DATABANKY PROFIL? Co jsou databanky profil??

Transkript

1 DATABANKY PROFIL? Co jsou databanky profil?? Databanky profil? jsou rozsáhlé sbírky informací o profilech ponor? a jejich výsledcích. Za ú?elem vyhodnocení a ov??ení platnosti tabulek, metrických údaj? a software se prost?ednictvím r?zných výpo?etních model? profily a jejich výsledky statisticky porovnávají, aby se zjistilo, do jaké míry se shodují se zavedenými modelovými parametry. Uložené informace o profilech a jejich výsledcích se pak nazývají databankou (DB) a n?které z t?chto bank již ur?it? stojí za pozornost, zatímco ostatní se teprve budují a skute?n? užite?né budou spíše v budoucnosti. D?ležitost databank roste rychle jak pro oblast technického tak i sportovního potáp?ní nejen kv?li velkému množství informací, které jsou v nich uloženy, ale také pro jejich využití p?i výpo?tech a odhadech potáp??ských rizik a zp?es?ování parametr? doporu?ovaných pro konkrétní modely. Jednou z d?ležitých DB je soubor informací známý pod jménem DAN Project Dive Exploration (PDE) (t.j. Projekt zabývající se výzkumem potáp?ní). Jeho hlavní zam??ení je na rekrea?ní potáp?ní se vzduchem a nitroxem, ale obsahuje i informace o potáp?ní technickém, se smíšeným plynem a o dekompresním potáp?ní. V rámci projektu PDE jsou v po?íta?ích uloženy informace o p?ibližn? profilech, mezi kterými je zaznamenáno také 97 p?ípad? dekompresní nemoci (DCS) a zmín?né informace se týkají rekrea?ního potáp?ní se vzduchem i s nitroxem. Od roku 1995 je PDE dostupný on-line a spravují jej Dick Vann a Petar Denoble. Po?átkem nového tisíciletí spojil DAN Europe pod vedením Alessandra Marroniho své síly s DAN USA a PDE se zna?n? rozší?il. Evropská?ást tohoto projektu se nyní nazývá Dive Safe Lab (DSL) (Laborato? pro bezpe?né potáp?ní). DSL p?isp?la informacemi o p?ibližn? profilech s 8 p?ípady DCS. Pro zjednodušení však fungují PDE a DSL spole?n? jako jedna databanka, protože informace se díky po?íta??m vym??ují rychle a snadno. V sou?asné dob? se spole?n? v rámci PDE a DSL nachází informace asi o profilech se 105 p?ípady DCS, což znamená pom?r výskytu zhruba 0,0008. Všeobecn? lze?íci, že se jedná o rozsáhlou a d?ležitou databázi informací o potáp?ní. Další, ale nov?jší DB zam??enou hlavn? na potáp?ní technické, se smíšeným plynem a na dekompresní potáp?ní, je databanka p?i Národní laborato?i v Los Alamos (Los Alamos National Laboratory - LANL DB). Ta v sou?asnosti obsahuje informace o p?ibližn? profilech s 20 p?ípady DCS. Její zakladatelé ji zp?ístupnili systémem on-line rovn?ž krátce po roce V?tšina databáze LANL DB jsou informace získané p?i akcích potáp??ského týmu C&C za posledních 20 let. Momentální pom?r výskytu p?ípad? DCS v databázi LANL DB je 0,0069, což je asi desetinásobn? vyšší zlomek procenta než v PDE. Tento vyšší pom?r je logický a dal se o?ekávat, protože LANL DB ukládá a zpracovává informace o profilech se smíšeným plynem a p?i dekompresním potáp?ní, což jsou riskantn?jší?innosti s více neznámými prvky. V obou databázích se shrom?ují informace prakticky nep?etržit? a poté se zpracovávají do co nejjednodušší formy v?tšina z nich se p?i p?íchodu z potáp??ského po?íta?e porovnává b?hem krátkého?asového intervalu (3-5 vte?in) s již uloženými informacemi a poté zpracovává do zvládnuteln?jšího formátu pro budoucí statistickou analýzu: 1. bottom mix/ppo2, hloubka a?as (ekvivalent obdélníkové vlny);

2 2. rychlost vzestupu a sestupu; 3. úrove? zastávky a dekomprese mix/ppo2, hloubky a?asy; 4. p?estávky na povrchu; 5.?as do letu po potáp?ní; 6. v?k potáp??e, váha, pohlaví a zdravotní komplikace; 7. výsledek ohodnocený od 1 5, t.j. od špatného k dobrému; 8. okolnosti prost?edí (teplota, proud, viditelnost, výbava). R?zné databanky shrom?ují r?zné informace, ale shora uvedené parametry se povují za základní a v?tšina databank s nimi (také) pracuje. Pro? jsou databanky profil? tak d?ležité? Pravd?podobn? nejdiskutovan?jším a nejsledovan?jším potáp??ským tématem jsou zastávky v r?zných hloubkách. Hloubky,?asy, doby, plynové sm?si, p?epínání, rychlosti výstupu a sestupu, používání systému otev?eného okruhu (OC) nebo rebreatheru (RB) to je jen n?kolik z mnoha možností, pro které se musí potáp?? rozhodnout. Výb?rem vzájemných pom?r? ze shora uvedeného vý?tu existuje tém?? nekone?ný po?et variant, jak se potáp?? dostane (nebo nemusí dostat) bezpe?n? na hladinu. Proto je otázka existence a dostupnosti informací o ponorech tak d?ležitá. Mnoho odborník? je p?esv?d?eno, že porovnávání model? se získanými informacemi vyžaduje sb?r dat z velice širokého spektra potáp??ských?inností podle pravidla?ím více, tím lépe, což je mnohem užite?n?jší, než organizovat, provád?t a vyhodnocovat klinické, ale izolované pokusy/ testy. I když jsou testy provád?né p?i jednotlivých profilech také užite?né, obvykle je obtížné porovnávat jejich výsledky se všemi ostatními p?ípady, a sice kv?li mnoha dalším okolnostem, jakými jsou nap?. rozdílné hloubky, sm?si plyn?, rychlosti výstup?, délky a úrovn? zastávek a kombinace toho všeho dohromady, jakož i s dalšími parametry. Jinými slovy, jednotlivé testy se t?žko porovnávají navzájem mezi sebou tak, aby bylo možno na jejich základ? u?init jeden spole?ný záv?r, proto je k tomuto ú?elu výhodn?jší pracovat s co možno nejširším spektrem profil? (výsledk?). Navíc je málokdy k dispozici dost pen?z a?asu na to, aby se jednotliv? testovaly nap?. všechny sm?si plyn? a profily s dekompresemi p?i všech typech potáp?ní. Proto se databanky banky soust?e?ují hlavn? na shrom?ování a zpracovávání informací získaných p?i skute?ném potáp?ní, ne p?i klinických testech. Dalším d?ležitým tématem jsou údaje o zastávkách v hloubkách p?i potáp?ní s otev?eným okruhem (OC) a s rebreatherem (RB). Haldanovo pravidlo zastávky v m?lké vod? se praktikuje již tém?? sto let a v?tšina údaj? získaných po celá ta léta skute?n? odráží praxi takových zastávek (t.j. v m?lké vod?) jako hlavní téma, kterým je t?eba se zabývat, provád?t na n? testy a podle toho plánovat ponory. I když se ví, že jak potáp?ní se zastávkou v hloubce, tak i potáp?ní se zastávkou v m?lké vod? s sebou nese tém?? stejná rizika, potáp?ní se zastávkou v hloubce je z hlediska?asového (t.j. v p?ípad? krátké zastávky) ú?inn?jší než potáp?ní se stejn? dlouhou zastávkou v m?lké vod?. Pro dostate?né vyhodnocení praxe se zastávkami v hloubkách stále ješt? není k dispozici dostatek informací, proto se pot?ebují databanky zapojit do systematického sb?ru údaj? o profilech (a jejich výsledcích) se zastávkami (bublinkovými) v hloubkách pro porovnání s údaji o dalších ponorech s bublinkovými zastávkami jak v hloubkách, tak i ve vod? m?lké. P?ipomínáme, že modely bublinkové vyžadují hlubší dekompresní zastávky než modely s rozpušt?ným plynem (podle Haldana). Nejd?ležit?jší je provád?t d?kladné porovnání údaj? o dekompresi p?i zastávkách v hloubkách,

3 protože se již prokázalo, že bublinkové zastávky v m?lké vod? jsou naprosto bezpe?nou variantou. Abychom však byli k Haldanovi spravedliví, musíme podotknout, že i on provád?l testy zastávky v hloubkách, a to již p?ed 100 lety, ale z n?jakých nepochopitelných d?vod? se jejich výsledky nejenže neobjevily v jeho prvních tabulkách, ale ani v pozd?jších tabulkách týkajících se rozpušt?ného plynu, které sestavili jiní. Co tedy p?esn? existuje v databankách profil?? Ob? shora uvedené databanky shrom?ují d?ležité informace o potáp?ní zp?sobem, jak je souhrnn? uvedeno níže. Jsou to základní údaje o profilech ponor? provedených p?i rekrea?ním i technickém potáp?ní, s OC i RB, se vzduchem i s plynovými sm?smi, p?i potáp?ní v m?lkých vodách i ve vodách hlubokých. To je opravdu velký rozsah. PDE a DSL se zam??ují na nedekompresní potáp?ní, zatímco LANL DB se zabývá hlavn? plynovými sm?smi, OC a RB a hloubkovým dekompresním potáp?ním. Samoz?ejm?, že mezi ob?ma databankami a jejich databázemi existují ur?ité vzájemné p?esahy. Projekt zabývající se výzkumem potáp?ní (PDE) a Laborato? pro bezpe?né potáp?ní (DSL) PDE spole?n? s DSL spravuje informace p?ibližn? o profilech se 105 p?ípady DCS. Pom?r výskytu tohoto zran?ní je zhruba p = 105/ = 0,0008, což je o hodn? mén? než 1%. Ob? tyto instituce shrom?ují informace o ponorech a jejich podmínkách i okolnostech a výsledcích, aby se mohly vyhodnocovat rizikové faktory i výskyt a pr?b?h DSC. Jeden zajímavý výzkum porovnával rizika mezi 3 skupinami potáp???, p?esn?ji?e?eno mezi potáp??i v teplé vod?, ve studené vod? a s komorou USN (amerického námo?nictva) (s tzv. mokrým hrncem ). Výsledky jsou uvedeny v tabulce?. 1. Hlavní d?vod pro za?azení ponor? s komorou byla možnost kalibrace modelu p?i použití údaj? ze všech t?ech p?ípad?. Potáp??i s komorou se potáp?li a provád?li r?zná cvi?ení. Tabulka? 1. Vzorek t?í skupin Skupina potáp??? Ponory DCS Výskyt Teplá voda Studená voda Komora USN Nejvyšší výskyt postižení se vyskytuje u potáp??? s komorou USN a nejp?ízniv?jší výsledek je u potáp??? v teplé vod?. Ale podrobn?jší analýza tohoto vzorku 3 skupin p?ináší ješt? další d?ležité informace. Zatímco riziko potáp?ní s komorou USN je absolutn? i relativn? vyšší, podrobn?jší rozbor výsledk? ponor? ve studené vod? ukazuje, že potáp?ní ve studené vod? ve Scapa Flow s sebou nese podstatn? menší rizika než potáp?ní ve studené vod? n?kde jinde. Scapa Flow se nachází nad severním pob?ežím Skotska u Orknejských ostrov? a je jakýmsi historickým poh?ebišt?m vrak?

4 lodí již od doby Viking?. B?hem 1. a 2. sv?tové války bylo Scapa Flow domovským p?ístavem Královského námo?nictva. Je dosti pravd?podobné, že hlavn? kv?li teplotním stres?m znamenají dlouhé dekompresní ponory pro potáp??e USN vyšší rizika než krátké nedekompresní ponory v teplé vod?. Nižší rizika pro potáp??e ve Scapa Flow se p?i?ítají hlavn? skute?nosti, že tito potáp??i používali p?evážn? suché obleky, aby se chránili proti ztrátám tepla a tedy i proti teplotnímu stresu. D?ležitou vedlejší aplikací databáze DSL jsou údaje (Doppler) získané od rekrea?ních potáp??? (se vzduchem) používajících 1 2 hluboké zastávky o délce 2-3 minut bez vystavování se dekompresi. Bennett a Marroni m??ili minima bublinek u potáp???, kte?í absolvovali 1 2 hluboké zastávky po vystavení se r?zným hloubkám podobn?, jak tomu bylo p?i d?ív?jších testech v USN NDL. Srovnávací analýzy s využitím informací o profilech z LANL DB dokazují minimalizaci rizika b?hem stejných?asových interval? (p?i 1 2 hlubokých zastávkách) u p?ípad? s bublinkami, ale ne u model? s p?esycením (supersaturation). Nam??ené výsledky jsou uvedené v tabulce?. 2. Riziko p?esycení roste úm?rn? s délkou hluboké zastávky. I když lze?íci, že riziko je všeobecn? celkem nízké, naprosto minimální je (co se tý?e bublinek) n?kde mezi 2-3 minutami p?i 1 2 hlubokých zastávkách podle výsledk? nam??ených se vzduchem v USN NDL. Následující tabulka ukazuje výsledky, které jsou užite?nou symbiózou hodnot získaných v DSL a LANL DB. Tabulka?. 2. Doppler a minimalizace rizika výskytu bublinek hloubka/?as riziko bublinek riziko p?esycení (/min) (m/min) no stop 1 min 2.5 min 4 min 1 min 2.5 min 4 min 80/40 24,4/ /30 27,4/ /25 30,5/ /20 33,5/ /15 36,6/ /10 39,6/

5 Ve všech p?ípadech je riziko s p?esycením vyšší než riziko bublinek, ale stále je ješt? pom?rn? nízké. Není to žádné p?ekvapení, protože USN NDL se používají bezpe?n? a úsp?šn? s bezpe?nostními p?estávkami i bez nich již mnoho let. Vzhledem ke shora uvedeným údaj?m lze s jistotout?íci, že výsledky s Dopplerem jsou pro všechny potáp??e zajímavé i pou?né a v?tšina potáp??? by se jist? cht?la potáp?t tak, aby jejich hodnoty byly co nejnižší. Databanka LANL V databance LANL se v sou?asné dob? nachází informace o profilech, z toho je tam zaznamenáno 20 p?ípad? DCS. Znamená to výskyt v pom?ru p = 20/2879 = 0,0069, tedy mén? než 1%. Sledované profily byly do hloubek od 150 stop mo?ské vody ()(t.j. 45,7 m) do 840 (256 m), p?i?emž v?tšina z nich se uskute?nila do hloubky nižší než ,7 m). Všechny údaje sd?lené jejich autory ( t.j. potáp??i) o profilech a jejich výsledcích se filtrují. Následující p?ehled znázor?uje údaje o výskytu DCS typu bends: 1. OC, hluboké reverzní profily s nitroxem 5 p?ípad? (3 DCS I, 2 DCS II) 2. OC, hluboký s nitroxem 3 p?ípady (2 DCS I, 1 DCS II) 3. OC, hluboký reverzní profily s trimixem 2 p?ípady (1 DCS II, 1 DCS III) 4. OC, hluboký s trimixem 2 p?ípady (1 DCS I, 1 DCS III) 5. OC, hluboký s helioxem 2 p?ípady (2 DCS II) 6. RB, hluboký s nitroxem 2 p?ípady (1 DCS I, 1 DCS II) 7. RB, hluboký s trimixem 2 p?ípady (1 DCS I, 1 DCS III) RB, hluboký s helioxem 2 p?ípady (1 DCS I, 1 DCS II) DCS I zamená zasení kon?etin tzv. svalov? kosterní forma DCS odborn? zvaná bends, DCS II ozna?uje poruchy úst?ední nervové soustavy a DCS III signalizuje potíže st?edního ucha (což se vyskytuje v?tšinou p?i použití sm?si s héliem). DCS II a DCS III jsou dosti závná onemocn?ní, DCS I je onemocn?ní leh?ího rázu. Shora uvedený termín hluboký s nitroxem znamená ponor pod 150 (45,7m), hluboký s trimixem znamená ponor pod 200 (61 m) a hluboký s helioxem znamená ponor pod 250 (76,2). Zkratka OC znamená otev?ený okruh, RB je ozna?ení pro rebreather. Výrazem reverzní profily se ozna?uje situace, kdy potáp?? provedl ponory, p?i kterých byl pozd?jší ponor uskute?n?n do v?tší hloubky než ponor p?edcházející. Nitrox znamená sm?s kyslíku a dusíku (v?etn? vzduchu), trimixem se ozna?uje dýchací sm?s složená z dusíku, hélia a kyslíku a heliox je dýchací sm?s obsahující hélium a kyslík. Žádný z p?ípad? s trimixem a helioxem nezahrnoval sm?si obohacené kyslíkem za použití OC a p?ípady zaznamenané s RB se nestaly p?i použití parciálního tlaku kyslíku vyššího než 1,4 atm. P?epnutí plynné sm?si obsahující dusík na sm?s s héliem (z t?žké na lehkou) se provedlo ve 4 p?ípadech,?ímž se porušila pravidla izobarické protism?rné difuze (ICD). Izobarickou protism?rnou difuzí se ozna?uje jev, p?i kterém se dva inertní plyny (zpravidla dusík a hélium) pohybují v t?lesných tkáních a v krvi opa?nými sm?ry. Když se tlaky plyn? se?tou (t.j. parciální tlaky), m?že to vést k p?esycení a k možnosti tvorby bublinek. V žádném p?ípad? nedošlo ke kyslíkové toxicit? (oxtox) celého t?la nebo úst?ední nervové soustavy. Všech 20 p?ípad? DCS bylo lé?eno v hyperbarické komo?e a v databázi jsou uloženy také tomu odpovídající údaje. Výsledky profil? pocházely jak z ponor? provedených zkušenými potáp??i, tak i ze širšího spektra r?zných test?.potáp??i získávali údaje od?ítáním ze záp?s?ových dekompresních tabulek v kombinaci s po?íta?ovou podporou.

6 V?tšina profil? se k nám dostala stením p?ímo do po?íta?e a takto získané informace jsme ihned p?evedli do pot?ebného formátu. Tímto zp?sobem (p?ímým stením do po?íta?e) vzniklo asi 88% celé databáze LANL DB. Údaje o DCS uvedené v souhrnu shora jsou pom?rn? hrubé, což znemož?uje provedení d?kladn?jšího statistického rozboru. Vyskyt DCS z celkového po?tu sledovaných profil? je pom?rn? malý, v?ádu nižším než 1%. Ur?it? tedy stálo za to provést n?jaký podrobn?jší rozbor, a proto jsme tyto údaje rozt?ídili ješt? do kategorií podle plyn? (nitrox, heliox, trimix). Toto rozd?lení ukazuje následující tabulka?.3. Tabulka?. 3. Profily a výskyt DCS ve vztahu k použitým plyn?m sm?s profily celkem DCS výskyt OC nitrox RB nitrox all nitrox OC trimix RB trimix all trimix OC heliox RB heliox all heliox celkem Pom?r výskytu DCS p?i použití nitroxu je vyšší, ale v tomto (celkem nerozsáhlém) souhrnu není statisticky významný. Údaje v nejnižším?ádku zahrnují použití všech sm?sí p?i sou?tu všech profil? dohromady. Do této množiny pat?í ješt? 35 zvláštních p?ípad?, kdy sice DCS nebyla

7 diagnostikována, ale potáp??i se po vyno?ení cítili špatn?. Takové p?ípady však v?tšina odborník? neza?azuje do kategorie DCS. Zajímavé je také p?idat do ho?ejší souhrnné tabulky i profily ponor? provedených se smíšeným plynem do hloubky 100 (30,5 m), i když se o takových profilech statistiky zpravidla nevedou. Navíc je z?ejmé, že hloubka n?co pod 500 (152,4 m) je pro statistiku maximem, které má ješt? smysl ješt? sledovat. Z tohoto d?vodu limitujeme aplikace algoritmu LANL na maximální hloubku ,6 m). Tabulka?. 4. Souhrn profil? znázor?ující hloubky a použité plyny (30 a 60 m) (61 90 m) ( m) ( m) ( m) 600+ (181+ m) celkem OC nitrox RB nitrox OC trimix RB trimix OC heliox RB heliox celkem Následující tabulka?. 5 ukazuje výskyt DCS p?i profilech ponor? znázorn?ných v tabulce?. 4. Tabulka?. 5. Souhrn profil? znázor?ující hloubky, plyny a výskyt DCS

8 (30 60) (61 90 m) ( m) 499 ( m) ( m) 600+ (181+ m) celkem

9 OC nitrox RB nitrox OC trimix RB trimix OC heliox 2 2 RB heliox celkem Profily pocházejí z technického potáp?ní, zásadn? s plynnými sm?smi, s dekompresí, ale také z extrémního potáp?ní. Do této statistiky se nezahrnuly údaje o profilech z rekrea?ního potáp?ní, pokud se nejednalo o extrémní použití vzduchu nebo nitroxu (mnoho opakovaných ponor?, hloub?ji než 150 (45,7 m), vystavení se výškám atd.). Pom?rn? malý výskyt DSC zt?žuje statistické vyhodnocení, a proto používáme k definici rizika obecn? takovou medodu, že upravujeme model podle postupn? získávaných informací s využitím maximální pravd?podobnosti. Tato maximální pravd?podobnost se p?ímo shoduje s binominální pravd?podobností výskytu DCS u potáp??? a letc?. V??íme, že n?kolik níže uvedených poznámek posta?í k vysv?tlení matematického postupu používaného pro vytvá?ení a upravování modelu na základ? postupn? získávaných údaj? k dosení veli?iny nazývané maximální pravd?podobnost. Tento postup se prosadil a v sou?asnosti je p?i zpracovávání údaj? souvisejících s potáp?ním naprosto b?žný. Jak analyzujeme údaje v databankách profil?? P?i analýze rizika se musí pracovat s tzv. estimátorem (t.j. odhadcem) rizika, který se použije pro vyhodnocení získaných údaj?. Dva nejoblíben?jší estimulátory jsou funkce rizika ve vztahu k p?esycení a k nár?stu bublinek. Podrobn? je to vysv?tleno nap?. v díle Fyzika potáp?ní se zam??ením na mechaniku bublinek a teorii dekomprese. Pro laiky lze tyto dva estimátory vysv?tlit následovn?: 1. estimátor (pom?r) rizika podle p?esycení = rozdíl mezi celkovým nap?tím inertního plynu a okolním tlakem d?leno okolním tlakem = m??ítko rizika; 2. estimátor (pom?r) rizika podle bublinek = nár?st bublinek v ur?itém?ase d?leno p?vodním objemem bublinek vyvolaných kompresí-dekompresí = m??ítko rizika. Matematické výrazy a p?edem stanovené parametry se pak p?i?adí k získaným údaj?m a provede se výpo?et maximální pravd?podobnosti,?ímž se získá pravd?podobnost pro všechny potáp??ské profily a výsledky uložené v databance (ovšem týkající se profil? s co nejpodobn?jšími parametry a výsledky). Pro p?i?azování parametr? k výsledk?m je zapot?ebí vysokorychlostních po?íta?? a pom?rn? sofistikovaného matematického software. V LANL jsou v sou?asné dob? k dispozici nejv?tší a nejrychlejší superpo?íta?e pro práci v paralelním režimu a díky tomu trvá zpracování (t.j. proces p?i?azování) pom?rn? krátkou dobu. V mnoha výzkumech nekoreluje funkce rizika podle p?esycení s údaji ze zastávky v hloubce, avšak funkce rizika podle bublinek zpravidla odpovídají jak údaj?m ze zastávek v hloubce, tak i v m?lké vod?. Funkce rizika podle bublinek, kterou

10 používáme my, je odvozena od bublinkového modelu používaného v LANL (RGBM) a podle dosavadních výsledk? se osv?d?uje jako velmi užite?ná p?i mnoha druzích potáp?ní p?i nejr?zn?jších aplikacích. Ale m?žeme (s pot?šením) podotknout, že i mnoho dalších moderních bublinkových model? je stejn? nebo podobn? užite?ných, a to na rozdíl od model? s rozpušt?ným plynem.?emu jsme se nau?ili z databank profil?? Tento?lánek by mohl pokra?ovat ješt? dlouho, ale prozatím posta?í, když se zamyslíte nad následujícími záv?ry: Projekt zabývající se výzkumem potáp?ní (PDE) a Laborato? pro bezpe?né potáp?ní (DSL) Rozsáhlé analýzy údaj? uložených v PDE a SDL p?inesly n?které zajímavé poznatky: 1. modely nepokrývají všechny možnosti, a to v p?ípadech, kdy získané údaje p?ekra?ují hrani?ní hodnoty; 2. techniky stanovení pravd?podobnosti ve spojení s reálnými modely jsou užite?nými nástroji pro stanovení potáp??ských rizik; 3. podmínky p?i potáp?ní (environmentální stresy) mohou zna?n? zvyšovat riziko; 4. index t?lesné hmotnosti (BMI)?asto souvisí s rizikem DCS, zvlášt? u starších potáp??? a u potáp??? s nadváhou; 5. v?k, pohlaví a stupe? certifikace ovliv?ují pravd?podobnost úmrtí nebo t?žkého postižení souvisejícího s potáp?ním; 6. hlavními p?í?inami zran?ní a úmrtí p?i potáp?ní jsou utonutí, tém?? utonotí, barotrauma b?hem výstupu a DCS; 7. pouze 2% rekrea?ních potáp??? používá tabulky p?i plánování ponor?, ostatní se spoléhají na potáp??ský po?íta?; 8. v oblasti rekrea?ního potáp?ní se rychle rozši?uje používání nitroxu. Databanka LANL Databanka LANL provedla analýzu profil? a porovnávala výsledky získané m??ením podle rozpušt?ného plynu oproti výsledk?m získaným m??ením bublinek a došla k t?mto záv?r?m: 1. Nové údaje ze zastávek v hloubkách se podstatn? liší od údaj? z minulosti, protože starší údaje vycházely p?evážn? ze zastávek v m?lké vod?, což m?lo samoz?ejm? dopad na plánování ponor?; 2. údaje ze zastávek v hluboké i m?lké vod? vykazují stejné odhady rizika pro potáp?ní nominální, v m?lké vod? a zp?sobem nonstop, protože bublinkové modely a modely s rozpušt?ným plynem se tém?? shodují; 3. jestliže se pro analýzy používají pouze údaje ze zastávek v m?lké vod?, jsou odhady rizika podle rozpušt?ného plynu vyšší než odhady vypo?tené p?i použití údaj? ze zastávek v hloubce; 4. v zón? 20 (6 m) jsou standardními p?epínacími plyny?istý O2 nebo EAN80; 5. p?i používání plynných sm?sí se standardn? používají p?estávky v hloubce a problémy s DCS se tém?? nevyskytují; 6. techni?tí potáp??i nepraktikují hloubkové p?epínání ze sm?sí s héliem na sm?si s dusíkem, namísto toho zvyšují podíl kyslíku snižováním podílu hélia; 7. p?i zastávkách v hloubce se v naprosté v?tšin? používají potáp??ské po?íta?e s tabulkami a speciálním softwarem pro plánovaní ponor? se zastávkami v hloubce; 8. p?i používání tabulek, metrických údaj? a software pro zastávky v hloubce neexistují žádné odkazy na n?jaká nebezpe?í DCS v souvislosti s plynovou sm?sí, dekompresí a hloubkovým potáp?ním; 9. výskyt DCS je vyšší u potáp?ní technického než u rekrea?ního, ale p?esto nízký;

11 10. u všech druh? potáp?ní se zvyšuje používání RB; 11. záp?s?ové potáp??ské po?íta?e disponují takovou?ipovou rychlostí, která umož?uje spolehlivé vyhodnocení i nejrozsáhlejších bublinkových model?; 12. údaje získané z technického potáp?ní jsou nejd?ležit?jší zdroje informací pro korelaci model? se získanými údaji; 13. techni?tí potáp??i nepoužívají vzduch, hlavn? ne v hloubkách; p?i výpravách do hloubek volí hlavn? trimix nebo heliox; 14. tabulky, metrické údaje a software pro hloubkové zastávky se t?ší velké oblib? i u profesionálních potáp???; 15. technické potáp?ní se vyvíjí ohromným tempem a díky údaj?m, které se p?i n?m získávají (a používaným p?ístroj?m i po?íta??m), se stávají d?ležité informace p?ístupnými pro celou potáp??skou ve?ejnost. Pod?kování Dick Vann, Petar Denoble, Peter Bennett a Alessandro Marroni poskytli mnoho informací o PDE a DSL a my jim touto cestou d?kujeme za jejich p?ísp?vek i pomoc. Také jim pat?í dík za zp?ístupn?ní první databanky profil? zp?sobem on-line. Zvláštní pod?kování pat?í všem?len?m týmu v Národní laborato?i v Los Alamos. Doslova neuv??itelná výpo?etní technika v této laborato?i urychluje práci na velmi složitých problémech. Rovn?ž d?kujeme mnoha školícím institucím (NAUI, ANDI, GUE, IDF, FDF), Meter Vendors (Suunto, Mares, Dacor, HydroSpace, Atomic Aquatics, UTC, Plexus, Zeagle, Steam Machines) a dodavatel?m software (GAP, ABYSS, HydroSpace) za poskytování statistických výsledk? a údaj? o používání školicích program? RGBM, tabulek a metrických údaj?.