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Teóricamente, esta variabilidad depende de tres componentes: el riesgo de sufrir el accidente (medido de forma absoluta o tras ajustarlo por la intensidad de exposición de cada vehículo), la gravedad intrínseca del accidente (cantidad de energía liberada) y la vulnerabilidad de cada usuario al impacto de dicha energía, estrechamente relacionada con el tipo de vehículo utilizado y causante de la mayor parte de esta variabilidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">2,4–6</span></a>. 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La escasez de estudios sobre este tema, tanto internacionales como en nuestro país, nos ha suscitado la conveniencia de plantear el presente estudio, cuyo objetivo es cuantificar la asociación entre el tipo de vehículo conducido y la probabilidad de provocar colisiones entre vehículos en España, en 2014 y 2015.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Métodos</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha diseñado un estudio de casos y controles retrospectivo, con un número variable de controles por caso emparejados por colisión, a partir de una población originalmente compuesta por todos los conductores implicados en accidentes de tráfico recogidos en la base de datos ARENA2 (Accidentes: REcogida de iNformación y Análisis), dependiente de la Dirección General de Tráfico (DGT), para los años 2014 y 2015. La aplicación ARENA 2, implantada en enero de 2014, es la principal herramienta diseñada por la DGT para disponer de un registro que, con los datos recogidos por los diferentes cuerpos policiales en la escena del accidente de tráfico, almacene toda la información sobre este y las personas implicadas en él. Salvo Cataluña y el País Vasco (que tienen estas competencias transferidas), el resto de las comunidades autónomas emplean dicha aplicación web, que utilizan la Agrupación de Tráfico de la Guardia Civil, el Observatorio Nacional de Seguridad Vial, los Centros de Gestión de Tráfico, las Jefaturas Provinciales de Tráfico y algunas Policías Locales.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sobre esta población original de conductores accidentados se aplicaron, sucesivamente, los siguientes criterios de inclusión, para dar lugar a la muestra de estudio finalmente analizada:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Registros de accidentes de tráfico en los que no hubiera peatones implicados.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Registros de accidentes de alguno de los siguientes tipos: colisión frontal, colisión frontolateral, colisión lateral, alcance, colisión múltiple.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Registros en los que el valor de la variable del accidente «número de conductores implicados» coincidiera con la suma de los registros de los conductores vinculados al mismo accidente.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Registros con valores conocidos para alguna de las cuatro variables que recogen la comisión de infracciones o errores del conductor en el registro de conductores implicados en accidentes de tráfico con víctimas.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Vehículos implicados en colisiones limpias, entendiendo por tales aquellas en las que solo uno de los conductores implicados hubiera cometido alguno de los errores o infracciones de tráfico recogidos en la base de datos (véase más adelante).</p></li></ul></p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras aplicar estos criterios se dispuso de 58.849 conductores de otros tantos vehículos implicados en 27.630 colisiones limpias en las que, por definición, otros tantos conductores cometieron algún error o infracción, y puesto que los restantes conductores implicados en la misma colisión no cometieron error o infracción alguna, fueron considerados responsables de la colisión y adscritos al grupo de casos. Dicho grupo de casos, por tanto, estuvo constituido por los 27.630 conductores infractores únicos en aquellos accidentes que cumplen las condiciones antes enumeradas. Los restantes 31.219 conductores no infractores constituyeron el grupo de controles (conductores no responsables de las colisiones en las que se habían visto envueltos) y se emparejaron con cada caso por estar implicados en la misma colisión.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La variable de desenlace (la que definió la condición de caso o control) fue la responsabilidad de la colisión (0: no; 1: sí). Para generar esta variable se utilizaron las siguientes cuatro variables originales del registro de la DGT: presunta infracción del conductor, presunta infracción sobre la velocidad del conductor, otra infracción del conductor y presuntos errores del conductor. En el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0070">Apéndice 1 <span class="elsevierStyleItalic">online</span></a> se muestran las categorías originales de estas cuatro variables. Se consideró como responsable a todo conductor que, en una colisión limpia, presentara algún valor distinto de «ausencia» o «desconocido» para alguna de las cuatro. Se consideró como no responsable a todo conductor que presentara ausencia de errores o infracciones en las cuatro variables. La variable de exposición fue el tipo de vehículo, reagrupando las categorías de la variable original (véase el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0070">Apéndice 1 <span class="elsevierStyleItalic">online</span></a>) en las siguientes: turismo, furgoneta, todoterreno, bicicleta, ciclomotor, motocicleta, autobús, camión, otros vehículos. Finalmente, se recogieron las siguientes características del conductor y del vehículo, por su posible papel como confusoras de la asociación entre el tipo de vehículo y la responsabilidad de la colisión: edad (<16, 16-17, 18-24, 25-34, 35-44 años [categoría de referencia], 45-54, 55-64, 65-74, >74), sexo (0: varón; 1: mujer), conducción bajo los efectos del alcohol (prueba no realizada, prueba negativa, prueba positiva), conducción bajo los efectos de otras drogas (prueba no realizada, prueba negativa, prueba positiva), uso de accesorios de seguridad (0: sí; 1: no), tipo de conductor (0: conductor profesional; 1: conductor particular) y años de antigüedad del vehículo. En el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0070">Apéndice 1 <span class="elsevierStyleItalic">online</span></a> se recogen las categorías de las variables del registro de la DGT empleadas para definir las variables anteriores.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realizó un análisis propio de un estudio de casos y controles emparejados, basado en la hipótesis de que, en una colisión entre dos o más vehículos en movimiento en la que solo uno de los conductores implicados ha cometido un error o infracción, la probabilidad de que dicho conductor (y el vehículo conducido por él) sea el responsable de la colisión es muy elevada. A partir de aquí, y una vez realizado el estudio descriptivo de todas las variables incluidas, se aplicaron modelos de regresión logística condicionada por la variable de emparejamiento (el código que identifica cada colisión), univariante y multivariante; en el primero solo se introdujo como variable independiente el tipo de vehículo recategorizado. Ello permitió obtener estimaciones de <span class="elsevierStyleItalic">odds ratio</span> (OR) cruda (ORc) y su correspondiente intervalo de confianza del 95%, para cada una de las categorías del tipo de vehículo, tomando a los turismos como categoría de referencia. En los modelos multivariantes se añadieron el resto de las variables potencialmente confusoras, lo que permitió obtener estimaciones de <span class="elsevierStyleItalic">odds ratios</span> ajustadas (ORa) para cada categoría de tipo de vehículo. Se construyeron tres modelos multivariantes. En el primero se incluyeron, además del tipo de vehículo, la edad, el sexo, el consumo de alcohol y el consumo de drogas. En el segundo se añadieron el uso de accesorios de seguridad (como potencial marcador de conducción de riesgo) y el tipo de conducción. Se trata de dos potenciales factores de confusión con un elevado número de datos faltantes, cuya introducción en el modelo obligaba a reducir drásticamente el tamaño de la población analizada. Por último, en el tercer modelo se añadió la variable años de antigüedad del vehículo (inexistente para las bicicletas). Todos los análisis se realizaron con el paquete estadístico Stata (versión 15)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se presenta la distribución de casos y controles en función de todas las variables consideradas. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> se muestran las ORc y las ORa para cada tipo de vehículo considerado, tomando siempre a los turismos como categoría de referencia. 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Para los vehículos todoterreno, que son los que muestran una asociación más fuerte de los tres, las OR oscilan entre 1,27 y 1,33.</p></li></ul></p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0070">Apéndice 2 <span class="elsevierStyleItalic">online</span></a> se presentan las ORa obtenidas en los modelos multivariantes para los factores de confusión incluidos en ellos.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusión</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados de nuestro estudio ponen de manifiesto que los vehículos de dos ruedas presentan un menor riesgo de provocar colisiones con otros vehículos, contrariamente a lo que parece percibirse. La sensación de peligrosidad típicamente asociada a este tipo de vehículos se debería a que la letalidad y la lesividad (y en consecuencia la repercusión social y mediática) de las colisiones en las que están implicados sus ocupantes es sensiblemente mayor que la de las colisiones en las que no lo están. De hecho, en esta línea, Bouaoun et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>, en Francia, han demostrado que, una vez ajustada la intensidad de exposición, los motociclistas tienen una tasa de letalidad entre 20 y 32 veces mayor que la de los ocupantes de turismos. En los Estados Unidos, Beck et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> elevan esta cifra a 58 (12 para las lesiones no fatales). Aunque el desenlace medido en ambos estudios es distinto al de nuestro trabajo, parece razonable asumir que la creencia de que este tipo de vehículos son más peligrosos vendría mediada por el mayor riesgo de lesionarse y morir que tienen sus usuarios en caso de que se produzca un accidente.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestros resultados son concordantes con los de otros estudios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">12–14</span></a> que ponen de manifiesto que, en las colisiones de bicicletas o motocicletas con otros vehículos, los conductores de estos últimos son los más frecuentemente etiquetados como infractores o culpables de la colisión. 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En el ámbito de la conducción de turismos, en un diseño experimental llevado a cabo por Wu et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a> se ha comprobado que la accidentalidad de los taxistas es inferior a la de los conductores no profesionales.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con respecto al incremento en el riesgo de provocar colisiones de vehículos todoterreno, y en menor medida furgonetas y camiones, también pueden apuntarse algunas hipótesis. Así, por ejemplo, Potter et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> han observado un mayor riesgo de vuelcos y de acciones inapropiadas de los conductores de furgonetas en comparación con otro tipo de vehículos, en especial cuando tienen una carga completa de pasajeros o mercancías. Con respecto a los camiones, Zhao y Lee<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a> han observado que, en las colisiones por alcance, el índice de propensión al accidente es mayor cuando el vehículo de delante es un turismo y el de atrás es un vehículo pesado que a la inversa, y atribuyen esta diferencia a la mayor distancia de frenado requerida por los segundos.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El riesgo de provocar colisiones asociado a cada tipo de vehículo tiene, en teoría, dos componentes: el que depende del propio vehículo y el relacionado con las características de su conductor. Nuestro estudio ha tratado de controlar este segundo componente introduciendo en los modelos multivariantes un conjunto de variables relacionadas con el conductor que, por ser factores o marcadores de riesgo de la accidentalidad, y por su asociación con el vehículo conducido<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>, pueden comportarse como factores de confusión. El ajuste por dichas variables apenas modifica la magnitud de la asociación entre el tipo de vehículo y el riesgo de provocar colisiones. Por ello, y a expensas de que existan otros factores del conductor no medidos en este estudio, todo parece indicar que la mayor parte de las asociaciones observadas dependen del tipo de vehículo conducido y no tanto de su conductor. De igual forma, el posible efecto confusor de la antigüedad del vehículo, una variable asociada positivamente con el riesgo de sufrir accidentes de tráfico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>, y que podría variar en función del tipo de vehículo, también ha sido controlado en nuestro estudio.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El patrón de asociaciones hallado en nuestro trabajo es semejante al que se obtiene en el estudio de Huang et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> empleando el índice de agresividad del accidente, que es un índice construido para cada tipo de vehículo que pretende estimar la magnitud del daño que un cierto tipo de vehículo infringe a los restantes vehículos implicados en una colisión, con independencia de quién sea el causante de esta. Aunque nuestras estimaciones no están basadas en la probabilidad de provocar daños, sino en la probabilidad de provocar accidentes independientemente de las consecuencias que estos generen, sabemos que el registro de accidentes en el que nos basamos solo recoge accidentes con daños personales, y dentro de ellos tiende a sobrestimar los accidentes en que los daños son mayores.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio presenta diversas fortalezas y limitaciones, que es necesario tener en cuenta. Con respecto a las primeras, al margen de aprovechar un registro de tan amplia cobertura como es el de la DGT, que nos ha permitido reducir la variabilidad de nuestras estimaciones de fuerza de asociación, hay que considerar que el emparejamiento de conductores responsables y no responsables implicados en la misma colisión permite el control simultáneo de todos los posibles factores de confusión, tanto conocidos como desconocidos, relacionados con las características de la colisión (fundamentalmente las dependientes del lugar y el momento en el que esta ocurre). Aunque es cierto que este diseño de casos y controles emparejado por colisión implica también un posible sesgo por sobreemparejamiento, creemos que el análisis emparejado de los datos (aplicando un modelo de regresión logística condicionado por colisión) lo controla adecuadamente. Otra desventaja del diseño emparejado es que impide estimar (salvo que no se tenga en cuenta el emparejamiento en el análisis) si la magnitud de las asociaciones identificadas entre el tipo de vehículo y la responsabilidad se modifica en función de variables relacionadas con el lugar y el momento en que ocurre la colisión (p. ej., el tipo y las características de la vía, las condiciones de visibilidad o la hora). Así pues, la magnitud de nuestras estimaciones debe entenderse como un valor promedio de todos los valores que se habrían obtenido en las diferentes circunstancias bajo las que ocurre cada colisión.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con respecto a las limitaciones del estudio, estas son de diversa índole. De entrada, dada su naturaleza observacional, en ningún caso podemos afirmar que las asociaciones identificadas sean causales. Por otra parte, emplear el registro de accidentes de tráfico con víctimas de la DGT conlleva varios problemas:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este registro solo incluye accidentes con víctimas, por lo que nuestras asociaciones no son extrapolables a todas las colisiones ni, de forma específica, a las más leves (las que solo ocasionan daños en el vehículo). Sin embargo, incluso para las colisiones graves podríamos estar incurriendo en un sesgo de selección alejado del nulo si la gravedad de las lesiones (una variable asociada a la probabilidad de ser incluido en el registro) fuera mayor en los ocupantes de los vehículos cuyos conductores tuvieran una mayor probabilidad de ser no responsables de las colisiones en que se implican (en nuestro caso, p. ej., los vehículos de dos ruedas), lo cual no puede descartarse. Este sesgo podría, por tanto, estar sobrestimando la asociación inversa observada entre estos vehículos y la responsabilidad en la colisión.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel"><span class="elsevierStyleBold">•</span></span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con respecto a la posible confusión introducida por los factores dependientes del conductor, solo hemos podido controlar aquellos para los que existe información en el registro de la DGT. Sin embargo, incluso para alguno de estos factores el control es parcial; hay algunos de ellos, como el consumo de alcohol o drogas, para los que la calidad de la información disponible en el registro es cuestionable, y otros, como el uso de accesorios de seguridad y el tipo de conductor, para los que hay un elevado número de datos faltantes, lo que puede conducir a un sesgo de selección en las estimaciones obtenidas a partir de los modelos multivariantes, que únicamente incluyen aquellos registros con información disponible para todas las variables incluidas en el modelo. En conclusión, hemos de asumir que una parte considerable de la magnitud de las asociaciones observadas puede depender de la confusión residual atribuible a características no medidas de los conductores, relacionadas con sus estilos de conducción<span class="elsevierStyleBold">.</span></p></li></ul></p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otras limitaciones afectan al diseño del estudio, que se basa en asumir la hipótesis de que, en aquellas colisiones entre dos o más vehículos en las que solo uno de los conductores implicados ha cometido un error o una infracción, este tiene una alta probabilidad de ser el responsable de la colisión. Al margen de la plausibilidad de esta hipótesis, su correcta aplicación a nuestro diseño se basa en la validez con que los cuerpos policiales estiman, en la escena del accidente, la comisión de infracciones y errores por parte de cada uno de los conductores implicados. Lógicamente, no disponemos de información externa al registro que nos permita valorar esta cuestión. Así, nuestra principal asunción a este respecto es que, con independencia de que haya casos en los que dicha estimación no sea correcta, esta posible mala clasificación del desenlace (responsabilidad) no dependa del tipo de vehículo conducido (p. ej., que en una colisión entre un ciclista y un turismo, el hecho de ser un ciclista no influya en la predisposición del agente policial de asignarle a él más o menos infracciones de las que realmente pueda haber cometido), en cuyo caso estaríamos ante un sesgo de clasificación no diferencial que tendería a sesgar nuestras estimaciones hacia el nulo. Por lo demás, está claro que nuestra asunción de responsabilidad se restringe a las colisiones entre vehículos; no sabemos cuál es la probabilidad de los diferentes vehículos para provocar otros tipos de accidentes de tráfico.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de todas las limitaciones referidas en los párrafos anteriores, creemos que las asociaciones observadas en nuestro estudio deberían ser difundidas tanto entre las instituciones responsables de la seguridad vial como entre todos los usuarios de la vía, en particular entre los conductores de vehículos de cuatro o más ruedas, a efectos de que sean conscientes de su papel en la provocación de colisiones con los mucho más vulnerables usuarios de vehículos de dos ruedas.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, nuestro estudio pone de manifiesto que el tipo de vehículo se asocia a una diferente probabilidad de provocar colisiones con otros vehículos. En concreto, en comparación con los turismos, los autobuses y los vehículos de dos ruedas (bicicletas, ciclomotores y motocicletas) tienen un considerable menor riesgo de provocarlas. 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Lardelli-Claret, V. Martínez-Ruiz, E. Jiménez-Mejías y L.M. Martín-de los Reyes diseñaron el estudio. E. Moreno-Roldán, D. Molina-Soberanes y L.M. Martín-de los Reyes realizaron el análisis estadístico. V. Martínez-Ruiz y L.M. Martín-de los Reyes escribieron el manuscrito. 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"resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Cuantificar la magnitud de la asociación entre el tipo de vehículo y la probabilidad de ser el responsable de una colisión entre dos o más vehículos.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Método</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A partir del registro de accidentes de tráfico con víctimas de la Dirección General de Tráfico (2014 y 2015) se diseñó un estudio de casos y controles emparejado. Los casos fueron los conductores infractores implicados en las 27.630 colisiones entre dos o más vehículos, en las que solo uno de los conductores implicados había cometido algún error de conducción o infracción. Cada caso se emparejó con los conductores no infractores de los vehículos implicados en el mismo accidente; en total se dispuso de 31.219 controles. Aparte de la comisión de infracciones y del tipo de vehículo implicado, se obtuvo información para otras características del conductor (edad, sexo, etc.) y del vehículo (antigüedad). Se calcularon <span class="elsevierStyleItalic">odds ratios</span> (OR) para cuantificar la asociación entre cada tipo de vehículo y la <span class="elsevierStyleItalic">odds</span> de ser el causante de la colisión, crudas y ajustadas (ORa) (regresión logística condicionada) por el resto de las variables recogidas.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En comparación con los turismos, se obtuvo un menor riesgo de provocar la colisión para bicicletas (ORa: 0,30), ciclomotores (ORa: 0,52) y autobuses (ORa: 0,63), y un mayor riesgo para furgonetas (ORa: 1,19) y vehículos todoterreno (ORa: 1,33).</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusión</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los vehículos de dos ruedas y los autobuses tienen un menor riesgo de provocar colisiones que los turismos. Esta asociación es independiente de algunas características del conductor, así como de la antigüedad del vehículo.</p></span>"
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Casos</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " colspan="2" align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Controles</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variable \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Categoría \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">% \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">% \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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\t\t\t\t">Sexo \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t">Mujer \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Desconocido \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Edad \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">10,1 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">6486 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">23,5 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">8633 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">27,7 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">17,2 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">55-64 años \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">10,3 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">3338 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">10,7 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">65-74 años \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1744 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">6,3 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1476 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">4,7 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">>74 años \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1129 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">4,1 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">501 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,6 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Desconocida \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">153 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,6 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">164 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,5 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Consumo de alcohol \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Prueba no realizada \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">14.410 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">52,2 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">17.417 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">55,8 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Prueba negativa \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">11.591 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">42 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">13.571 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">43,5 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Prueba positiva \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1552 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">5,6 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">155 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,5 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Desconocido \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">77 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,3 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">76 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,2 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Consumo de drogas \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Prueba no realizada \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">26.670 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">96,5 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">30.480 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">97,6 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Prueba negativa \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">803 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">2,9 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">656 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">2,1 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Prueba positiva \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">93 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,3 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">19 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,1 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Desconocido \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">64 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,2 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">64 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,2 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Uso de accesorios de seguridad \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Sí \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">22.380 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">81 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">26.606 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">85,2 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">No \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">656 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">2,4 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">567 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,8 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Desconocido \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">4594 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">16,6 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">4046 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">13 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Tipo de conductor \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Profesional \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1244 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">4,5 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1773 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">5,7 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Particular \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">16.447 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">59,5 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">18.722 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Desconocido \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">9939 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">36 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">10724 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">34,4 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">Años de antigüedad del vehículo, media (desviación estándar) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">10,3 (5,9) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">9,7 (5,8) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">ORc \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC95% \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">ORa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC95% \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">ORa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC95% \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">ORa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">c</span></a> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC95% \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">Furgoneta \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t">(1,06-1,29) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,19 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(1,08-1,31) \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">Todoterreno \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,27 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(1,13-1,42) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,26 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(1,12-1,42) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(1,11-1,59) \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t">Bicicleta \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,38-0,48) \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t">0,30 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,25-0,36) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Ciclomotor \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,60 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,55-0,65) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,46 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,42-0,51) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,50 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,43-0,58) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,52 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,45-0,61) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">Motocicleta \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t">0,50 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,57 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,51-0,63) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,59 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,53-0,65) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">Autobús \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,47 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,38-0,59) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">(0,42-0,65) \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
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