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"textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Durante las últimas décadas se ha intensificado el estudio del impacto de la contaminación atmosférica en la salud. Numerosas publicaciones indican que la exposición crónica ocasiona importantes perjuicios en la salud<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1,2</span></a>, especialmente en términos de reducción de la esperanza de vida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. En concreto, en la ciudad de Valencia se ha descrito el efecto a corto plazo de la exposición a diversos contaminantes atmosféricos sobre la mortalidad y la morbilidad respiratoria y cardiovascular<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4–6</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un elemento clave en la vigilancia y el impacto en la salud de la contaminación atmosférica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> es la evaluación de la exposición. Puesto que la medición personal en la población es inviable, la alternativa habitual es la modelización<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> a partir de la proximidad a focos contaminantes, modelos de dispersión, de interpolación o mediante regresión de usos del suelo. 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Este hecho supone una especial limitación en grandes conurbaciones con alternancia de espacios heterogéneos respecto a las fuentes de emisión y la difusión de la contaminación.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La interpolación espacial mediante <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a> es un método históricamente utilizado para la elaboración de mapas de variables medioambientales, pero en los últimos años, debido al aumento de la disponibilidad de información ligada a su ubicación geográfica (Sistemas de Información Geográfica [SIG]), se ha hecho frecuente la regresión por usos del suelo (LUR, <span class="elsevierStyleItalic">land use regression</span>) para la evaluación de la exposición a contaminación atmosférica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>. Este método consiste en la utilización de SIG para predecir niveles de contaminación mediante regresión lineal.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El dióxido de nitrógeno (NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>) es un contaminante típico de zonas urbanas. 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Existen estudios ecológicos que han investigado la asociación entre contaminación atmosférica y desigualdades sociales en salud. La mayoría concluyen que los grupos con un nivel socioeconómico bajo tienden a presentar una mayor exposición a contaminación atmosférica, debido sobre todo a la proximidad de sus hogares a diversas fuentes de contaminación. Sin embargo, algunos reportan asociaciones inversas entre clase social y contaminación, con mayor exposición en los grupos más privilegiados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestra hipótesis es que la medición de la exposición a contaminación atmosférica resulta más eficiente si se combina la interpolación estocástica con un mapeo de regresión según el uso del suelo. Además, hay una relación entre el nivel socioeconómico y la contaminación.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del presente estudio es evaluar la variación espacial de la exposición a la contaminación atmosférica por NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> en la ciudad de Valencia y su relación con la privación socioeconómica.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Población a estudio</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se trata de un estudio de regresión ecológica en el cual la unidad de análisis es la sección censal (SC), siendo ésta la de menor tamaño para la que podemos disponer de datos agregados sobre población e indicadores socioeconómicos y demográficos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>. La población estudiada son los residentes (n = 738.441; SC = 598) en la ciudad de Valencia (134,6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km<span class="elsevierStyleSup">2</span>), y los datos provienen del Censo de Población y Viviendas del año 2001.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se excluyeron núcleos periféricos, como los poblados del sur (poblaciones situadas junto al lago de la Albufera) y algunos del norte (total: 11.872 habitantes), que quedan fuera del casco urbano (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a> A).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Determinación del NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> en el área de estudio</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La información sobre el NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> procede de un estudio realizado por el Centro de Estudios Ambientales del Mediterráneo (CEAM), diseñado para evaluar la distribución de las concentraciones de contaminantes en la ciudad de Valencia. La superficie seleccionada abarca 99<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km<span class="elsevierStyleSup">2</span> (en un rectángulo de 11 x 9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km), dividida en cuadrículas de 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>km<span class="elsevierStyleSup">2</span>, con un punto de medida en cada una. Dicho punto se eligió para estar lo más centrado posible en la cuadrícula. Con objeto de evaluar los niveles de fondo en las zonas situadas fuera del casco urbano, se colocaron diez puntos adicionales formando un arco alrededor de la gradilla (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a> A). El dosímetro pasivo utilizado es un desarrollo del originario tubo de Palmes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>. Se realizaron tres campañas de medición de 7 días de duración, en febrero y noviembre de 2002 y en abril de 2004. Se colocaron dosímetros dobles con el fin de validar la calidad de las mediciones, calculando para ello el coeficiente de correlación intraclase (CCI)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>. Se utilizó como nivel de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> el promedio de las dos mediciones. El límite de detección fue de 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>. Se evaluó la posible contaminación durante el periodo de exposición o en el laboratorio preparando un blanco de laboratorio y cuatro de transporte en cada campaña. Asimismo, se recogieron los datos diarios de las estaciones de monitorización (cuatro de tráfico y una de fondo urbano) de la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica de la Generalitat Valenciana (RVVCCA) para el periodo de estudio.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Datos geográficos</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se obtuvieron variables geográficas (SIG) de los siguientes conjuntos de datos: usos del suelo en el área de estudio (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a> B) y tráfico rodado (red de calles y carreteras e intensidad media diaria [IMD] de tráfico) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a> C).</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La información sobre usos del suelo se obtuvo de la base de datos geográfica de la Unión Europea, referida al año 2000 (Corine Land Cover 2000), que incluye 44 variables. Para simplificar, se categorizaron en cuatro tipos: <span class="elsevierStyleItalic">1)</span> urbano continuo, <span class="elsevierStyleItalic">2)</span> industrial, <span class="elsevierStyleItalic">3)</span> urbano discontinuo y <span class="elsevierStyleItalic">4)</span> otros (jardines/parques, agrícola…). Se calcularon diferentes variables de uso del suelo definidas como porcentaje de un uso concreto en un entorno del punto de medición, llamado comúnmente <span class="elsevierStyleItalic">buffer</span>. Con el fin de explorar la escala de dependencia espacial se consideraron entornos de diferentes tamaños (radios: 100, 200, 300, 400, 500 y 1000 metros). Los datos de tráfico se obtuvieron del Ayuntamiento de Valencia y de otras administraciones competentes. Se consideraron: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> distancia a una vía con tráfico denso (IMD >10.000, 20.000 o 50.000 vehículos/día), <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> IMD de la calle más próxima, y <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> intensidad de tráfico en un <span class="elsevierStyleItalic">buffer</span> de 100, 150, 300 y 500 m. La intensidad del tráfico alrededor de un punto P se obtuvo según el método de Pearson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>: Pear(P)=∑iωdi⋅IMDCi</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde C<span class="elsevierStyleInf">i</span> es el conjunto de carreteras o calles dentro del <span class="elsevierStyleItalic">buffer</span>, d<span class="elsevierStyleInf">i</span> son las distancias respectivas de C<span class="elsevierStyleInf">i</span> a P, y ω(d<span class="elsevierStyleInf">i</span>) es una función ponderada asumiendo un decremento exponencial con la distancia a la carretera. También se aplicó una variación de este método considerando la longitud de los segmentos de calles incluidos en el entorno del punto como variable de ponderación. Puede encontrarse información más detallada en Iñiguez et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Métodos de estimación del NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> y validación</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizaron diferentes métodos para estimar la exposición al NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> en cada campaña: <span class="elsevierStyleItalic">1)</span> el nivel registrado por la estación de monitorización de la RVVCCA más próxima; <span class="elsevierStyleItalic">2)</span> el nivel registrado por el captador pasivo más próximo; <span class="elsevierStyleItalic">3)</span> el promedio de los niveles ponderados por el inverso de la distancia al punto de predicción (IDW); <span class="elsevierStyleItalic">4) kriging</span> universal teniendo en cuenta la posible tendencia entre los niveles de contaminación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a> (validación cruzada); <span class="elsevierStyleItalic">5)</span> predicción de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> mediante un modelo de regresión lineal con las variables definidas sobre SIG como explicativas (modelo LUR); y <span class="elsevierStyleItalic">6)</span> predicción de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> mediante LUR con variables SIG y el <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> como covariable. Los modelos de regresión se construyeron siguiendo un procedimiento de pasos sucesivos (valor p de entrada < 0,05, valor p de salida >0,1). La bondad de ajuste fue valorada mediante la R<span class="elsevierStyleSup">2</span>. Se realizó el diagnóstico usual en modelos lineales, y se aplicó el test de Moran para contrastar la existencia de autocorrelación espacial residual.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se compararon las predicciones obtenidas según los métodos definidos, evaluando su precisión a partir de las diferencias porcentuales relativas y el error porcentual relativo.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Asignación de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> a las seciones censales y estimación de la exposición poblacional</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La asignación de la exposición se realizó a partir del método 6 aplicado al promedio de las campañas, según: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> el nivel de exposición del centroide de cada SC y <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> la media de los valores de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> predichos en los nodos de una red regular con distancia entre nodos de 50 m. Para evaluar la discrepancia entre los métodos se calcularon las diferencias porcentuales absolutas y relativas.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los niveles se utilizaron para calcular la distribución de la población a diferentes grados de exposición (<40, 40-50, 50-60, >60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>) y el porcentaje de población expuesta en cada SC por grupo de edad (0-14, 15-64, ≥65 años).</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Asociación entre exposición a NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>, índice de privación y edad</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se utilizó el índice de privación (IP) descrito en el proyecto MEDEA por Domínguez-Berjón et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>, compuesto por variables sociodemográficas (trabajadores manuales, desempleo, asalariados eventuales, instrucción insuficiente total y en jóvenes) obtenidas del censo de población y viviendas de 2001. El índice fue categorizado en quintiles, siendo el nivel menor indicativo de menor privación.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La relación entre niveles de contaminación e IP y porcentaje de población en los distintos grupos de edad se evaluó mediante el modelo:<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia><span class="elsevierStyleItalic">μ</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">α</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>+<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">β</span><span class="elsevierStyleInf">1</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>*<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">IP</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>+<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">β</span><span class="elsevierStyleInf">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>*<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">ppob</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>+<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">u</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">i</span></span><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde IP está en quintiles, ppob es el porcentaje de población según grupos de edad y u<span class="elsevierStyleInf">i</span> es el efecto aleatorio correspondiente a la dependencia espacial. Esta componente se modelizó incluyendo una estructura de vecindad (adyacencia) en la matriz de covarianzas.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se introdujo en el modelo la variable «porcentaje de población >65 años», ya que ésta había resultado ser la variable de edad más relacionada tanto con la respuesta como con el IP.</p></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El promedio de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> en los puntos del enrejado fue de 44,4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>). Todas las muestras tomadas superaron el límite de detección y fueron válidas. El CCI fue superior a 0,9 en todos los casos. Los valores de los blancos fueron inferiores al límite de detección y poco significativos respecto a los niveles ambientales medidos.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los modelos LUR para el promedio de las campañas se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>. Fueron consistentes en cuanto a sus componentes a lo largo de las campañas. En todos los casos, la variable con mayor capacidad explicativa (primera variable incluida) fue la predicción promedio del <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> para cada punto eliminando el propio punto de la muestra. Los modelos presentaron R<span class="elsevierStyleSup">2</span> entre 0,59 y 0,67, siendo 0,62 para el promedio de las tres campañas. Los modelos en que no se tenía en cuenta el <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> mostraron bondades de ajuste entre 0,50 y 0,63. No se detectaron problemas de colinealidad, los residuos se distribuyeron como una normal y no se halló autocorrelación espacial significativa. En general, la interpolación espacial mediante LUR presentó un menor error que cualquiera de los otros métodos utilizados.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los mapas de las concentraciones de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> obtenidos mediante <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> mostraron un gradiente de disminución progresiva (distribución concéntrica) de niveles desde el centro de la ciudad hacia la periferia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a> D), con una distribución muy suavizada. En el mapa obtenido combinando <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> y LUR (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a> A) puede verse la influencia del tráfico en los niveles de contaminación.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El mapa resultante de la campaña promedio se utilizó para asignar niveles de exposición a las SC de la ciudad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a> B). Así, la media de los niveles se situó en 54,8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> (desviación estándar [DE]: 6,2) para el nivel de exposición del centroide de cada SC y en 57,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> (DE: 6,8) para la asignación mediante la media de niveles predichos en los nodos de una red regular. En la mediana, la diferencia relativa porcentual fue del 5,4% (P10-P90: 1,4 a 7,6), y para la diferencia absoluta de –3,0 (–4,4 a –0,3) μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Según los resultados, prácticamente la totalidad de la población residente en Valencia estuvo expuesta a niveles por encima de 40<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>. Sólo un 0,4% de la población reside en áreas con niveles por debajo de 40<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>, el 13,9% entre 40 y 50<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>, el 49,8% entre 50 y 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>, y el 35,9% por encima de 60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>. Por grupos de edad hay diferencias significativas en cuanto al porcentaje de población expuesta a diferentes niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>, con un porcentaje mayor de personas de edad avanzada en las SC con niveles más altos (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La distribución del IP por SC se asoció con los niveles de contaminación, que eran mayores en las SC con menor IP. Se halló una disminución de 2,01<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> (intervalo de confianza del 95% [IC95%]: –3,07 a –0,95) entre una SC del quintil con menor privación en comparación con el de mayor privación. Las disminuciones de los niveles para el segundo, el tercero y cuarto quintiles, comparados con el primero, fueron 0,02 (IC95%: –0,74 a 0,68), 0,62 (IC95%: –1,38 a –0,13) y 1,77 (IC95%: –2,65 a –0,85) μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>, respectivamente. Además, también se encontró una asociación positiva entre los niveles de contaminación y el porcentaje de población ≥ 65 años (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Discusión</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La metodología utilizada, combinando <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> y LUR, permite estimar la distribución espacial de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> en la ciudad de Valencia, así como conocer su asociación con variables sociodemográficas, edad e IP, por SC. Los mapas de predicción realizados con <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> mostraron un patrón espacial con concentraciones más altas en el centro de la ciudad. Sin embargo, al añadir información exógena (básicamente tráfico y usos del suelo) se obtuvieron mapas de distribución de contaminación más realistas con las fuentes principales (vehículos a motor).</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De acuerdo con los resultados, la práctica totalidad de las SC de la ciudad presentan niveles promedios de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> por encima de los propuestos para proteger la salud. Sin embargo, los resultados de nuestro estudio deben ser tomados con cautela, pues presentan algunas limitaciones. Por un lado, los datos de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> provienen de tres campañas de muestreo y no corresponden a la medición continuada a lo largo de todo un año. Pese a ello, las diferencias de los niveles obtenidos al predecir con los niveles de contaminación de la red de vigilancia son pequeñas. Los promedios anuales de la red durante el periodo de estudio estuvieron alrededor de 50<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>. Por otro lado, en el estudio la exposición se asigna según la SC de residencia, sin considerar patrones de tiempo, actividad o características de la vivienda (altura, ventilación, fuentes interiores).</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> medios hallados en este estudio (44,4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>) son similares a los reportados en ciudades como Amsterdam (46<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>) y superiores a los obtenidos en Huddersfield, Poznan y Praga (32, 27 y 35<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span>, respectivamente)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>. Por el contrario, en otros estudios, las mediciones de la red superaron a las nuestras: 61,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> en Hamilton (Canadá) y 59,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> en Atenas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">26,27</span></a>.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En las SC de la ciudad de Valencia se encontró una asociación directa entre la proporción de población ≥65 años y los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>. A diferencia de otros países, como Estados Unidos y Canadá, la población de mayor edad sigue viviendo en el centro de la ciudad, donde los niveles son mayores. Este hecho puede añadir un elemento de mayor riesgo a los niveles de exposición debido a la vulnerabilidad causada por la edad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">28,29</span></a>. Por otro lado, hay una relación negativa entre el IP y la contaminación: en las secciones de mayor IP social, los niveles de contaminación son más bajos. La relación entre la posición social y la contaminación atmosférica en Europa se ha investigado poco. Se han observando altos niveles en las poblaciones más desfavorecidas en ciudades como Malmo, Oslo, Estrasburgo y Londres. Sin embargo, en ciertas ciudades del sur de Europa la asociación entre el nivel socioeconómico y la contaminación atmosférica podría ser distinta a la de los países nórdicos o anglosajones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>, ya que la población con mejor situación socioeconómica tiende a vivir en el centro de la ciudad. Esto sugiere que un modelo podría no ser extrapolable a otros contextos. Teniendo en cuenta su estructura urbana, así como la distribución de la población por edad e IP, nuestros resultados podrían ser similares a los de otras ciudades del sur de Europa.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La determinación de los niveles de contaminación atmosférica en un área específica es útil para evaluar el cumplimiento de la normativa vigente o las recomendaciones de agencias internacionales como la OMS. La confección de mapas de exposición siguiendo una metodología similar a la propuesta permite conocer la distribución espacial de la contaminación y estimar la proporción de población expuesta a niveles altos. Dicha estimación puede utilizarse para evaluar el impacto de la contaminación en la salud. Así, Künzli et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a> calcularon los casos atribuibles a contaminación atmosférica por partículas en suspensión en Austria, Francia y Suiza, y concluyeron que la exposición a la contaminación causa un 6% de la mortalidad total. Otra utilidad de la evaluación del riesgo es la estimación de los posibles beneficios, tanto económicos como para la salud, que se obtendrían reduciendo los niveles de contaminantes. Al respecto, Pérez et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a> presentaron una estimación de los beneficios para la salud y económicos en el caso de que mejorara la calidad del aire en 57 municipios de Barcelona.</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El método permite obtener mapas de contaminación en la ciudad de Valencia y describir la distribución de la población según características sociodemográficas y niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>. Además de proporcionar información útil para realizar acciones que mejoren el problema, estos mapas permitirán estudiar la relación entre la contaminación atmosférica y los problemas de salud.<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia></p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Contribuciones de autoría</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">M. Estarlich, C. Iñiguez y F. Ballester han participado en la planificación y la concepción del estudio. La adquisición de los datos de contaminación atmosférica fue llevada a cabo por E. Mantilla. El análisis estadístico lo realizaron C. Iñiguez y M. Estarlich. Los resultados fueron interpretados por M. Estarlich, C. Iñiguez, A. Nolasco, O. Zurriaga y F. Ballester. El primer borrador lo escribió M. Estarlich, con la supervisión, colaboración y aportación de ideas de F. Ballester, C. Iñiguez y A. Esplugues. En la aprobación de la versión final han participado todos los autores.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Financiación</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">FIS-FEDER 04/0170, 08/0330, Conselleria de Sanitat Generalitat Valenciana (021/07, 023/08).</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conflictos de intereses</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno.</p></span></span>"
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"resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Evaluar la variación espacial de la exposición a dióxido de nitrógeno (NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>) en la ciudad de Valencia y su relación con la privación socioeconómica y la edad.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La población por sección censal (SC) procede del Instituto Nacional de Estadística. Los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> se midieron en 100 puntos del área de estudio, mediante captadores pasivos, en tres campañas entre 2002 y 2004. Se utilizó regresión por usos del suelo (LUR) para obtener el mapa de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>. Las predicciones del LUR se compararon con las proporcionadas por: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> el captador más cercano de la red de vigilancia, <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> el captador pasivo más cercano, <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> el conjunto de captadores en un entorno y <span class="elsevierStyleItalic">d) kriging</span>. Se asignaron niveles de contaminación para cada SC. Se analizó la relación entre los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>, un índice de privación con cinco categorías y la edad (≥65 años).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El modelo LUR resultó el método más preciso. Más del 99% de la población superó los niveles de seguridad propuestos por la Organización Mundial de la Salud. Se encontró una relación inversa entre los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> y el índice de privación (β = –2,01<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> en el quintil de mayor privación respecto al de menor, IC95%: –3,07 a –0,95), y una relación directa con la edad (β = 0,12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> por incremento en unidad porcentual de población ≥65 años, IC95%: 0,08 a 0,16).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El método permitió obtener mapas de contaminación y describir la relación entre niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> y características sociodemográficas.</p>"
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"en" => array:2 [
"titulo" => "Abstract"
"resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objective</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To evaluate spatial variation in exposure to nitrogen dioxide (NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>) air pollution in the city of Valencia, Spain, and its association with socioeconomic deprivation and age.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Census tract population data were obtained from the National Statistics Institute of Spain. Outdoor NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> was monitored in 100 sites in the study area, through the use of passive samplers, in three campaigns between 2002 and April 2004. Land use regression (LUR) was used to obtain a map of NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> levels. The LUR predictions were compared with the NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> level obtained by: <span class="elsevierStyleItalic">a)</span> the nearest sampler of the monitoring network, <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> the nearest passive sampler, <span class="elsevierStyleItalic">c)</span> the mean distance-weighted levels of the samplers in the neighborhood, and <span class="elsevierStyleItalic">d)</span> the NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> level obtained by using Kriging. For each census tract, the NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> levels were obtained. The association of NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> air pollution exposure with population age (≥65 years) and the 5-category deprivation index was analyzed.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The LUR models showed less error than the other prediction methods. The safety levels proposed by the World Health Organization were exceeded in more than 99% of the population. An inverse relationship was found between NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> levels and the deprivation index (β = –2.01<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> in the most deprived quintile compared with lower deprivation, 95%CI: –3.07; –0.95) and a direct relationship was found with age (β = 0.12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>μg/m<span class="elsevierStyleSup">3</span> per unit increase in percentage of the population ≥ 65 years, 95%CI: 0.08; 0.16).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The method allowed pollution maps to be obtained and the association between NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> levels and sociodemographic characteristics to be described.</p>"
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"es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Variables geográficas (SIG) en el área de estudio. A) Área de estudio y niveles medios obtenidos en cada punto de muestreo de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span>. B) Usos del suelo. C) Principales vías de tráfico con índice medio diario de vehículos (IMD). D) Predicción de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> mediante <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span>.</p>"
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"es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estimación de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> en el área de estudio. A) Predicción de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> mediante regresión usos del suelo (LUR) en el área de estudio. B) Estimación de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> para cada sección censal por quintiles de contaminación.</p>"
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"leyenda" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">DT: desviación típica; CCI: coeficiente de correlación intraclase; IC95%: intervalo de confianza del 95%; RVVCCA: Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica de la Generalitat Valenciana.</p>"
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\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Campaña \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" style="border-bottom: 2px solid black">N \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">Media \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">DT \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" style="border-bottom: 2px solid black">Min \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">Max \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" style="border-bottom: 2px solid black">CCI (IC95%) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Captadores pasivos</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Febrero 2002 \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">86,9 \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">0,97 (0,96-0,98) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Noviembre 2002 \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">101 \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">12,0 \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="char" valign="\n
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\t\t\t\t">85,8 \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">0,99 (0,98-0,99) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><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"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Abril 2004 \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="char" valign="\n
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\t\t\t\t">101 \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="char" valign="\n
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\t\t\t\t">39,1 \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">10,6 \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">18,3 \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">72,9 \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">0,98 (0,97-0,99) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Promedio campañas \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">101 \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">44,4 \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">11,5 \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">18,9 \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">80,9 \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-entry\n
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\t\t\t\t">0,99 (0,98-0,99) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t " colspan="7" align="left" valign="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">RVVCCA</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Febrero 2002 \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">4 \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">68,4 \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">18,5 \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">58,2 \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"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><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">5 \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t">54,2 \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t">10,9 \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">42,4 \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t">69,5 \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"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n
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\t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Abril 2004 \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">5 \t\t\t\t\t\t\n
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\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">27,9 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">101,5 \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="" 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" 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"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Promedio campañas \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">56,9 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">14,9 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">36,5 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">76,4 \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="" 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></tbody></table>
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"descripcion" => array:1 [
"es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Descripción de los niveles de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> medidos con captadores pasivos en tres campañas (2002-2004) y niveles obtenidos de la Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica de la Generalitat Valenciana (RVVCCA)</p>"
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<table border="0" frame="\n
\t\t\t\t\tvoid\n
\t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo (promedio tres campañas) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">Variables predictoras \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">β (EE) \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">R<span class="elsevierStyleSup">2</span> parcial \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">R<span class="elsevierStyleSup">2</span> modelo \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">ECM \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="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"><span class="elsevierStyleItalic">Kriging</span> \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"><span class="elsevierStyleItalic">Kriging</span> \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">1,115 (0,128) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,481 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">7,204 \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="left" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">LUR \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">Pearson 2 (100 m)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">4,514 (1,134) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,482 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,629 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">7,069 \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">% uso suelo urbano/industrial (400 m) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,096 (0,023) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,078 \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="" 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" 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">lmin20<span class="elsevierStyleSup">c</span> \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">-3,109 (0,814) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,046 \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="" 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" 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">Pearson 1 (300 m)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">-2,184 (0,920) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,023 \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="" 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" 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"><span class="elsevierStyleItalic">Kriging</span> + LUR \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"><span class="elsevierStyleItalic">Kriging</span> \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,806 (0,128) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,481 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,615 \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">6,286 \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">lmin20<span class="elsevierStyleSup">c</span> \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">-2,605 (0,671) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,091 \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="" 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" 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">% uso suelo urbano/industrial (300 m) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,057 (0,019) \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="char" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t">0,042 \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="" 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></tbody></table>
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"notaPie" => array:2 [
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"nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Variable sobre intensidad de tráfico según el método de Pearson.</p> <p class="elsevierStyleNotepara"><span class="elsevierStyleSup">c</span>Distancia a la vía más próxima (IMD, c: ≥10.000, d: ≥20.000) (en logaritmos).</p>"
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"es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Modelos de predicción de NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> (<span class="elsevierStyleItalic">kriging</span>, LUR, <span class="elsevierStyleItalic">kriging</span> + LUR) (Valencia, 2002-2004)</p>"
]
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\t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td 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"> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
\t\t\t\t\ttable-head\n
\t\t\t\t " colspan="4" align="center" valign="\n
\t\t\t\t\ttop\n
\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Edad</td></tr><tr title="table-row"><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">NO<span class="elsevierStyleInf">2</span> \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">% 0-14 años \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">% 15-65 años \t\t\t\t\t\t\n
\t\t\t\t</td><td 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" style="border-bottom: 2px solid black">% >65 años \t\t\t\t\t\t\n
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