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En el año 2020 se registró en España un exceso de 70.785 defunciones sobre lo esperable según el Sistema de Monitorización de la Mortalidad (MoMo), 16.602 de ellas en la Comunidad de Madrid<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los efectos de la pandemia cuyo conocimiento despierta más interés es la repercusión que esa sobremortalidad ha provocado en la esperanza de vida (EV), siendo tendencia general para su visualización comparar el dato de 2020 con el año previo. Eurostat ha publicado la caída registrada en los países europeos en el año 2020 sobre la EV alcanzada en 2019, asignando a España el mayor retroceso: 1,6 años en esperanza de vida al nacer (EVN)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. El Instituto Nacional de Estadística (INE), con datos provisionales del Movimiento Natural de Población, cuantifica esa disminución en 1,24 años y para la Comunidad de Madrid en 2,67 años (2,98 en hombres y 2,2 en mujeres)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Muchos trabajos apuntan al peso decisivo de los determinantes sociales de la salud en el riesgo de adquirir la infección y en las probabilidades de mala evolución de esta<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">5,6</span></a>. En los Estados Unidos, la esperanza de vida se desplomó casi 2 años para el conjunto de la población, pero la población blanca perdió 1,36 años, la negra 3,25 y la hispana 3,88<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">7,8</span></a>. En la ciudad de Madrid, la COVID-19 se repartió de forma desigual en los distritos durante la primera ola, relacionándose con la distribución de algunas variables sociales y económicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. La información agregada en los territorios, como con la que aquí se trabaja<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>, permite abordajes ecológicos para relacionar esos factores adversos (baja renta per cápita, hacinamiento, desempleo, etc.) con los posibles resultados (incremento de la mortalidad directa e indirecta en general y caída de la EV como indicador elaborado), considerando su capacidad para la formulación de hipótesis causales.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hemos encontrado revisión sistemática alguna sobre este tema, aunque existen trabajos de interés, algunos de los cuales hemos recogido en la bibliografía.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio busca estimar los cambios en la EV de la población de Madrid globalmente y por distritos municipales en 2020 respecto al año precedente y su relación con algunos determinantes sociales.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Método</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudio descriptivo ecológico transversal. Los datos proceden de las series de defunciones 2010-2019 y de poblaciones a 1 de enero de cada año del Padrón Municipal de Habitantes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, por edades y sexos. Los correspondientes a 2020 proceden de la misma fuente y fueron publicados el 25 de junio de 2021.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la EV de la población de los 21 distritos se buscó la forma de acotar la incertidumbre que los resultados pueden incorporar en pequeñas poblaciones, en los que una proporción de su previsible decremento puede deberse a factores coyunturales o aleatorios, y no a otros efectos. Por ello, para la composición de las tablas de mortalidad se utilizó el método de Chiang II<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>, recomendado por la Organización Mundial de la Salud para este tipo de cálculos y cuya validez está suficientemente contrastada<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">13,14</span></a>, que proporciona los intervalos de confianza del 95% (IC95%) de las EV, cuantificando de esta manera la incertidumbre asociada al dato según el volumen poblacional y el número de fallecimientos registrados en el periodo.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las tablas de mortalidad se construyeron por edades quinquenales. Se resumió la EVN y a los 65 años (EV65) para hombres y mujeres, en años y en proporción de cambio registrado sobre las cifras del año previo, considerando la caída cruda o bruta (CB) y la estimada sobre lo esperable, que se obtiene incrementando las EV de 2019 con la tasa de crecimiento medio anual desde 2008 (caída neta [CN]), después de calcularlas para la ciudad y por distritos. Las CB se formularon en términos de años de EV que se pierden sobre el año de referencia y en términos positivos, al obtenerse según la fórmula: EV 2019 − EV 2020.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se calculó también la diferencia o caída mínima (CM) de las EVN y las EV65 entre 2020 y 2019 para cada distrito y sexo. La CM es un método de suavización de las diferencias en EV que se obtiene restando el extremo superior del IC95% de la EV más baja (en este caso la de 2020) al extremo inferior de la más alta (2019), hallándose de esa forma la diferencia, en este caso caída, que al menos es posible objetivar con cierta solvencia estadística<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>. Un valor positivo de CM indicaría que el descenso es estadísticamente significativo según sus IC95%, mientras que los negativos informarían de que no existen diferencias significativas, asignándoseles el valor 0.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se correlacionó en los distritos la distribución de las CB de EVN y EV65 en 2020 con las variables obtenidas del Padrón Municipal de Habitantes a 1 de enero de 2020 (v. <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0075">Apéndice A <span class="elsevierStyleItalic">on-line</span></a>): porcentaje de población con estudios más altos que educación secundaria (+ES), media de personas por hogar (P/H), porcentaje de inmigrantes económicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> (IE), porcentaje de población de 65 y más años y de 80 y más años sobre el total de población (65+ y 80+), tasa de paro registrado (TPR) y, además, renta bruta disponible per cápita de 2017 (RBDpc). Se calcularon los coeficientes de correlación de Pearson (r) en los diferentes cruces bivariados y su significación estadística con un valor de p <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05. Se estudiaron los modelos de regresión lineal múltiple obtenidos con las variables independientes cuyos cruces resultaron significativos, tomando como dependientes las CB de EVN y EV65 de hombres y mujeres.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para los análisis estadísticos se usó el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> SPSS 17.0, y para la confección de los mapas, Arc-GIS 10.5.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En 2020 se registraron en Madrid 38.236 defunciones (18.552 hombres y 19.684 mujeres), un 46,1% más que el año previo, cuando se contabilizaron 26.173 (12.361 hombres y 13.812 mujeres).</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La EVN en 2020 fue de 82,46 años para la población de la ciudad; de 79,31 años los hombres y 85,25 años las mujeres (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>). 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Las EV de la población de los distritos de la ciudad, tanto de 2019 como de 2020, se pueden ver en el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0075">Apéndice B <span class="elsevierStyleItalic">on-line</span> (Tablas B.I y B.II)</a>.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con las series de 2008-2019<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> se calcula que la EV, de media, crece anualmente 0,26 años al nacimiento para los hombres y 0,15 años para las mujeres, mientras que a la edad de 65 años lo hace de media 0,16 y 0,12 años, respectivamente. Por tanto, la CN de 2020 se estima en 3,93 años para los hombres y 2,71 años para las mujeres al nacimiento, y a la edad de 65 años en 3,93 y 2,81 años, respectivamente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Según sus CM, la EVN de Madrid en 2020 respecto a 2019 cayó al menos 3,24 años para los hombres y 2,20 años para las mujeres, mientras que a los 65 años el retroceso fue de 3,43 y 2,42 años, respectivamente.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los distritos registraron una sensible caída de sus EVN y EV65, aunque con grandes diferencias. Para el caso de los hombres, los distritos con mayores disminuciones en la EVN fueron Tetuán, Ciudad Lineal y Arganzuela, con CB de 4,72, 4,55 y 4,53 años, respectivamente, y además se observa que los retrocesos de casi todos los distritos de la ciudad son estadísticamente significativos respecto al año previo (CM de signo positivo). Salamanca, el distrito cuya EVN menos cae entre los que lo hacen de forma significativa, disminuyó al menos 0,21 años y solo dos de los veintiún distritos no presentan diferencias significativas respecto a 2019, Vicálvaro y Barajas, con caídas pequeñas y poca población (IC95% amplios). Si observamos las CN se concluye que en Tetuán cayó la EVN de los hombres 4,98 años sobre lo esperable, aunque en todo caso, y atendiendo a sus diferencias mínimas, disminuyó al menos 2,77 años (CM).</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a las mujeres, las CB más altas se registraron en Chamartín, Ciudad Lineal y Puente de Vallecas, con una disminución de 3,91, 3,37 y 3,18 años en la EVN, o al menos de 2,11, 1,98 y 1,75 años, respectivamente (CM). La CN de Chamartín fue de 4,11 años. Para las mujeres, solo Vicálvaro y Barajas, como para los hombres, y Centro, no registraron caídas significativas de sus EVN.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las EV65 de los hombres de todos los distritos mostraron descensos significativos, excepto en los de Barajas. Las CN más acusadas ocurrieron en Latina y Tetuán, con disminuciones de 5,15 y 5 años, respectivamente, siendo la CM mayor en el primero, donde perdieron al menos 3,54 años de EV65. En las mujeres, las mayores CB se registran en Chamartín (3,75 años, con CN de 3,92), Vicálvaro y Carabanchel, que retroceden al menos 2,45, 1,08 y 2,18 años, respectivamente, en 2020 (entre un 12,8% y un 14,3% menos).</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las correlaciones en los distritos de las variables independientes (v. <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0075">Apéndice C <span class="elsevierStyleItalic">on-line</span></a>) con las CB de las EV de 2020 solo fueron significativas (r con p <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05) en los hombres: para la CB de EVN con el porcentaje de mayores de 80 años y el de población inmigrante (r de 0,37 y 0,38, respectivamente); y la CB EV65 con la tasa de paro y, de nuevo, el porcentaje de inmigrantes (0,41 y 0,52, respectivamente). Se debe comentar que cuando se estudió conjuntamente toda la población se obtuvieron también coeficientes significativos con la renta para la CB EVN (−0,37), y para la CB de EV65 también con la renta (−0,39), el indicador educativo (−0,38), el desempleo (0,44) y el porcentaje de inmigrantes (0,41). En ningún análisis se halló una correlación significativa con el tamaño del hogar ni con el porcentaje de mayores de 65 años.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con las variables independientes cuyos cruces fueron significativos y tras comprobar que se cumplían los supuestos de linealidad, independencia, homocedasticidad, normalidad y no colinealidad, se obtuvo un modelo de regresión lineal múltiple para las CB de EVN de los hombres, en el que el 24% de la variabilidad hallada se explicó por las variaciones en el porcentaje de mayores de 80 años y el porcentaje de inmigrantes económicos. Este modelo encontró un valor de F en el ANOVA de 4,16 (p <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05) y unos valores β de 0,92 para la constante, y de 0,37 y 0,06, respectivamente, para ambas variables citadas, cada uno con prueba t de Student también significativa (p <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05).</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0005">figuras 1 y 2</a> pueden verse los mapas con la distribución por distritos de las CB de EVN según su magnitud para hombres y mujeres. En las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0015">figuras 3 y 4</a> se muestra lo mismo para las EV65. 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Dicho aumento puede ser explicado mayoritariamente por la pandemia de COVID-19, bien de forma directa (infección por SARS-CoV-2) o de manera indirecta (reagudizaciones de otros problemas de salud, colapso del sistema sanitario, desatención de colectivos vulnerables, etc.).</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ese aumento ha provocado un descenso de la EV muy importante y un grave retroceso del nivel de salud de la población. En Madrid, la disminución es notablemente mayor que en el conjunto de España, según datos de Eurostat para la EVN (1,6 años al nacimiento en 2020 sobre el año anterior<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>) y de Trias-Llimós et al. (2021)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a><span class="elsevierStyleItalic">.</span> Estos últimos tasan el descenso en 1,2 años para los hombres y 1,1 años para las mujeres, si bien toman como referencia la EVN del periodo conjunto 2017-2019, por lo que la caída recogida puede estar infraestimada. Este grupo de trabajo, cuando toma como referencia 2019 señala unas pérdidas de 2,8 años para los hombres y 2,1 años para las mujeres en la Comunidad de Madrid<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>. Tales descensos en la región han sido confirmados con cifras muy parecidas por el INE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> (2,98 y 2,2 años, respectivamente). En el mismo artículo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>, por provincias y tras la anotación hecha de las diferencias en la referencia comparativa, se detecta la mayor disminución de la EVN en los hombres de la provincia de Segovia (3,5 años) y en las mujeres de la de Salamanca (2,8 años), mientras que en nuestro estudio y para los distritos de la ciudad de Madrid hallamos diferencias más llamativas: CB de 4,72 con CN de casi 5 años y CM de 2,77 años en hombres de Tetuán, y CB de 3,91, CN de 4,11 y CM de 2,11 años en mujeres de Chamartín.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para relativizar la magnitud de la caída, en los años en que el impacto de la crisis económica más afectó a la salud de la población, como 2015, el retroceso de este indicador fue de medio año al nacimiento en la población madrileña y algo menor en la española (alrededor de 0,2 años) respecto a 2014<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>. Los datos de EVN y EV65 en 2020 sitúan a Madrid en niveles del año 2008 para la primera y de 2002 para la segunda, esto es, retrocesos de 12 y 18 años, respectivamente. En los Estados Unidos se ha definido la caída en algunos grupos vulnerables como la mayor desde la Segunda Guerra Mundial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de lo abultado del exceso de defunciones en números absolutos en la ciudad (más de un 45% respecto a 2019), el impacto en la EVN está contenido porque la mayor parte ocurrieron en edades avanzadas, es decir, en edades que superan la EV actual y, por supuesto, la teórica según el año de nacimiento de la mayoría de las personas fallecidas. Por ese motivo, también la caída en la EV65 es proporcionalmente mucho más importante (pérdida de casi un 14% del tiempo teórico restante de supervivencia).</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El retroceso en la EVN es mayor en los hombres que en las mujeres (impacto proporcional casi un 70% mayor en ellos), a pesar de que el número de defunciones en exceso en uno y otro sexo no sea tan diferente (unas 300 más las mujeres). Este fenómeno encuentra en parte su explicación al observar las tablas de mortalidad de la ciudad en 2020 (v. <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0075">Apéndice D, tablas D.I y D.II</a>); de ellas se desprende que, en cada tramo entre los 50 y los 80 años, la tasa de mortalidad específica por edades (Mx) es más del doble en el sexo masculino. En otros países también se han comunicado caídas mayores en los hombres que en las mujeres y excesos de mortalidad en ellos a todas las edades<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">20,21</span></a>. En esta línea, un estudio realizado en 81 países concluyó que, en el año 2020, el 75% de los años de vida perdidos se debieron a muertes en menores de 75 años, y que los hombres han perdido un 45% más años de vida que las mujeres<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los mapas que recogen la distribución de las caídas de la EVN 2020 por distritos (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0005">figuras 1 y 2</a>) son muy parecidos a los de ese indicador todos los años, apreciándose la existencia de un clúster de problemas de supervivencia al sur de la ciudad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>. Esa zona es la que presenta más dificultades, además de en indicadores del nivel de salud, en los de condiciones de vida; entre aquellos se incluyen la EVN y la EV65. En las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0015">figuras 3 y 4</a> se observa un efecto de agrupación geográfica similar para la CB de EV65 de hombres y mujeres.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La concordancia hallada entre la distribución de algunos determinantes sociales en los distritos y la caída de la EV llama la atención sobre el hecho de que la mortalidad durante el primer año pandémico estuvo marcada por las desigualdades sociales en salud, como en otros países<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">23,24</span></a>. Los mapas de los retrocesos de la EVN en 2020 son similares a los de la distribución de la renta, tasa de inmigrantes, paro y nivel educativo de los adultos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>. Corroborando esta impresión se encontró que la tasa de inmigrantes y la tasa de paro se correlacionaron de forma significativa con los descensos de la EV en los hombres, además de la proporción de mayores de 80 años.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al estudiar posibles modelos explicativos de las CB de EV en los distritos de la ciudad por regresión lineal múltiple nos topamos con la limitación de la alta colinealidad de algunas variables independientes, especialmente de la renta con todas las demás, lo que resulta lógico dada su naturaleza, así como con la nula significación estadística de los resultados obtenidos. No obstante, el descenso de la EVN en los hombres mostró una relación con el porcentaje de inmigrantes y con el de mayores de 80 años. El modelo explicaría un 24% de las variaciones de los retrocesos de la EVN, estableciéndose en este trabajo la evidencia de que su disminución durante el primer año de la pandemia está afectada por algunos determinantes sociales. A pesar del procedimiento analítico por el que se llega a esta conclusión, hay que destacar la limitación de los estudios ecológicos para demostrar relaciones causales, aunque no para formular hipótesis.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como en otros análisis, ecológicos o no, las distribuciones de los indicadores socioeconómicos al uso se asocian mejor con variables de salud en los hombres que en las mujeres. Posiblemente, el hecho de que la actividad de los hombres (básicamente trabajo productivo) incida más en la composición de esos indicadores que la de las mujeres (con más frecuencia trabajo reproductivo) explicaría en parte estos hallazgos reiterados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>. En este trabajo, los determinantes sociales analizados de forma agregada en el territorio solo afectan a los retrocesos de la EV de los hombres.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La magnitud de la caída de la EV, mayor en los distritos del sur, en especial en los hombres, ofrece un panorama dominado por la desigualdad social. El descenso proporcional más marcado en la EV65 se explica, según creemos, porque la población más afectada por el exceso de mortalidad relacionado con la COVID-19 es la de edades más avanzadas. La proporción de población inmigrante explica los retrocesos en la supervivencia de los hombres, además del envejecimiento poblacional (EVN).</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Disponibilidad de bases de datos y material para réplica</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0075">Apéndices <span class="elsevierStyleItalic">on-line</span></a> se encuentran el número de defunciones y las cifras de población por edades y sexos para la ciudad de Madrid en 2020 trasladadas a las dos tablas de mortalidad correspondientes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0075">Apéndice D <span class="elsevierStyleItalic">on-line</span></a>). 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Díaz Olalla: concepción, diseño del estudio y escritura del artículo. I. Valero Oteo: recogida de datos y escritura del artículo. S. Moreno Vázquez: recogida de datos y escritura del artículo. G. Blasco Novalbos: escritura del artículo. J.A. del Moral Luque: escritura del artículo. A. Haro León: recogida de datos. Todas las personas firmantes analizaron e interpretaron los datos, revisaron críticamente las versiones previas del documento, realizaron importantes aportaciones intelectuales y aprobaron su versión final.</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Financiación</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Conflictos de intereses</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>"
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"resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estimar el descenso de la esperanza de vida (EV) de la población de Madrid y sus distritos, y su relación con variables socioeconómicas, en el primer año de pandemia de COVID-19.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Método</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Las defunciones proceden del Padrón de Habitantes (Servicio de Estadística Municipal). Por el método Chiang II se calcularon las esperanzas de vida al nacer y a los 65 años (EVN y EV65) con sus intervalos de confianza del 95% para hombres y mujeres, y sus caídas brutas, netas y mínimas en cada distrito en 2020 respecto a 2019, así como su correlación (r) con la distribución de algunas variables socioeconómicas y la existencia de modelos de regresión lineal explicativos.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En 2020, las defunciones en Madrid crecieron un 46,1% respecto al año previo, y la EVN fue de 79,31 años para los hombres y de 85,25 años para las mujeres, lo que supone un decremento de 3,67 y 2,56 años, respectivamente (4,42% y 2,91%). Todos los distritos registraron caídas de la EV, siendo la mayor la de los hombres de Tetuán (4,72 años) y la de las mujeres de Chamartín (3,91 años). Los más afectados fueron los distritos del sur, especialmente para los hombres. Las tasas de inmigrantes y de mayores de 80 años explicaron un 24% de la caída de la EV de los hombres según el modelo de regresión lineal múltiple.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La caída de la EV registrada en Madrid y sus distritos en 2020 es mayor que la de España (1,6 años) y retrotrae a cifras de 2002 (EV65) y de 2008 (EVN); es más acusada en el sur y se distribuye de forma desigual territorialmente y según variables socioeconómicas, asociándose a algunas de ellas.</p></span>"
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\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"> \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">2019 \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">Lim. inf. 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 " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Lim. sup. 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">2020 \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 " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Lim. inf. 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 " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Lim. sup. 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</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
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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 " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">17,66 \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 " align="left" valign="\n
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\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</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
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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
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\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\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
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\t\t\t\t">EV65 \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</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
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">25,27 \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
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\t\t\t\t">22,42 \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">22,3 \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
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\t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
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\t\t\t\t " align="" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col"> \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 " colspan="6" align="center" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">EVN</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " colspan="6" align="center" valign="\n
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\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">EV65</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " align="" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col"> \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 " colspan="3" align="center" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Hombres</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mujeres</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Hombres</th><th class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mujeres</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">Distritos \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">CB \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">CN \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">CM \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">CB \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">CN \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">CM \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">CB \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">CN \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">CM \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">CB \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">CN \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">CM \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
\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">Centro \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">2,42 \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">2,77 \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">0,25 \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">1,63 \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
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\t\t\t\t">1,86 \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">0,00 \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">3,17 \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t">3,40 \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 " 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 " 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">3,19 \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
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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
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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
\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-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">Retiro \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
\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">4,06 \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><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
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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
\t\t\t\t">3,53 \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><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">2,97 \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">3,22 \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></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" 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
\t\t\t\t">2,10 \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">2,37 \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">1,87 \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">2,15 \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">0,41 \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">3,19 \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">3,42 \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
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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">2,13 \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">2,25 \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">0,97 \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">Chamartín \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">4,19 \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">4,46 \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">2,22 \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">3,91 \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">4,11 \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">2,11 \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">4,10 \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">4,24 \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">2,56 \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">3,75 \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">3,92 \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">2,45 \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
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\t\t\t\t">Tetuán \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">4,72 \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">4,98 \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">2,77 \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">2,97 \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">3,19 \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">1,22 \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">4,83 \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">5,00 \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="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">3,27 \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">2,72 \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">2,90 \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">1,41 \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">Chamberí \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 " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">3,80 \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">4,26 \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
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\t\t\t\t">1,33 \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">1,86 \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">2,11 \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">4,15 \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">4,29 \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">2,07 \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">1,73 \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
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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
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\t\t\t\t\ttable-entry\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
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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
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\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
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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
\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
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\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">0,73 \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\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\ttable-entry\n
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\t\t\t\t">Latina \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</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">4,67 \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
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\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
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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">5,03 \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><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">3,09 \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">1,92 \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">Carabanchel \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">4,47 \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">4,85 \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">2,83 \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">3,05 \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">3,17 \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">1,73 \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">4,29 \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">4,50 \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">2,96 \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
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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-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">Usera \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 " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">3,90 \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">4,34 \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">1,85 \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">2,28 \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">2,46 \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">0,51 \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">3,94 \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">4,14 \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">2,20 \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">2,10 \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">2,14 \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></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
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\t\t\t\t">Puente de Vallecas \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 " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">4,28 \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">4,65 \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
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\t\t\t\t">2,60 \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">3,18 \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">3,37 \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">1,75 \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">4,04 \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\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">2,63 \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
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\t\t\t\t">2,81 \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">2,98 \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 " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,72 \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</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
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\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\ttable-entry\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t\ttable-entry\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
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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><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
\t\t\t\t">3,84 \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
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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">2,23 \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">2,43 \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">0,31 \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">4,52 \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
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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">2,80 \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">2,75 \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">2,90 \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
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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">4,03 \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\ttable-entry\n
\t\t\t\t " align="left" valign="\n
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\t\t\t\t">1,80 \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">2,58 \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">2,71 \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">0,41 \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">4,08 \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">4,29 \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">2,20 \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">3,02 \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">3,11 \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">1,18 \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">Vicálvaro \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 " align="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">2,25 \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">2,50 \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
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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">2,56 \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">0,00 \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="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">2,74 \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">2,93 \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">0,38 \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">3,31 \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">3,43 \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 \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">San Blas-Canillejas \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">2,39 \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">2,63 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
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