Tk\u00e1n\u011b, kter\u00e9 netrp\u00ed dekompresn\u00edm zran\u011bn\u00edm, nehraj\u00ed v Hladanov\u011b jednoduch\u00e9m modelu \u017e\u00e1dnou roli. I kdy\u017e se v Haldanov\u011b modelu rizika ze v\u0161ech t\u0159\u00ed \u010d\u00e1st\u00ed zahrnuj\u00ed do celkov\u00e9ho nebezpe\u010d\u00ed dekomprese, v praxi to vypad\u00e1 tak, \u017ee se riziko p\u0159i ponoru odvozuje pouze z jedn\u00e9 \u010d\u00e1sti (z tzv. “\u0159\u00edd\u00edc\u00ed \u010d\u00e1sti”) pouze s velmi mal\u00fdm p\u0159isp\u011bn\u00edm z ostatn\u00edch \u010d\u00e1st\u00ed. Naproti tomu v Saulov\u011b modelu ICM jedin\u00e1 \u00fast\u0159edn\u00ed “rizikov\u00e1” \u010d\u00e1st (\u010derven\u00e1) p\u0159edstavuje tk\u00e1\u0148, kde hroz\u00ed nebezpe\u010d\u00ed dekompresn\u00edho zran\u011bn\u00ed; ostatn\u00ed \u010d\u00e1sti (zelen\u00e9) zn\u00e1zor\u0148uj\u00ed “neaktivn\u00ed” tk\u00e1n\u011b (nap\u0159. tukovou tk\u00e1\u0148), kde k dekompresn\u00edmu zran\u011bn\u00ed nedoch\u00e1z\u00ed.
<\/p>\n
Nam\u00edsto toho je jejich rol\u00ed v modelu p\u016fsobit jako jak\u00e1si n\u00e1doba \u010di rezervo\u00e1r pro skladov\u00e1n\u00ed p\u0159ebyte\u010dn\u00e9ho plynu. P\u0159i kompresi funguj\u00ed tyto tk\u00e1n\u011b jako zachycovac\u00ed n\u00e1dr\u017e umo\u017e\u0148uj\u00edc\u00ed absorbov\u00e1n\u00ed zv\u00fd\u0161en\u00e9ho mno\u017estv\u00ed plynu, aby nedo\u0161lo k bezprost\u0159edn\u00edmu po\u0161kozen\u00ed. Jakmile v\u0161ak ponor pokra\u010duje a absorbuje se st\u00e1le v\u00edce plynu, tak se za to pozd\u011bj\u00ed zaplat\u00ed “da\u0148”. Ponor jednou skon\u010d\u00ed a zah\u00e1j\u00ed se v\u00fdstup. “P\u0159ebyte\u010dn\u00fd” plyn nikam nezmizel. A kdy\u017e dojde k dekompresi, rizikov\u00e1 \u010d\u00e1st mus\u00ed eliminovat nejen plyn, kter\u00fd se v n\u00ed ji\u017e nach\u00e1z\u00ed, ale nav\u00edc i plyn (“da\u0148”) vracej\u00edc\u00ed se z ostatn\u00edch \u010d\u00e1st\u00ed. (Mimochodem – to je tak\u00e9 jedn\u00edm z d\u016fvod\u016f pro pomal\u00fd v\u00fdstup a bezpe\u010dnostn\u00ed p\u0159est\u00e1vky.)<\/p>\n
Samoz\u0159ejm\u011b, \u017ee p\u0159i n\u00edzkorizikov\u00fdch ponorech se b\u011bhem komprese absorbuje pom\u011brn\u011b m\u00e1lo plynu a v\u00fdsledkem jsou pak n\u00edzk\u00e9 koncentrace plynu jak v “rizikov\u00e9” \u010d\u00e1sti, tak i jinde. P\u0159i n\u00edzk\u00e9 koncentraci plynu ve zm\u00edn\u011bn\u00fdch rezervo\u00e1rech pak prob\u00edh\u00e1 b\u011bhem dekomprese absorbov\u00e1n\u00ed “dan\u011b” pomalu a, proto\u017ee se rizikov\u00e1 \u010d\u00e1st zbavuje sv\u00e9ho n\u00edzkokoncentrovan\u00e9ho plynu sou\u010dasn\u011b, je riziko DCS men\u0161\u00ed, ne\u017e by tomu bylo v jin\u00e9m p\u0159\u00edpad\u011b. Toto v\u0161e se d\u00e1 pochopit a vyc\u00edtit i intuitivn\u011b, kdy\u017e se zamysl\u00edme a p\u0159edstav\u00edme si, jak na\u0161e t\u011blo vlastn\u011b funguje jako celek. Intuice m\u00e1 v\u0161ak sv\u00e9 hranice. D\u016fle\u017eit\u00e9 je zjistit, jak p\u0159esn\u011b tento model funguje a odpov\u00edd\u00e1 skute\u010dnosti. A ukazuje se, \u017ee je v p\u0159edpov\u00edd\u00e1n\u00ed dekompresn\u00ed nemoci mnohem p\u0159esn\u011bj\u0161\u00ed ne\u017e jin\u00e9, v sou\u010dasnosti st\u00e1le je\u0161t\u011b pou\u017e\u00edvan\u00e9 modely. Co t\u00edm p\u0159esn\u011b mysl\u00edm? Mus\u00edme si uv\u011bdomit, \u017ee modely nejsou nic subjektivn\u011b psychologick\u00e9ho.
<\/p>\n
V\u0161e se d\u011bje na z\u00e1klad\u011b vz\u00e1jemn\u00e9ho porovn\u00e1v\u00e1n\u00ed. Podstatou ka\u017ed\u00e9ho modelu je \u0159ada rovnic. Ka\u017ed\u00e1 rovnice je vlastn\u011b po\u0159ad\u00edm matematick\u00fdch operac\u00ed, p\u0159i kter\u00fdch se pou\u017e\u00edvaj\u00ed \u010d\u00edsla jedn\u00edm nebo dv\u011bma zp\u016fsoby: bu\u010f jako prom\u011bnn\u00e9 veli\u010diny, nebo jako konstanty. U model\u016f pro pot\u00e1p\u011bn\u00ed p\u0159edstavuj\u00ed prom\u011bnn\u00e9 veli\u010diny zpravidla \u010das, hloubku a skute\u010dnost, zdali n\u011bjak\u00fd ponor vy\u00fastil v probl\u00e9m, nebo ne (a jestli\u017ee ano, do jak\u00e9 m\u00edry) – zkr\u00e1tka polo\u017eky, jejich\u017e veli\u010diny se prom\u011b\u0148uj\u00ed. Konstanty jsou \u010d\u00edsla, kter\u00e1 rovn\u011b\u017e tvo\u0159\u00ed tak\u00e9 sv\u00e9bytnou \u010d\u00e1st rovnice, ov\u0161em tato \u010d\u00edsla se nem\u011bn\u00ed bez ohledu na to, jak\u00e9 prom\u011bnn\u00e9 veli\u010diny se do rovnice dosad\u00ed.<\/p>\n
Ne\u017e se m\u016f\u017ee n\u011bjak\u00fd model pou\u017e\u00edt – co\u017e v\u017edy za\u010d\u00edn\u00e1 na z\u00e1klad\u011b n\u011bjak\u00fdch teoretick\u00fdch p\u0159edpoklad\u016f – mus\u00ed se sestavit tak, aby pracoval se skute\u010dn\u00fdmi \u00fadaji, kter\u00e9 lze do n\u011bj vkl\u00e1dat, a aby byl jeho v\u00fdstupem v\u00fdsledek obsahuj\u00edc\u00ed \u00fadaje pou\u017eiteln\u00e9 pro p\u0159edpov\u011b\u010f. Tomu se \u0159\u00edk\u00e1 “kalibrace“. B\u011bhem kalibrace n\u011bjak\u00e9ho modelu pracuj\u00edc\u00edho s ur\u010ditou mno\u017einou m\u011b\u0159iteln\u00fdch \u00fadaj\u016f se v\u0161ak v\u011bci trochu komplikuj\u00ed: Prom\u011bnn\u00e9 veli\u010diny se st\u00e1vaj\u00ed konstantami (proto\u017ee \u00fadaje pou\u017eit\u00e9 v jednom dan\u00e9m p\u0159\u00edpad\u011b se nem\u011bn\u00ed), zat\u00edmco konstanty se m\u011bn\u00ed (proto\u017ee se zkou\u0161ej\u00ed r\u016fzn\u00e9 hodnoty konstant, aby se zjistilo, jak\u00e9 konstanty p\u0159inesou co nejp\u0159esn\u011bj\u0161\u00ed p\u0159edpov\u011bdi vzhledem k vlo\u017een\u00e9mu souboru nam\u011b\u0159en\u00fdch prom\u011bnn\u00fdch veli\u010din). Jakmile se stanov\u00ed pro konstanty nejlep\u0161\u00ed hodnoty, m\u016f\u017ee se model p\u0159ev\u00e9st ve funk\u010dn\u00ed algoritmus.
<\/p>\n
Jedn\u00edm m\u011b\u0159\u00edtkem schopnosti p\u0159edpov\u00eddat – co\u017e je vlastn\u011b nejd\u016fle\u017eit\u011bj\u0161\u00ed funkce modelu – je posouzen\u00ed, jak dob\u0159e pracoval model s veli\u010dinami, kter\u00e9 se pou\u017eily p\u0159i jeho kalibraci. Sv\u00fdm zp\u016fsobem je v\u0161ak toto m\u011b\u0159\u00edtko nejm\u00e9n\u011b d\u016fle\u017eit\u00e9. D\u00e1 se trochu p\u0159irovnat k p\u0159edpov\u00edd\u00e1n\u00ed minulosti. Ji\u017e v\u00edme, co se stalo, a sestavujeme model zp\u016fsobem, kter\u00fd odpov\u00edd\u00e1 tomu, co se stalo. P\u0159esto m\u00e1 toto m\u011b\u0159\u00edtko svou cenu, bez n\u011bj by se nedalo v\u016fbec za\u010d\u00edt. Dal\u0161\u00edm krokem je vyhodnotit, jak dob\u0159e pracuje model s odli\u0161n\u00fdm souborem vlo\u017een\u00fdch veli\u010din, kter\u00e9 jsou v\u0161ak hodn\u011b podobn\u00e9 souboru veli\u010din pou\u017eit\u00fdch p\u0159i kalibraci. V tomto p\u0159\u00edpad\u011b se ji\u017e nep\u0159edpov\u00edd\u00e1 minulost.
<\/p>\n
Jestli\u017ee model usp\u011bl i v tomto testu, z\u00edsk\u00e1vaj\u00ed v\u00fdchoz\u00ed teoretick\u00e9 p\u0159edpoklady ur\u010ditou opr\u00e1vn\u011bnost, ov\u0161em jen omezenou. V\u011bt\u0161ina model\u016f, kter\u00e9 uspokoj\u00ed prvn\u00ed m\u011b\u0159\u00edtko, vyhov\u00ed i tomuto druh\u00e9mu.
M\u011b\u0159\u00edtkem skute\u010dn\u00e9 platnosti modelu je v\u0161ak vyhodnocen\u00ed, jak dob\u0159e p\u0159edpov\u011bd\u011bl rizika u mnoha profil\u016f, jejich\u017e veli\u010diny se pohybovaly zcela mimo rozsah nebezpe\u010d\u00ed p\u0159edpokl\u00e1dan\u00e9ho p\u0159i kalibra\u010dn\u00edch profilech.
<\/p>\n
Jak si tedy vedou modely kalibrovan\u00e9 s pou\u017eit\u00edm pot\u00e1p\u011b\u010dsk\u00fdch \u00fadaj\u016f p\u0159edstavuj\u00edc\u00edch p\u0159i ponoru jen mal\u00e9 riziko, kdy\u017e se aplikuj\u00ed na zcela odli\u0161n\u00e9 ponory, p\u0159i kter\u00fdch je riziko nemoci z dekomprese zna\u010dn\u011b vy\u0161\u0161\u00ed? Vezm\u011bme si extr\u00e9mn\u00ed p\u0159\u00edpad. V\u00fdzkumn\u00ed pracovn\u00edci americk\u00e9ho n\u00e1mo\u0159nictva pracovali s \u00fadaji ze satura\u010dn\u00edch ponor\u016f o hodnot\u00e1ch, kter\u00e9 lze pracovn\u011b nazvat “a\u0165 v\u00e1s ani nenapadne zkusit se za takov\u00fdch podm\u00ednek pot\u00e1p\u011bt”. Provedli to s c\u00edlem ur\u010dit m\u00edru rizika spojen\u00e9ho s p\u0159\u00edm\u00fdmi v\u00fdstupy z havarovan\u00e9 ponorky. <\/p>\n
Vzhledem k o\u010dek\u00e1van\u00e9mu vysok\u00e9mu riziku pou\u017eili k pokus\u016fm krysy a prasata, ale dok\u00e1zali vypo\u010d\u00edtat, jak by se daly v\u00fdsledky nam\u011b\u0159en\u00e9 u t\u011bchto zv\u00ed\u0159at aplikovat na lidi. Zn\u00e1zorn\u011bn\u00e9 body ukazuj\u00ed m\u00edru p\u0159edpokl\u00e1dan\u00e9ho rizika dekompresn\u00ed nemoci u ka\u017ed\u00e9ho z t\u0159\u00ed profil\u016f: v\u017edy se jednalo o p\u0159\u00edm\u00fd v\u00fdstup ze saturace na vzduch v hloubce 33, 40 a 50 stop mo\u0159sk\u00e9 vody (fsw). Pod\u00edvejme se, jak si “vedly” r\u016fzn\u00e9 modely (v\u0161echny kalibrovan\u00e9 na \u00fadaje souvisej\u00edc\u00ed s n\u00edzk\u00fdm rizikem), co se t\u00fd\u010de p\u0159edpov\u011bdi v\u00fdsledk\u016f, l\u00e9pe \u0159e\u010deno n\u00e1sledk\u016f.<\/p>\n
P\u0159\u00edslu\u0161n\u00fd graf ukazuje velmi p\u0159ekvapiv\u00e9 rozd\u00edly. Porovn\u00e1valy se n\u00e1sleduj\u00edc\u00ed modely: typick\u00fd model Haldan\u016fv, LE1, Saul\u016fv ICM a Saul\u016fv ICBM (bublinkov\u00e1 verze Saulova modelu ICM). Model LE1 vlastn\u011b p\u0159id\u00e1v\u00e1 je\u0161t\u011b \u00fa\u010dinek bublinek k b\u011b\u017en\u00e9mu modelu Haldanovu. Z grafu je dob\u0159e patrn\u00e9, \u017ee Saulovy modely ICM a ICBM dosti p\u0159esn\u011b odpov\u00eddaj\u00ed skute\u010dn\u00fdm v\u00fdsledk\u016fm (a rychle stoupaj\u00ed podle satura\u010dn\u00ed hloubky), av\u0161ak Haldanovy modely (s bublinkami i bez bublinek) p\u0159edstavuj\u00ed v\u00edce m\u00e9n\u011b p\u0159\u00edm\u00e9 linky, co\u017e siln\u011b podce\u0148uje rizika ve v\u011bt\u0161\u00edch hloubk\u00e1ch. P\u0159id\u00e1n\u00ed bublinek k model\u016fm se vz\u00e1jemn\u011b propojen\u00fdmi \u010d\u00e1stmi i s \u010d\u00e1stmi nez\u00e1visl\u00fdmi se odr\u00e1\u017e\u00ed na p\u0159edpov\u011bd\u00edch pom\u011brn\u011b nev\u00fdznamn\u011b, av\u0161ak rozd\u00edl p\u0159i zm\u011bn\u011b struktury modelu s nez\u00e1vislou \u010d\u00e1st\u00ed na strukturu s \u010d\u00e1stmi propojen\u00fdmi je obrovsk\u00fd.
<\/p>\n
A jak vypad\u00e1 porovn\u00e1n\u00ed model\u016f na opa\u010dn\u00e9m p\u00f3lu, t.j. sm\u011brem k velmi mal\u00e9mu riziku, co\u017e je pro rekrea\u010dn\u00ed pot\u00e1p\u011bn\u00ed typi\u010dt\u011bj\u0161\u00ed? Kdy\u017e se pod\u00edv\u00e1me na procento nehod z po\u010dtu 10 000 pot\u00e1p\u011b\u010dsk\u00fdch profil\u016f (pou\u017eit\u00edm datab\u00e1ze DAN nazvan\u00e9 Project Dive Exploration [PDE]), jsou propojen\u00e9 modely v p\u0159edpov\u00edd\u00e1n\u00ed nehod ve srovn\u00e1n\u00ed s po\u010dtem nehod, kter\u00e9 se skute\u010dn\u011b p\u0159ihodily, mnohem p\u0159esn\u011bj\u0161\u00ed. Tyto ponory m\u011bly za n\u00e1sledek dekompresn\u00ed nemoc pouze v 10 p\u0159\u00edpadech. \u0158e\u010deno statisticky, dobr\u00fdm pom\u011brem spr\u00e1vn\u00fdch p\u0159edpov\u011bd\u00ed by podle n\u011bjak\u00e9ho modelu bylo \u010d\u00edslo od 5 do 18 p\u0159edpov\u011bzen\u00fdch p\u0159\u00edpad\u016f. Model LE1 by p\u0159edpov\u011bd\u011bl 51 nehod, p\u0159\u00edm\u00fd Haldan\u016fv model 126, ICM 10 a ICBM 11 nehod.<\/p>\n
Propojen\u00e9 modely by op\u011bt byly p\u0159esn\u011bj\u0161\u00ed ne\u017e modely jin\u00e9. To znamen\u00e1, \u017ee jsou p\u0159esn\u011bj\u0161\u00ed v p\u0159edpov\u011bd\u00edch nejen s vysok\u00fdm rizikem, ale i p\u0159i ponorech s n\u00edzk\u00fdm rizikem.
P\u0159i pohledu na v\u00fdsledky t\u00fdkaj\u00edc\u00ed se n\u00edzk\u00e9ho rizika se m\u016f\u017ee zd\u00e1t, \u017ee vlastn\u011b nen\u00ed zapot\u0159eb\u00ed se t\u00edm v\u016fbec zab\u00fdvat. Sou\u010dasn\u00e9 modely “p\u0159eh\u00e1n\u011bj\u00ed” riziko mo\u017en\u00fdch nehod – no a co? Nevypl\u00fdv\u00e1 z toho pouze skute\u010dnost, \u017ee jsou konzervativn\u011bj\u0161\u00ed ne\u017e propojen\u00e9 modely? A nevede to k v\u011bt\u0161\u00ed bezpe\u010dnosti? Odpov\u011bdi na tyto ot\u00e1zky jsou
n\u00e1sleduj\u00edc\u00ed: “Ne” a “Jak kdy”.
<\/p>\n
Vra\u0165me se je\u0161t\u011b k vysok\u00fdm rizik\u016fm, o kter\u00fdch jsme se zmi\u0148ovali shora. Tam sou\u010dasn\u00e9 modely riziko siln\u011b podce\u0148ovaly. To znamen\u00e1, \u017ee jsou pro profily s vysok\u00fdmi riziky velmi nespolehliv\u00e9. Samo o sob\u011b to p\u0159\u00edli\u0161 d\u016fle\u017eit\u00e9 nen\u00ed, proto\u017ee nikdo
se dobrovoln\u011b nebude pot\u00e1p\u011bt podle takov\u00fdchto profil\u016f. Znepokojuj\u00edc\u00ed je v\u0161ak to, \u017ee zm\u00edn\u011bn\u00e9 p\u0159edpov\u011bdi neodpov\u00eddaly skute\u010dnosti. A zde se objevuje pochybnost, zdali p\u0159edpov\u011bdi podle t\u011bchto model\u016f tak\u00e9 siln\u011b nepodce\u0148uj\u00ed riziko u leh\u010d\u00edch profil\u016f s men\u0161\u00edm rizikem, jejich\u017e absolvov\u00e1n\u00ed u\u017e je mnohem pravd\u011bpodobn\u011bj\u0161\u00ed. Je tedy konzervativn\u011bj\u0161\u00ed model (kter\u00fd – jak jsme byli sv\u011bdky – neodpov\u00edd\u00e1 nyn\u011bj\u0161\u00edm model\u016fm) v\u016fbec ku prosp\u011bchu? Mo\u017en\u00e1 ano, ov\u0161em pokud je p\u0159esn\u00fd. Riziko, kter\u00e9 jsou pot\u00e1p\u011b\u010di ochotni podstoupit, je osobn\u00ed z\u00e1le\u017eitost\u00ed ka\u017ed\u00e9ho z nich. Av\u0161ak bez p\u0159esn\u00fdch informac\u00ed nen\u00ed mo\u017en\u00e9 skute\u010dnou m\u00edru rizika re\u00e1ln\u011b vyhodnotit.<\/p>\n
A\u0165 ji\u017e chcete m\u00edt v\u017edy tu nejbezpe\u010dn\u011bj\u0161\u00ed variantu, nebo jste ochotni trochu riskovat, kl\u00ed\u010d k tomu, \u010deho se v\u00e1m nakonec dostane, je v p\u0159esnosti. A Saulovy modely nab\u00edzej\u00ed mnohem v\u011bt\u0161\u00ed p\u0159esnost. (V tomto \u010dl\u00e1nku bylo samoz\u0159ejm\u011b mo\u017en\u00e9 zm\u00ednit se pouze stru\u010dn\u011b o v\u0161ech modelech a s nimi souvisej\u00edc\u00edch v\u00fdzkumech. M\u00e1te-li z\u00e1jem o podrobn\u00e9 informace a\/nebo chcete-li si st\u00e1hnout nejnov\u011bj\u0161\u00ed \u010dl\u00e1nky publikovan\u00e9 v odborn\u00fdch \u010dasopisech, nav\u0161tivte webovou str\u00e1nku autora.)
P\u0159edpokl\u00e1d\u00e1m, \u017ee Saulova modely se za\u010dnou objevovat v pot\u00e1p\u011b\u010dsk\u00fdch po\u010d\u00edta\u010d\u00edch ji\u017e v bl\u00edzk\u00e9 budoucnosti a postupn\u011b se stanou v pot\u00e1p\u011bn\u00ed standardem. Do t\u00e9 doby bude nejlep\u0161\u00ed strategi\u00ed pot\u00e1p\u011bt se nad\u00e1le s pou\u017eit\u00edm dosavadn\u00edho po\u010d\u00edta\u010de, ov\u0161em s v\u011bdom\u00edm jeho omezen\u00e9 p\u0159esnosti. Kdy\u017e se v n\u011bm objev\u00ed n\u011bco, co se podle va\u0161eho n\u00e1zoru neshoduje s pot\u00e1p\u011b\u010dsk\u00fdmi tabulkami nebo kategoriemi, zvolte rad\u011bji bezpe\u010dn\u011bj\u0161\u00ed mo\u017enost. A hlavn\u011b a p\u0159edev\u0161\u00edm, nikdy nepodce\u0148ujte a nezanedb\u00e1vejte bezpe\u010dnostn\u00ed p\u0159est\u00e1vky.<\/p>\n