumaux JP, Bouillet JC. Occupational exposure to ambient electromagnetic fields of technical operational personnel working for a mobile telephone operator. Radiat Prot Dosimetry. Ahead of print. Sep 15, 2009.

Chen HY, Chuang CY.  (2009). Currents Induced in Human Bodies During Radiofrequency Exposure Near a Cellular Phone Base Station.  Electromagnetics 29(1) 13-23.

Conil E, Hadjem A, Lacroux F, Wong MF, Wiart J (2008). Variability analysis of SAR from 20 MHz to 2.4 GHz for different adult and child models using finite-difference time-domain. Phys Med Biol. 53(6);1511-25.

Cooper TG, Allen SG, Blackwell RP, Litchfield I, et al. (2004): Assessment of occupational exposure to radiofrequency fields and radiation. Radiat Prot Dosim 111:191-203.

Cooper TG, Mann SM, Khalid M, Blackwell RP. (2006): Public exposure to radio waves near GSM microcell and picocell base stations. J. Radiol Prot 26:199-211.

Davis CC, Balzano Q. (2009). The International Intercomparison of SAR Measurements on Cellular Telephones. Electromagnetic Compatibility, IEEE Transactions on. 51(2):210-216.

De Prisco G, d'Ambrosio G, Calabrese ML, Massa R, Juutilainen J. SAR and efficiency evaluation of a 900 MHz waveguide chamber for cell exposure. Bioelectromagnetics Ahead of print 31 March 2008.

Dreyer NA, Loughlin JE, Rothman K.J Epidemiological safety surveillance of cellular telephones in the US Radiation Protection Dosimetry (1999) 83:159-163.

Erdreich LS, Van Kerkhove MD, Scrafford CG, Barraj L, et al. (2007): Factors that influence the radiofrequency power output of GSM mobile phones. Rad Res 168:253-261.
Go to summary>

Findlay RP, Dimbylow PJ. Spatial averaging of fields from half-wave dipole antennas and corresponding SAR calculations in the NORMAN human voxel model between 65 MHz and 2 GHz. Phys Med Biol. 2009 Apr 21; 54(8):2437-47.

Frei P, Mohler E, Neubauer G, Theis G, Bürgi A, Fröhlich J, Braun-Fahrländer C, Bolte J, Egger M, Röösli M. Temporal and spatial variability of personal exposure to radio frequency electromagnetic fields. Environ Res. May 22, 2009. Ahead of print.

Funch DP, Rothman KJ, Laughlin JE, Dreyer NA (1996): Utility of telephone company records for epidemiologic
studies of cellular telephones. . Epidemiology 7: 299 – 302.
Go to summary>

Gosselin MC, Christ A, KÃœhn S, Kuster N. (2009). Dependence of the occupational exposure to mobile phone base stations on the properties of the antenna and the human body. Electromagnetic Compatibility, IEEE Transactions on. 51(2):227-235.

Hallberg O (2007): Adverse health indicators correlating with sparsely populated areas in Sweden. Eur J Cancer Prev 16:71-76.
Go to summary>

Hand JW (2008): Modelling the interaction of electromagnetic fields (10 MHz–10 GHz) with the human body: methods and applications. Phys. Med. Biol. 53:243-286.  

Hillert L, Ahlbom A, Neasham D, Feychting M, et al. (2006): Call-related factors influencing power output from mobile phones. J Expo Anal Environ Epidemiol 16:507-514.

Hirata A, Ito N, Fujiwara O. Influence of electromagnetic polarization on the whole-body averaged SAR in children for plane-wave exposures. Phys Med Biol. 54(4):N59-N65. January 14, 2009 Ahead of print.

Hirata A, Ito N, Fujiwara O. Influence of electromagnetic polarization on the whole-body averaged SAR in children for plane-wave exposures. Phys Med Biol. 54(4):N59-N65. January 14, 2009 Ahead of print.

Inyang I, Benke G, McKenzie R, Abramson M (2007): Comparison of measuring instruments for radiofrequency radiation from mobile telephones in epidemiological studies: Implications for exposure assessment. J Expo Anal Environ Epidemiol 28 February 2007;doi:10.1038/sj.jes.7500555.

Inyang I, Benke G, Morrissey J, McKenzie R, Abramson M. How well do adolescents recall use of mobile telephones? Results of a validation study. BMC Med Res Methodol. Jun 12, 2009. Ahead of print.

Inyang I, Benke G, McKenzie R, Abramson M. (2009). Use of hardware modified phones for exposure assessment in health studies in Australia: verification of compliance with standards. Australas Phys Eng Sci Med. 32(2):62-67.

Joseph W, Vermeeren G, Verloock L, Heredia MM. (2008): Characterization of personal RF electromagnetic field exposure and actual absorption for the general public. Health Physics. 95(3):317-330.

Joseph W, Verloock L, Tanghe E, Martens L. In-situ measurement procedures for temporal RF electromagnetic field exposure of the general public. Health Phys. 2009 May; 96(5):529-42.

Jung KB, Kim TH, Kim JL, Doh HJ, Chung YC, Choi JH, Pack JK. (2008): Development and Validation of Reverberation-Chamber Type Whole-Body Exposure System for Mobile-Phone Frequency. Electromagnetic Biology and Medicine 27(1):73-82.

Kheifets L and Oksuzyan S. Exposure assessment and other challenges in non-ionising radiation studies of childhood leukaemia. Radiation Protection Dosimetry Ahead of print Oct 21, 2008. doi:10.1093/rpd/ncn260.

Kühn S, Cabot E, Christ A, Capstick M, Kuster N. Assessment of the radio-frequency electromagnetic fields induced in the human body from mobile phones used with hands-free kits. Phys Med Biol. 54(18):5493-5508. Ahead of print. Aug 26, 2009.

Kim SC, Nam KC, Kim DW (2006): Estimation of relative exposure levels for cellular telephone users using a neural network. Bioelectromagnetics 27:440-444.

Kim BC, Choi HD, Park SO.  Methods of evaluating human exposure to electromagnetic fields radiated from operating base stations in Korea. Bioelectromagnetics 15 Apr 2008 Ahead of print.

Knafl U, Lehmann H, Riederer M. (2008): Electromagnetic field measurements using personal exposimeters. Bioelectromagnetics 29:160-162.

Kühn S, Jennings W, Christ A, Kuster N. (2009). Assessment of induced radio-frequency electromagnetic fields in various anatomical human body models. Phys. Med. Biol. 54 875-890.  

Kühnlein A, Heumann C, Thomas S, Heinrich S, Radon K. Personal exposure to mobile communication networks and well-being in children – A statistical analysis based on a functional approach. Bioelectromagnetics 29 jan 2009 Ahead of print.

Laakso I. 2009. Assessment of the computational uncertainty of temperature rise and SAR in the eyes and brain under far-field exposure from 1 to 10 GHz. Phys Med Biol. 54(11):3393-404.

Lacroux F, Conil E, Carrasco AC, Gati A, Wong MF, Wiart J. (2008): Specific absorption rate assessment near a base-station antenna (2,140 MHz): some key points. Annals of Telecommunications. 63(1-2):55-64.

Lahkola A, Salminen T, Auvinen A (2005): Selection bias due to differential participation in a case-control study of mobile phone use and brain tumours. Ann Epidemiol 15:321-325.

Lonn S, Forssen U, Vecchia P, Ahlbom A, et al. (2004): Output power levels from mobile phones in different geographical areas; implications for exposure assessment. Occup Environ Med 61:769-772.

Loughran SP, McKenzie RJ, Anderson V, McIntosh RL, Croft RJ. (2008). Dosimetric evaluation and comparison of different RF exposure apparatuses used in human volunteer studies. Bioelectromagnetics 29(3);242 – 243.

Martínez-Búrdalo  M, Martín, Sanchis A, Villar R. FDTD assessment of human exposure to electromagnetic fields from WiFi and bluetooth devices in some operating situations (p n/a). Bioelectromagnetics Ahead or print Oct 20 2008 DOI: 10.1002/bem.20455

Mild KH, Carlberg M, Wilen J, Hardell L (2005): How to combine the use of different mobile and cordless telephones in epidemiological studies on brain tumours? Eur J Cancer Prev 14:285-288.
Go to summary>  

Morrisey J. Radio frequency exposure in mobile phone users: Implications for exposure assessment in epidemiological studies. Rad Prot Dosim Online 9 January 2007; doi:10.1093/rpd/ncl547.
Go to summary

Nagaoka T, Kunieda E and Watanabe S. (2008): Proportion-corrected scaled voxel models for Japanese children and their application to the numerical dosimetry of specific absorption rate for frequencies from 30 MHz to 3 GHz. Phys. Med. Biol. 53:6695-6711.

Neubauer G, Preiner P, Cecil S, Mitrevski N, Gonter J, Garn H. The relation between the specific absorption rate and electromagnetic field intensity for heterogeneous exposure conditions at mobile communications frequencies. Bioelectromagnetics. Jun 23, 2009 Ahead of print.

Nagaoka T, Kunieda E and Watanabe S. (2008): Proportion-corrected scaled voxel models for Japanese children and their application to the numerical dosimetry of specific absorption rate for frequencies from 30 MHz to 3 GHz. Phys. Med. Biol. 53:6695-6711.

Parslow RC, Hepworth SJ, McKinney PA (2003):Recall of past use of mobile phone handsets. Radiat Prot Dosim 106:233-240
Go to summary>

Pradier A , Hadjem A, Lautru D, Gati A, Wong MF, Hanna VF, Wiart J. (2008): Evaluation of the SAR induced in a multilayer biological structure and comparison with SAR in homogeneous tissues. Annals of Telecommunications. 63(1-2):79-86.

Puranen L, Toivo T, Toivonen T, Pitkäaho R, Turunen A, Sihvonen AP, Jokela K, Heikkinen P, Kumlin T, Juutilainen J. Space efficient system for whole-body exposure of unrestrained rats to 900 MHz electromagnetic fields. Bioelectromagnetics Ahead of print 2008 Sep 19.

Röösli M, Frei P, Mohler E, Braun-Fahrländer C, Bürgi A, Fröhlich J, Neubauer G, Theis G, Egger M. Statistical analysis of personal radiofrequency electromagnetic field measurements with nondetects.  Bioelectromagnetics 2008 Apr 17 Ahead of print.

Rothman KJ, Chou C-K, Morgan R, et al. (1996): Assessment of cellular telephone and other radio frequency
exposure for epidemiologic research. Epidemiology 7: 291 ­ 8.
Go to summary>

Samkange-Zeeb F, Berg G, Blettner M (2004): Validation of self-reported cellular phone use. J Expo Anal Environ Epidemiol 14:245-248.

Schmiedel S, Brüggemeyer H, Philipp J,Wendler J, Merzenich H, Schüz J. An evaluation of exposure metrics in an epidemiologic study on radio and television broadcast transmitters and the risk of childhood leukemia. Bioelectromagnetics Ahead of print November 21, 2008. DOI 10.1002/bem.20460  

Schuz J, Johansen C (2007): A comparison of self-reported cellular telephone use with subscriber data: Agreement between the two methods and implications for risk estimation. Bioelectromagnetics 28:130136.

Sibella F, Parazzini M, Paglialonga A, Ravazzani P. (2009). Assessment of SAR in the tissues near a cochlear implant exposed to radiofrequency electromagnetic fields. Phys Med Biol. 54(8):N135-141.

Simba AY, Hikage T. Watanabe S. Nojima T. (2009) Specific Absorption Rates of Anatomically Realistic Human Models Exposed to RF Electromagnetic Fields From Mobile Phones Used in Elevators. Microwave Theory and Techniques 57(5:1) 1250-1259.

Sirav B, Seyhan N. Radio frequency radiation (RFR) from TV and radio transmitters at a pilot region in Turkey. Radiat Prot Dosimetry. Aug 11, 2009 Ahead of print.

Straume A, Johnsson A, Oftedal G, Wilen J. (2007): Frequency spectra from current vs magnetic flux density measurements for mobile phones and other electrical appliances. Health Physics 93(4):279-287.

Swanson J. (2008): Methods used to calculate exposures in two epidemiological studies of power lines in the UK.  J Radiol Prot 28:45-59.  

Thomas S, Kühnlein A, Heinrich S, Praml G, Nowak D, von Kries R, Radon K. Personal exposure to mobile phone frequencies and well-being in adults: A cross-sectional study based on dosimetry. Bioelectromagnetics. Ahead of print 4 April 2008.

Thomas S, Kuhnlein A, Heinrich S, Praml G, von Kries R, Radon K. Exposure to mobile telecommunication networks assessed using personal dosimetry and well-being in children and adolescents: the German MobilEe-study. Environ Health 7(1):54 Ahead of print November 4, 2008

Thors B, Hansson B, Törnevik C. The generation of simple compliance boundaries for mobile communication base station antennas using formulae for SAR estimation. Phys Med Biol. Jun 17, 2009. Ahead of print. 54(13):4243-4256.

Tokola K, Kurttio P, Salminen T, Auvinen A. Reducing overestimation in reported mobile phone use associated with epidemiological studies. Bioelectromagnetics Ahead of print 2 Jun 2008

Toivonen T, Toivo T, Pitkäaho R, Puranen L, Silfverhuth M, Mennander A, Hannula M, Hyttinen J,Jokela K.  Setup and dosimetry for exposing anaesthetised pigs in vivo to 900 MHz GSM mobile phone fields Bioelectromagnetics Ahead of print 4 February 2008 10.1002/bem.20404.  

Toivonen T, Toivo T, Puranen L, Jokela K. (2008). Setup and dosimetry for exposure of human skin in vivo to RF-EMF at 900 MHz. Bioelectromagnetics 29(3);207-212.

Toivonen T, Toivo T, Puranen L, Jokela K. Specific absorption rate and electric field measurements in the near field of six mobile phone base stations antennas. Bioelectromagnetics 4 Feb 2009 Ahead of print.

Uusitupa TM, Ilvonen SA, Laakso IM, and Nikoskinen KI. (2008). The effect of finite-difference time-domain resolution and power-loss computation method on SAR values in plane-wave exposure of Zubal phantom. Phys Med Biol 53:445-452.

Varsier N , Wake K, Taki M, Watanabe S, Takebayashi T, Yamaguchi N, Kikuchi Y. (2008): SAR characterization inside intracranial tumors for case–control epidemiological studies on cellular phones and RF exposure. Annals of Telecommunications. 63(1-2):65-78.

Viel JF, Clerc S, Barrera C,Rymzhanova R, Moissonnier M, Hours M, Cardis E. Residential exposure to radiofrequency fields from mobile-phone base stations, and broadcast transmitters: a population-based survey with personal meter Occup Environ Med. March 30, 2009 Ahead of print.

Viel JF, Cardis E, Moissonnier M, de Seze R, Hours M. Radiofrequency exposure in the French general population: Band, time, location and activity variability. Environ Int. Aug 3, 2009 Ahead of print.

Uusitupa TM, Ilvonen SA, Laakso IM, and Nikoskinen KI. (2008). The effect of finite-difference time-domain resolution and power-loss computation method on SAR values in plane-wave exposure of Zubal phantom. Phys Med Biol 53:445-452.

Vrijheid M, Deltour I, Krewski D, Sanchez M, et al. (2006b): The effects of recall errors and of selection bias in epidemiologic studies of mobile phone use and cancer risk. J Expo Anal Environ Epidemiol 16: 371-384.

Vrijheid M, Armstrong BK, Bédard D, Brown J, Deltour I, Iavarone I, Krewski D, Lagorio S, Moore S, Richardson L, Giles GG, McBride M, Parent ME, Siemiatycki J, Cardis E. Recall bias in the assessment of exposure to mobile phones. J Expo Sci Environ Epidemiol. Ahead of print 21 May  2008.

Vrijheid M, Mann S, Vecchia P, Wiart J, Taki M, Ardoino L, Armstrong BK, Auvinen A, Bédard D, Berg-Beckhoff G, Brown J, Chetrit A, Collatz-Christensen H, Combalot E, Cook A, Deltour I, Feychting M, Giles GG, Hepworth SJ, Hours M, Iavarone I, Johansen C, Krewski D, Kurttio P, Lagorio S, Lönn S, McBride M, Montestruq L, Parslow RC, Sadietzki S, Schüz J, Tynes T, Woodward A, Cardis E. Determinants of mobile phone output power in a multinational study – implications for exposure assessment Occup Environ Med Ahead of print May 21, 2009. doi:10.1136/oem.2008.043380

Wake K, Varsier N, Watanabe S, Taki M, Wiart J, Mann S, Deltour I, Cardis E. The estimation of 3D SAR distributions in the human head from mobile phone compliance testing data for epidemiological studies. Phys Med Biol. 54(19):5695-5706. Ahead of print. Sep 1, 2009.

Whittow WG, Panagamuwa CJ, Edwards RM, Vardaxoglou JC. (2008). On the effects of straight metallic jewellery on the specific absorption rates resulting from face-illuminating radio communication devices at popular cellular frequencies. Phys Med Biol 53(5):1167-1182.

Yelkenci T, Paker S. (2008): SAR changes in a human head model for plane wave exposure (500 - 2500 MHz) and a comparison with IEEE 2005 safety limits. J Microw Power Electromagn Energy. 42(2):64-68.

Yuen Y. Chen, Andrew W. Wood. Application of a temperature-dependent fluorescent dye (Rhodamine B) to the measurement of radiofrequency radiation-induced temperature changes in biological samples. Bioelectromagnetics. June 8, 2009. Ahead of print.

 



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