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Objetivo: describir los elementos del entorno construido (EC) de Madrid en relación con el nivel de desarrollo de los distritos de la ciudad.
Método: estudio descriptivo transversal. Los datos del EC de la ciudad (demográficos, de renta, superficie, acceso a recreación y bienes básicos, estética, zonas verdes, transporte público y ambiente de los barrios) se extrajeron de fuentes documentales: páginas web, sistemas de información geográfica, organismos oficiales. Se consideraron los 21 distritos de la ciudad estratificándolos en cuatro niveles de desarrollo en función de su resultado en un índice combinado de salud, conocimiento y renta. Se realizó un análisis estadístico univariante y bivariante (Chi cuadrado y ANOVA); se calcularon intervalos de confianza al 95% de seguridad (IC95%).
Resultados: se encontraron diferencias estadísticamente significativas (p≤ 0,05) en la dotación de escuelas infantiles y centros de mayores (superior en distritos de desarrollo bajo); los centros deportivos y áreas infantiles para menores de 14 años (mayor en distritos de desarrollo medio alto); la renta media neta anual de los hogares, el comercio, las líneas de metro y bus, los elementos disuasorios del uso de automóvil y las concentraciones de población y vivienda (mayores en los distritos de desarrollo alto).
Conclusiones: los distritos más desarrollados obtuvieron más indicadores en primera posición. Es necesario avanzar en relación a qué elementos son los que mejoran el EC de los barrios.
Objective: to describe the elements of the Built Environment (BE) according to the level of development in the city districts.
Method: a descriptive transversal study. Data on the city BE (demographical, income, surface, access to recreation and basic commodities, appearance, green areas, public transport, and neighbourhood environment) were extracted from documentary sources: web-pages, geographical information systems, and official organizations. The 21 city districts were stratified into four levels of development based on their outcomes in a combined index for health, knowledge and income. A univariate and bivariate analysis was conducted (Square CHI and ANOVA); confidence intervals were calculated at 95% (CI95%).
Results: statistically significant differences (p≤ 0.05) were found in funding for children’s schools and centres for the elderly (higher in low-development districts); sports centres and areas for <14-year-old children (higher in districts with medium-high development): the mean net annual income of homes, commerce, underground and bus lines, elements to discourage the use of cars, and concentration of population and housing (higher in those districts with high development).
Conclusions: districts with higher development obtained more indicators in the first position. It is necessary to move forward regarding which elements improve the BE in neighbourhoods.
