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¡Oh Deco! ¡h Doppler!, O’dive: Evaluando la primera herramienta personal de seguridad para una “deco” conocida

El ex-oficial de la Marina Francesa Axel Barbaud asegura que su nuevo producto O’Dive- es una herramienta personalizada e innovadora de seguridad – ¡ayuda a reducir el riesgo a la enfermedad descompresiva (ED) por un factor de cinco!
Sin embargo, la evidencia exacta de tal aseveración se desconoce. Lo cierto es, que O’Dive es un dispositivo personal “inteligente”, un ultrasonido que potencialmente representa un avance y un salto en este tipo de tecnología Doppler, del que hace más de 30 años desde su invención.

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Traducido por: Carlos Lander

Título Original:

Oh Deco, Oh Doppler, O’Dive: Assessing the World’s First Personal Deco Safety ToolBy Michael Menduno

(Originalmente publicado por: InDepth en Julio de 2020).

Disclaimer: Translations between languages are not literal, the languages must be adapted and modified so the reader can be engaged into the material as if it was written in his/her language. In any case of doubt English will prevail over the Spanish version.

Cada cierto tiempo ocurre un salto, un cambio de paradigma en la invención y desarrollo de ciertos productos que usamos, que trae como consecuencia una alteración en nuestro comportamiento rutinario. Por ejemplo, ORCA Industries lanzó en 1983 el primer ordenador electrónico de buceo “EDGE”, esto contribuyó a desarrollar un nuevo sistema de descompresión para inmersiones multinivel, que gradualmente revolucionó la industria e incrementó la seguridad.

Azoth Systems Didier Draguiev y el grupo de buzos Alp Tech en el DiveTec show en Suiza, 2019.

De igual manera, en 1970 Dr. Merrill P. Spencer introdujo el Detector de Burbujas Precordial, este fue el primer ultrasonido Doppler diseñado específicamente para buzos, que permitió a los investigadores medir la cantidad de burbujas en el sistema vascular venoso (EGV) – émbolos que producen efectos sistémicos. El ultrasonido no es un producto de consumo masivo, debido a su costo y la especificidad que se requiere para su uso. Esta tecnología ha incidido y ayudado a profundizar el conocimiento de la Enfermedad Descompresiva (ED); además es una poderosa herramienta que se utiliza para calibrar algoritmos y tablas de descompresión, incluyendo el primer ordenador de buceo EDGE, diseñado por Karl Huggins.

Azoth Systems, es una compañía francesa que espera alcanzar una distinción similar, con su nuevo producto llamado O’Dive, “el primer dispositivo inteligente diseñado para personalizar tus buceos;” este sensor, genera una serie de datos basados en estadísticas obtenidas por el ultrasonido Doppler de forma tal que dichos datos puedan ser utilizados por el buzo para generar perfiles de buceo más seguros en posteriores inmersiones.

La compañía hizo un lanzamiento promocional el año pasado, se exhibió en el Show Internacional de París en enero y en Düsseldorf, Alemania en el BOOT Show un poco más tarde. Para la fecha, Azoth System aseguratener cerca de mil buzos usando su producto en más de 25 países diferentes.

La herramienta está asociada con una aplicación para teléfonos o tabletas que permite al buzo medir la “calidad de la descompresión” en una escala porcentual, basando el análisis en el perfil de buceo demás de las burbujas detectadas a nivel de la vena subclavia tomadas por el monitor de O’Dive.

A diferencia de un ultrasonido Doppler convencional, para usar este dispositivo correctamente no se requiere entrenamiento técnico, así como para interpretar los resultados adecuadamente. Algo que la industria ha esperado durantemás de 30 años.

O’Dive va más allá de una simple lectura, además de presentar los resultados del ultrasonido con un índice de calidad en la pantalla de tu teléfono o tableta, el buzo puede crear escenarios y observar como la descompresión se modifica consecuentemente. Estos escenarios de “por si acaso”, o modificaciones al alterar el perfil , se crean alterando varios factores en la planificación del perfil de buceo, como lo son: las fracciones de los gases utilizados, los porcentajes fijos en la presión parcial del oxígeno en el reciclador, factores de gradientes de presión (FG), inclusión nuevas paradas de deco y/o ajustando el tiempo de la última parada. Así puede incorporar los cambios en el siguientes inmersiones aumentando la seguridad, tal y como asegura Azoth.

Axel Barbaud, CEO y fundador de Azoth explica: el objetivo principal de esta herramienta es ayudar al buzo a ajustar progresivamente sus inmersiones para que genere la menor cantidad posible de burbujas después de las mismas. Para ello, comenta Axel, que la clave es combinar el análisis de riesgo de un perfil de buceo con la cantidad de burbujas presentes después de bucear, para así ajustar las predicciones sucesivas. Azoth estima que puede disminuir el riesgo en la incidencia de la enfermedad descompresiva por un factor de cinco, La verdad es, que tal aseveración es muy difícil de corroborar por ahora.

Figura 1: Variación en profundidad correspondiente a la primera parada y en relación al cambio en los gradientes de presión (GP), para un buceo de 25 min. a 70 m.

Sin embargo, es raro que los rangos en el índice esténentre 0.01%-0.1% por buceo en la industria. El problema es que en muchos de los incidentes reportados, los buzos siguieron el ordenador o tablas correctamente. Estos incidentes son llamados optimistamente por los buzos, “los no merecidos”.

Algo que podría explicar estos incidentes es, que los ordenadores tienen diferentes ajustes implementados en el algoritmo que pueden ser cambiados a discreción por el buzo (ver figura 1) y por consiguiente el computador genera paradas distintas en profundidad y duración. Otra explicación es que los procedimientos de descompresión no consideran la susceptibilidad y predisposición individual a la enfermedad descompresiva del buzo. Esto es precisamente el problema que Azoth Systems quiere abordar con su producto O’Dive.

Independientemente si el producto cumple con las expectativas e incrementa la seguridad en el buceo, todavía se requiere más evidencia y experiencia para demostrarlo. Adiverete Neal Pollock, profesor asociado en kinesiología de la Universidad de Laval en Quebec- Canadá, que: ”aunque soyconsciente del sistema en el que se basa el producto, creo que todavía hay un optimismo prematuro en su funcionamiento, la validez de la herramienta debe ser evaluada. ”

Lo que se escucha en la calle

El presidente de RAID Paul Toomer es un defensor acérrimo del producto. Foto: Jason Brown.

Casi con todo el que hablo (relata Michael) que está familiarizado con O’Dive piensa que el concepto es brillante. Todos los educadores que en su mayoría han obtenido el producto, justo antes de la “cuarentena”, están entusiasmados.

El presidente de la agencia de buceo RAID, Paul Toomer, asegura que Azoth ha creado una herramienta estupenda, “es el cambio más importante que tendremos desde la implementación del ordenador de buceo; dentro de poco, la agencia (RAID) ofrecerá entrenamiento a los usuarios del producto.” “Estoy increíblemente sorprendido con O’Dive” admite su colega e instructor-trainer Edd Stockdale, quien es el que desarrolla el currículo de formación para la agencia. “Como científico, soy un friki deestas cosas”.

Los cursos de RAID no son los primeros, La agencia “International Association of Nitrox and Technical Divers (IANTD)” lanzó su propio programa de entrenamiento O’Dive en junio de este año, liderado por el presidente regional de IANTD de indo-pacífico y un miembro de la directiva Christian Heylen, que ha conducido y supervisado más de cien buceos usando diferentes prototipos del ultrasonido O’Dive. Comenta Christian Heylen que O’Dive carece de investigación en campo, particularmente con humanos. “Pienso que el siguiente paso para revolucionar la forma en que concebimos la seguridad en la descompresión será la acomulación de datos que pueden ayudar a la investigación científica.”

Aunque impresionadopor O’Dive, el veterano, explorador y educador Phil Short expresa cierta preocupación acerca del uso indebido por parte del buzo, bien sea por ignorancia o conscientemente; particularmente por la capacidad del producto de producir escenarios, en sus palabras: “El concepto es extraordinario, lo que me preocupa es que el buzo tenga los conocimientos suficientes, que sepa interpretar y entender los datos presentados y, tome acciones seguras con la información suministrada. Quizá alguien use esta tecnología predictiva para traspasar límites. Por otro lado, si la única información que suministra es la lectura del ultrasonido, no sé si lo compraría.”

Buzos con reciclador haciendo la pre-respiración antes del buceo durante la expedición APOCOLYPTRIP en el Mar Rojo. Foto: Olga Martinelli.

Es interesante observar la posición contraria de la mayoría de los investigadores científicos acerca del monitor Doppler O’Dive, que en resumen manifiestan inconformidad e incomodidad con el modelo predictivo (algoritmo) de la aplicación, que aparentemente ofrece cierto grado de precisión en un campo de investigación dominado por la incertidumbre.

Un fisiólogo que también es buceador técnico y  prefiere mantenerse en el anonimato, es escéptico acerca de O’Dive y asevera que es puro márketing: “ es exactamente el tipo de producto que los tecno-esnob comprarían”.

Frauke Tillmans, directora de investigación de Divers Alert Network (DAN) US está conduciendo un estudio comparativo con diferentes máquinas Doppler incluyendo dos ultrasonidos precordial en 2D y el sensor O’Dive subclavicular. Este estudio fue pospuesto por la pandemia. Ella piensa que la aproximación conceptual “subclavicular” de Azoth es adecuada y válida. Al parecer da lecturas correctas. Pero no sabemos si su uso tal como está diseñado aumenta la seguridad, comenta Frauke.

Buzos usando el producto O´Dive durante la expedición e investigación de DAN “APOCALIPTRIP.” Foto: Olga Martinelli.

El profesor Costantino Balestra, Vicepresidente del centro de investigaciones de DAN Europa, probó el sistema de detección de O’Dive junto con un Doppler convencional en un estudio de campo: “The APOCALIPTRIP” durante el  mes de marzo. Constantino regresó de la expedición con opiniones favorables sobre este dispositivo.

El profesor asegura: “confío en este sistema de detección, pero es necesario recabar más información, más datos y, DAN colaborará en esto”.

Un primer estudio centrado en la investigación de enfermedades descompresivas en rangos recreativos  será publicado en la próxima edición de   Diving and Hyperbaric Medicine, cuyo autor es Peter Germonpré. El informe estudia  las inmersiones recreativas en Maldivas, y cuyo título es: Primeras Impresiones: “Uso del dispositivo de detección de burbujas a nivel subclavicular O’Dive de Azoth System en un crucero para buzos”.

Un segundo estudio, que pronto será publicado cubre a los buzos técnicos con recicladores en inmersiones a 100 metros/328 pies en el “The APOCALIPTRIP”, en ambos estudios se comparan ecocardiogramas con el dispositivo O’Dive.

Cuando hablé con Peter, le pregunté sobre la eficacia de las predicciones del dispositivo. Él hizo una pausa momentánea, sonrió y gesticuló con sus manos: “Nadie puede decir que está mal, nadie puede decir que está bien. Pensándolo bien, dado los años de desarrollo en la detección de burbujas, es improbable que esté totalmente equivocado.”

Ahora bien, todos los entrevistados están de acuerdo en que O’Dive tiene el potencial de ayudar a los buzos a educarse o, más bien, de empujar al buzo a ser autodidacta.

En la búsqueda por mejorar la descompresión

La “O” en O’Dive representa optimización. Esta es la creación de Barbaud  y el investigador Julien Hugon, quienes son los responsables del departamento de  biofísica en Azoth Systems. El producto ya tiene más de una década en desarrollo. La idea original del dispositivo se remonta a mediados del 2000, cuando Barbaud tenía un puesto como oficial de seguridad a cargo del centro de investigación de la Marina Francesa (CEPHISMER), el equivalente a la Unidad Experimental de Buceo de la Marina Americana (NEDU) y además, sirvió como buzo de pruebas. En ese momento la institución francesa estaba desarrollando una nuevas tablas de descompresión para la Ordenanza de Explosivos de Desechos (EOD, por sus siglas en inglés) en conjunto con fisiólogos especializados en cámaras hiperbáricas usando ecocardiogramas y ultrasonidos Doppler 2D.



Barbaud estaba fascinado con el uso de estas herramientas para mejorar las prácticas de descompresión. Además,recuerda: “Gracias a la cantidad de inmersionesque realiza la marina anualmente, presencié repetidamente diferentes casos donde hay buzos que son afectadospor la enfermedad descompresiva donde otros no, aún siguiendo el mismo perfil y procedimientos establecidos. Para entonces, me quedó claro que era necesario un cambio en los procedimientos, no solo para los buzos de la marina, sino para todos.”

Barbaud aprendió a bucear en Presqu’île de Giens al sur de Francia mientras estudiaba operaciones navales.

En el 2010 Barbaud que para entonces desempeñaba el cargo de oficial naval del escuadrón anfibio, decidió retirarse (tempranamente) y establecer  Bf Systémes en conjunto con algunos de los laboratoristas, técnicos y analistas involucrados en la investigación científica ya mencionada. Al grupo se le unió Hugon, que recientemente había culminado su tesis en biofísica y modelación de la enfermedad descompresiva usando el sistema de ultrasonido Doppler.

Al poco tiempo cambiaron el nombre de la compañía recién fundada a Azoth Systems para reflejar mejor su objetivo. Azoth es el nombre universal de una medicina o de un disolvente universal en alquimia, mientras que Azoth en francés significa nitrógeno- entonces es algo así como, la cura para el exceso de nitrógeno. Al mismo tiempo, Barbaud logró conseguir finaciacióngubernamental para que la compañía prosiguiera con sus investigaciones.

La compañía empezó a proveer de servicios de consultoría a empresas de buceo comerciales e instituciones militares, incluyendo la reingeniería de las tablas usando el método de detección de burbujas a través del monitor Doppler, emprendiendo así la recolección de una base de datos que se utilizaría en sus propias investigaciones. Barbaud relata: “Fue la oportunidad para profundizar el entendimiento sobre la enfermedad descompresiva desde un punto de vista operacional. Siempre he pensado en qué sucedería si….” Sin embargo su objetivo principal era crear una herramienta que ayudara al buzo con la descompresión.

En el camino hacia el desarrollo  de un sensor automatizado

Axel Barbaud con uniforme (2008).

La idea inicial de Azoth era concentrarse en elaborar un monitor cardíaco que trabajara con el ultrasonido Doppler a nivel precordial. Pero como mencionaba al comienzo del artículo, el uso de dicho aparato requiere entrenamiento técnico no solo para poner los sensores correctamente, sino para leer correctamente los resultados y, aún más importante, interpretar la señal de audio generada por la lectura. Por ejemplo, contar los niveles de burbujas venosas retornando al corazón, colocar la puntuación y asignar el grado. Debido a la complejidad de la señal, todo esto requiere conocimientos, entrenamiento específicos y buenos oídos.

A modo de ejemplo, puedes escuchar aquí  las lecturas del ultrasonido precordial y subclavia: Señal 1: Sin burbujas; Señal 2: Con burbujas;  Señal 3:  Subclavia sin burbujas;  Señal 4:  Subclavia con burbujas.

Aunque diversas existe escalas, típicamente la señal está clasificada en 5 grados, basados en la escala original de Spencer, que va desde 0: sonido sin burbujas, hasta 4: sonido continuo que hacen las burbujas cuando pasan por el torrente sanguíneo y que oscurecen el ritmo diastólico y sistólico normal del corazón. Ahora bien, El ecocardiograma 2D, cuyos datos son presentados  visualmente, tiene una escala similar pero más extensa para el diagnóstico.

Azoth intentó sin éxito usar el Doppler a nivel precordial, pero no lograron automatizar la interpretación de las lecturas debido a su complejidad, ya que es necesaria la interpretación de un técnico. La compañía estuvo por cerrar, cuando Barbaud y Hugon centraron su atención en el trabajo hecho por DCIEM, que usó el conteo de burbujas después de la inmersión del buzo para calibrar tablas.

Para entender mejor la complejidad del análisis y detección de burbujas, puedes leer el trabajo pionero de Ron Y. Nishi, que lideró el Centro de Investigaciones del Instituto Canadiense de Defensa y Civil de Medicina Ambiental (DCIEM), publicado en 1983 con el título de “Tiny Bubbles, A Primer on Doppler Bubble Detection,” aquaCORPS #5 BENT”.

 DCIEM específicamente usó en su estudio el ultrasonido Precordial, capturando imágenes del torrente sanguíneo que retorna del corazón a la vena cava, además de tomar imágenes de la parte izquierda y derecha de la vena subclavicular que está justo debajo de los huesos del cuello y lleva sangre a los brazos; dichos resultados y lecturas se incluyeron en la base de datos del estudio.

El estudio proveyó la visión necesaria que Barbaud estaba buscando. El audio original del Doppler al nivel clavicular era más limpio y más fácil de clasificar que el de nivel precordial. Esto es debido a la ausencia del sonido de las válvulas del corazón, lo que significa que era susceptible de automatizar,  además que los huesos del cuello son un punto de referencia para colocar correctamente el sensor.

Para los investigadores, la pregunta fundamental era, si utilizando sólo este punto para tomar las lecturas, se produce suficiente información como para clasificar con precisión los niveles de burbujas en el buzo. Para entenderlo mejor; la diferencia en ambas lecturas es, que a nivel precordial, las imágenes y sonidos que son capturadas corresponden al torrente sanguíneo regresando al corazón desde todas partes del cuerpo y, a nivel clavicular, solo la que retorna desde los brazos. Al enfocarse en esta duda, encontraron que las medidas tomadas a nivel clavicular se correlanestadísticamente más a los incidentes de descompresión que las medidas tomadas a nivel precordial. Dicha correlación aumentó con la inclusión de casos severos de enfermedad descompresiva. Los resultados fueron publicados por  Hugon, Barbaud, Nishi entre otros en el 2018.

Barbaud comenta: “yo siempre estoy pensando en como obtener información midiendo y cómo las burbujas que se producen se relacionancon la enfermedad descompresiva.” Así decidieron desarrollar un dispositivo Doppler que se use en la región clavicular.

Para el 2015  Azoth Systems ya tenía su primer prototipo como concepto del internet de las cosas (IoT) por sus siglas en inglés. Según el mismo Barbaud,  el prototipo era feo y carecía de precisión, pero funcionaba. Dos años después, mejoraron el prototipo como para ser probado en campo directamente por sus clientes profesionales de buceo y ser capaces de realizar más estudios.

Como se mencionó antes, Azoth lanzó oficialmente su producto en el Show de buceo de París este mismo año. Cada producto tiene un sensor y una aplicación móvil asociada. Sin embargo, la compañía decidió ofrecer un mismo sensor con diferentes versiones de la aplicación dependiendo del sector, tiene una para el buzo deportivo, para el avanzado, para reciclador, técnico y versiones especiales para instructores, centros de buceo y clubes, permitiendo compartir los datos entre ellos. Para los usuarios existentes, Azoth ofrece actualizaciones. Los precios varían de entre los  530€-710€ sin incluir impuestos.

Biométrica para buzos

Estaba muy intrigado cuando abrí la caja impermeable que conteníael sensor con un cargador inalámbrico, gel de ultrasonido y un espejo pequeño. Bajé la aplicación en mi teléfono y creéuna cuenta. Para mi, un buzo con la mentalidad de llevar un registro de todas mis  actividades físicas y señalesvitales, la idea suponía medir la calidad de la descompresión con la finalidad de mejorarla.

El primer paso del proceso consiste en tomar las medidas después de cada inmersión, Azoth recomienda tomar dos. Cada una tarda 20 segundos en ambos lados de las venas claviculares. Para los que utilizan helio o recicladores, ellos recomiendan que la primera toma sea inmediatamente después del buceo, seguido de una segunda pasados 60 minutos. En el caso de buceadores Nitrox, la primera debe ser 30 minutos después de la inmersión e igualmente, la segunda pasados 60 minutos de la primera muestra. Esto es así porque se busca el pico de las burbujas- émbolos de gas venoso (EG).

The O’Dive Tek para buzos técnicos y con reciclador.

El sensor de O’Dive y su aplicación son herramientas sofisticadas y amigables para el usuario, tanto como lo es un rastreador deportivo Garmin o Polar; y parece simple el proceso de toma para obtener medidas precisas del grado de burbujas. Inclusola aplicación contiene un video demostrativo de su uso.

Enciendes el sensor y lo sincronizas con la aplicación vía WIFI, luego aplicas un poco de gel de ultrasonido en el sensor que tiene forma de disco con ranuras que se ajustan al hueso clavicular y usas el espejo para ayudarte a colocarlo.

Colocamos el sensor sobre la región subclavicular (vena) izquierda, y la aplicación te deja saber a través de un gráfico, si la posición en la que colocaste el sensor es adecuada para tener una buena señal. Una vez que la señal es óptima, presionas continuar en la aplicación respirando durante 20 segundos mientras el sensor registra los datos.  Cuando la muestra está completada, la aplicación te dirige a repetir el proceso en el otro lado (derecho). Inclusote recuerda cuándo se deben de tomar las muestras.

Gráfica que muestra las lecturas.

Después de haber tomado la muestra, sincronizas la data con la nube, incluye el perfil de buceo que hayas importado de tu ordenador de buceo o entras los datos del perfil manualmente a la nube. Actualmente, el servidor de Azoth está alojado en Francia.

Por ahora, la aplicación solo se comunica con los ordenadores de buceo Shearwater y Suunto. Dicha sincronización se hace a través de Bluetooth y, seguramente otras compañías seguirán sumándose a medida que la cantidad de usuarios aumente. Si te encuentras en un sitio sin cobertura, la información se guardará hasta que el dispositivo tenga conexión.

¿Cómo de buena es tu descompresión?

En unos pocos minutos y dependiendo del estado de la conexión, el servidor de Azoth realiza un análisis estadístico de la inmersión basado en la base de datos que ya posee. En el proceso, se calcula un índice porcentual que refleja la calidad de la descompresión (QI) por sus siglas en inglés, que muestra cuán relativamente efectiva ha sido la descompresión. El índice es transmitido al usuario a través de la aplicación bajo la sección “mis resultados”.

El usuario ahora puede seleccionar y ver los resultados de las simulaciones, además de acceder a los datos, el buzo si lo requiere puede determinar cómo mejorarla. Sería algo así como, representar gráficamentela saturación de los tejidos del ordenador EDGE en una hoja de cálculo y, analizar cómo se comportan los gradientes de presión; si añadimos, 10 minutos más de oxígeno, por ejemplo, es exactamente eso, lo que predice el algoritmo de la aplicación.

Como se muestra en el lado izquierdo de los resultados, el índice de una inmersiónse modificados parámetros adicionales, estos dos componentes actúan para reducir la descompresión de forma segura. Idealmente el buzo trata de obtener una puntiaciónmáxima de 100%en el índice de calidad de la descompresión (QI), que está caracterizado como el índice probabilístico más leve entre 5 inmersionespor cada 10.000 buceos o 0.05%. Según Azoth esto es comparable a que un buzo realice una inmersión de no descompresión con aire en condiciones normales.

O’Dive: simulación gráfica en la aplicación de Azoth.

Los componentes mencionados, hacen referencia a dos índices, el primero denominado severidad (Sc), que muestra el grado de probabilidad de obtener la enfermedad descompresiva de acuerdo a la carga de gas inerte del perfil realizado. Para diferentes buzos este índice no varía, siempre y cuando sea el mismo perfil y procedimientos de descompresión. El segundo componente, se denomina burbujas (Bc), este refleja la probabilidad y la disposición relativa del  buceador a producir burbujas basados en las inmersiones ya realizadas, este índice posee diferentes rangos que van desde 0%  a 40% en incrementos de 10 puntos porcentuales. Teóricamente el máximo corresponde a un grado cinco en la medición Doppler de EGV. A diferencia de la severidad, este índice es individual y se relaciona directamente con la medición Doppler. Así, la fórmula que se obtiene es  QI=1-Sc-Sb.

Para facilitar la  comprensión y manejo, los segmentos presentados por la aplicación están codificados por colores, cada color refleja una zona de riesgo, que son mostrados en pantalla de la izquierda del gráfico de calidad de la inmersión:

75%-100%:  Significa una buena calidad en la descompresión pero todavía hay posibilidad para mejorarla.

50%-75%: Aquí muestra una calidad media en la descompresión, denota una carencia y deficiencia en los procedimientos. Cabe destacar que una calidad inferior a 75% corresponde a un índice de riesgo superior al 0.2% según la base de datos de Azoth.

0%-50% Aquí el índice de riesgo muestra que necesariamente el buzo debe modificar los procedimientos de deco pues la probabilidad de contraer la enfermedad descompresiva  son superiores al 1%. 

Los números anteriores destacan una escala del 33% en reducción del índice en el modelo propuesto que corresponde a los 10 puntos porcentuales discutidos anteriormente.

Los escenarios- “Qué pasa si…”

Una vez que el usuario tiene los resultados, puede comenzar a jugar con algunos factores para aumentar la seguridad.

Vamos a considerar un ejemplo para ilustrar el uso de la aplicación, dicho ejemplo no refleja procedimientos reales, así que aconsejamos no seguirlo: un buzo realiza una inmersión cuadrada, no multinivel, de 32 m/105 pies durante56 minutos que se desarrollóusando unos gradientes de presión de 85/90. El buzo hace tres paradas de deco con aire de 1 minuto a 9 m/30 pies, 2 minutos a 6 m/ 20 pies y 9 minutos a 3m/10 pies. 

Según los resultados en O’Dive, la carga de gas inerte (índice de severidad) es de 21%, el índice de burbujas generadas es de 30%, por lo que el resultado del índice de riesgo es de 49%. Este resultado cae dentro de un riesgo relativo probabilístico mayor al 1%. ¿Qué puede hacer el buzo para mejorar la descompresión?

Si seguimos la tendencia actual en el uso de Nitrox, nuestra primera inquietud es, ¿qué sucede si el buzo respira Nitrox? Podemos observar la respuesta inmediatamente al deslizar la barra marcada con la abreviatura O2 como gas de fondo. Recuerda que el modelo y de acuerdo a los estándares de buceo, se usa una presión parcial de oxígeno de 1.4 atm para la fase de trabajo y 1.6 atm para la fase de descompresión.

La simulación muestra un nuevo índice de 75%, pues sus componentes bajaron  6% para severidad (reducción en la carga de nitrógeno) y 19% en la generación de burbujas. Según O’Dive, la calidad de la descompresión aumentó mostrando un riesgo estimado de 6.1, evidentemente, resaltandolos beneficios del Nitrox. El programa ha usado el cambio de una variable para predecir el grado de generación de burbujas (EGV) en el buzo.

Otra alternativa que puede considerarse, es cambiar los gradientes de presión, para ello, se deslizan ambas barras (“Low” y “High”). Por ejemplo: ¿qué sucedería si usaramos 50/70? El índice cambia a 84%, lo que compadece con una probabilidad relativa de 11.5 por encima de lo que teníamos originalmente. Hay que acotar que el programa limita hasta cierto punto el uso de estos dos factores para evitar algunas “Paradas Profundas”, que Azoth considera deficientes.

También es posible cambiar los gases de deco para el cálculo de los escenarios y las mismas funciones pueden usarse para inmersiones más avanzadas, como con los recicladores o con mezcla de gases. Además es posible añadir paradas de seguridad o alargar las mismas.

Parafraseando la opinión de Arthur, la palabra precisión en este contexto puede resultarextraña (refiriéndose a los resultados emitidos por aplicación), pues nunca estuvo en el léxico del buzo. Los resultados con precisión decimal de los cálculos pueden verse con escepticismo. Sin embargo, la idea general es presentar un “riesgo relativo” de los procedimientos que tenga sentido.

Por ello no sorprende que Barbaud  insista en que lo importante no es la aparente precisión del algoritmo y de lo que puede reflejar a nivel fisiológico, el resultado no es perfecto. Para mi (Micheal) la pregunta es: el uso continuo, a través de la lectura Doppler y sus consecuentes resultados, ¿ayuda al buzo a disminuir la cantidad de burbujas generadas? Según me respondió Barbaud en un correo electrónico: “La respuesta es sí, esto puede ser fácilmente confirmado por todos los que han usado esta tecnología”. 

Pero la duda queda, cómo se calculan  los resultados, qué significan y si son válidos. Para responder esto, trataremos de analizar el modelo matemático de Azoth.

Es un mundo de matemáticas

He pasado un tiempo considerable discutiendo con Barbaud y con los ejecutivos de la compañía tratando de entender la lógica y las matemáticas aplicadas al modelo. También hablé con diferentes fisiólogos e investigadores para aclarar dudas (debo de puntualizar que tengo una licendiaturade Stanford  M.S  en Matemáticas). Pero no obstante, no pretendo entender todos los intríngulis para realizar yo mismo los cálculos, sino salir al menos con la comprensión  general de los principios detrás de la carpintería (matemática). 

Aquí explico lo que aprendí:

En esencia, Azoth basó sus cálculos de riego en una base de datos que contiene muchos perfiles de buceo al cual tienen acceso. Específicamente estas son:

  • Una base de datos basados en perfiles de aire y con combinaciones de oxígeno-nitrógeno. Dichos buceos fueron realizadospor Los Estados Unidos de América, El Reino Unido y Las fuerza Militar de Canadá desde el año 1944 a 1997. Esta colección tiene más de 8000 exposiciones y más de 400 casos de Enfermedad Descompresiva permitiendo un análisis estadístico de correlación entre los perfiles de buceo y la ocurrencia probabilística de enfermedad descompresiva.
  • Base de datos correspondiente al Centro de Investigación de Defensa y Desarrollo de Canadá, antiguamente conocido como DCIEM. Esta base de datos fue construida con diferentes estudios conducidos por DCIEM durante un período de 40 años. Posee más de 8000 exposiciones que generaron más de 100 casos de enfermedad descompresiva y que fueron monitorizadospor el ultrasonido Doppler. La base de datos incluye un gran número de perfiles en circuito abierto y cerrado con diferentes mezclas de trimix y heliox.
  • Incluye un subconjunto de datos de la Marina Francesa con más de un millón de perfiles de buceo en aire, nitrox y trimix, hechos entre el 2000 y el 2015. Las  inmersiones fueron registradas manualmente, no incluyen perfiles digitales o de ultrasonido. Dichos buceos fueron escaneados, comprobadosy recopiladosincluyendo los parámetros, casos y estadosde la ocurrencia de la enfermedad descompresiva.
  • También incluye una base de datos correspondiente al Patrimonio de COMEX, que incluye una extensa lista de datos de inmersionesempíricos y experimentales con perfiles de buceo realizadosen heliox hasta los 100 metros/ 330 pies además de inmersiones profundas de rebote.

Teniendo acceso a esta inmensa base de datos caracterizada por un amplio rango en cuanto al riesgo de incidencia de la enfermedad descompresiva, Azoth construyó un análisis estadístico detallado correlativo en la incidencia de la enfermedad descompresiva y los parámetros de buceo en el cual ocurre; dicho estudio fue la base del  modelo. En lo que respecta a este tipo de metodología, Azoth no es el primero. La Marina Americana tiene una extensa base de datos que usa para elaborar algoritmos y calcular los perfiles de descompresión usando probabilidad.

En contraste con el algoritmo probabilístico de la Marina Norteamericana, el modelo predictivo de Azoth asume solo inmersiones cuadradas. Como resultado, cuando se lleva a cabo el análisis, el software (programa) convierte el buceo multinivel en el equivalente a un perfil cuadrado. Esto lo consigue usando el el promedio de la descompresión y la velocidad de ascenso calculando profundidad y tiempo de fondo desde el inicio de la inmersión. Luego procede a calcular el riesgo inherente al perfil para derivar el componente de severidad (Sc) como se ha discutido anteriormente.

A modo de ejemploejemplo, Azoth consiguió que para inmersionescon aire, el riesgo de incidencia de ED incrementa con la subida de la  profundidad y tiempo de fondo. Decrece con el tiempo total dedicado a la descompresión. Así define el índice de seguridad modificada por la fórmula originalmente  desarrollada por el fisiólogo de la Marina Real H.V. Hempleman para medir el estrés en la descompresión en inmersiones con perfiles cuadrados, expresada como sigue:

Is = P √t/dt, donde P es igual a la presión, √t es la raíz cuadrada del tiempo de fondo y dt el tiempo total dedicado a la descompresión. Como consecuencia, se puede decir que Is es un índice que refleja la relación entre la carga y descarga en los compartimentos teóricos de tejidos del cuerpo.

Después, el software calcula el riesgo, la probabilidad de ocurrencia de la ED (pDCS) con la siguiente ecuación:

pDCS=1/(1+exp(-a-b*Is))

Donde las variables “a” y “b” se definen como un análisis (curva) de regresión lineal usando los tres tipos de base de datos.

Los resultados se muestran en el gráfico siguiente:

Probabilidad de incidencia o ocurrencia de la ED como función del índice IS.

El cálculo del índice se ve afectado por la velocidad de ascenso hasta  un factor de 2, esto es basado indirectamente por una investigación publicada bajo el nombre de: El impacto de la velocidad de ascenso en la producción de burbujas.

Más burbujas, más burbujas pequeñas

Para el cálculo de la predicción de riesgo (en el sistema O’Dive)  es esencial la presencia de émbolos de gas venosos medibles circulando por el torrente sanguíneo del buzo. Desafortunadamente, la correlación positiva entre ambas es desconocida para predecir la ocurrencia de la ED, y más Concretamente cuando lo reducimos a una sola inmersión.  Es decir, el cálculo del riesgo incorporando o no la medición de las burbujas es la misma; sin embargo, a medida que el buzo haga más inmersionesconsecutivas dicha medición se vuelve relevante.

Contrariamente, la correlaciónnegativa tiene un alto grado de predicción. Esto quiere decir que, en ausencia de burbujas detectadas, el riesgo de ocurrencia es menor. Esta es la razón por la cual esta herramienta (O’Dive) se basa en ayudar al buzo a ajustar los parámetros de la inmersión para disminuir  la generación de burbujas. 

El desafío de Azoth es que la presencia de émbolos de gas venosos en el torrente es  el resultado de numerosos factores fisiológicos y que varía de individuo a individuo e, incluso en la misma persona con el paso del tiempo.

Cabe destacar que Azoth basa toda su teoría en los análisis de la base de datos de DRDC según el cual, la presencia de burbujas actúa como amplificador de la severidad de la enfermedad descompresiva cuando se produce. De hecho, ellos calculan que el grado de severidad aumenta enun factor 10 con la existencia de micro-émbolos a nivel vascular y una contabilidad de burbujas de grado IV después de un buceo. Específicamente, Azoth calibró el modelo para que  el ratio se acerque a 2.0x cuando el grado de clasificación en la medición de burbujas  se mueve hacia el siguiente grado. Abajo se hace un resumen de las observaciones que derivaron tal conclusión.

Grado SCN observaciones%N DCS% DCS
066561.3 %40.6 %
116315 %31.8 %
21049.6 %21.9 %
314012.0 %117.9 %
4131.2 %323.1 %
Total1085100 %232.1 %

pDCS=f(Is, Grado) 

Combinando el índice de severidad y los grados de burbujas, Azoth calcula el riesgo o probabilidad de la pED (pDCS por sus siglas en inglés) por medio de lo que se conoce en estadística como regresión lineal donde se ajustan los parámetros a, b y c. La curva resultante se muestra abajo:

pED y la curva de regresión lineal por grado

 pDCS=1/(1+exp(-a-b*Is-c*Grade))

Azoth utiliza un análisis de espectro de las lecturas Doppler a nivel clavicular lo que automatiza el proceso de clasificación. El programa convierte el punto más alto de la lectura y los clasifica en 5 grados, muy similar a la escala Spencer usada en las ecuaciones ya explicadas anteriormente. Hasta ahora las muestras hechas por los “buzos” son precisas.

Como se explicó, una vez los datos están en la nube se procesan para calcular el índice de calidad de la descompresión QI, tal cálculo puede ser entendido como el producto logarítmico de las ratas de riesgo. Específicamente el riesgo del buceo realizado desde el punto de vista de la severidad comparada con la línea de no descompresión de un buceo con aire, tomando en cuenta o amplificado por el grado de burbujas en la que se encuentra el buzo.

Esto hace que el índice sea la suma de probabilidades, expresado matemáticamente:

QI=MAX (1-0.33*LOG{[PDCS(Is)/PDCS(Is_Air_NoD_limit)] *[PDCS(Grado, Is)/

PDCS(Grado=0,Is)]}

Equivalencia:

QI=1-Sc-Bc where Bc=.1*Grado de Burbuja 

Sc= MIN(0.33*LOG{[PDCS(Is)/PDCS(Is_Air_NoD_limit)];1-Bc).

Además del índice QI, el programa calcula otros índices de riesgo relativos al buceo y otros relativos al cambio en los factores predictivos “Qué pasa si-”.

Por ejemplo:  Usando el caso anterior de una inmersiónde 32 m durante56 minutos, el programa calcula el riesgo como si este hubiese sido con mezclas de nitrox. Estos porcentajes son luego transmitidos al dispositivo junto con el índice QI y otros datos más, permitiendo que el buzo realice sus simulaciones localmente en el dispositivo.

Como se dijo anteriormente, el modelo también calcula el grado de burbujas para las simulaciones; de hecho, el modelo progresivamente adapta las predicciones basándose en la historia registrada por el buzo. Estos datos registrados son clasificados de acuerdo a la dinámica de burbujas y también se basanen la base de datos  DRDC en: bajo, medio y alto. Es algo como un promedio de la generación de burbujas por parte del buzo.

Científicamente se conoce que hay individuos propensos a “burbujear” mientras que otros raramente lo hacen. Azoth argumenta que uno de los beneficios inequívocos del sistema es que el algoritmo toma en cuenta el historial del buzo en sus cálculos, personalizando así los escenarios.

Una vez más, me pregunta Barbaud retóricamente: ¿Las gráficas reflejan la realidad de los efectos de los gases en los buzos alrededor del mundo?

Pregunta que me hizo en respuesta al intercambio que tuvimos por email, al cual él mismo responde: “Claro que no! Tampoco el sistema está construido a base de suposiciones sin ningún tipo de base. La realidad es que estamos en el medio de los extremos; no es perfecto, pero refleja un buen grado de realidad.”

“Hay simulaciones que proveen indicaciones que son más certeras que pura intuición. Una idea en base a suposición, o sin ninguna idea. Este acercamiento fue diseñado para ayudar a reducir la producción de burbujas y consecuentemente mejorar las prácticas de buceo.”

Barbaud compara la situación con la introducción del ordenador de buceo. “¿Podemos decir que los ordenadores danuna información perfectaa los buzos? No, pero trajeron consigo un paso importante, ¡un avance en los procedimientos de buceo! Según entiendo, ¿Barbaud y su equipo han puesto todos los huevos en una misma cesta?

Lo que funciona, ¿funciona de verdad?

Es de esperar que con un tipo de herramienta tan compleja como ésta, la comunidad de médicos, fisiólogos y científicos hiperbáricos tienen mucho que decir sobre el acercamiento procedimental del desarrollo de esta tecnología.

El fisiólogo hiperbárico David Doolette que está íntimamente familiarizado con el algoritmo probabilístico de descompresión desarrollado por la US NAVY, alza su voz con ciertas dudas sobre el modelo implementado por Azoth.  La primera pregunta que David hizo fue: ¿Cómo validar matemáticamente el modelo? Azoth responde a esto con que el modelo fue probado y derivado con las bases de datos  DRDC, French Navy, and COMEX Heritage.

Una de la grandes dudas de Doolette es que el modelo trata la embolia de gas venosa (EGV) como entrada de información y no como resultado. “Tienen EGV en el lado opuesto de la ecuación”, explica Doolette y continua: “el problema es que el muestreo de EGV en realidad no causa ED, es un efecto paralelo, con una consecuencia en la incidencia de ED que es lo más cerca del perfil de buceo y consecuentemente del índice de severidad (Is).” Recuerda que el modelo predictivo se basa en este índice. El resultado según Doolette, es en términos estadísticos de colinealidad (irresoluble), que puede terminar en malos indicadores. “Si el modelo funciona sería genial.” Pero la cuestión es si está listo para el lanzamiento.

Hay otros científicos que opinan igual.

“Si la investigación estuviese revisada por homólogos, les preguntaría por un set de calibración externa como con la base de datos DSL de DAN Europa o el Proyecto de Exploración de DAN América (US) y si ellos pueden predecirlo.” 

Azoth y DAN están a punto de entrar en una fase de colaboración, por lo que es posible que se dé. Pero por ahora la compañía no tiene acceso a las base de datos de DAN.

Por su parte Barbaud reconoce la debilidad del modelo, pero cuestiona las premisas de los fisiólogos. “Hay espacio para la imperfección sin desmejorar el valor que tiene. El hecho de que la información contenida en los grados y los buceos no sea la misma es reflejada por un mejoramiento en ambas probabilidades (cálculos) y del el criterio de la información de muestreo de las burbujas al perfil del buceo en el modelo. Esto previene de que el modelo sea inestable.” Pero esto no resuelve la duda de Doolette.

Barbaud comenta que Azoth siempre está abierto a sugerencias para mejorar: “Si alguien puede mejorar o conseguir una metodología mejor, nosotros lo escucharemos”. Estamos enfocados en mejorar nuestra tecnología, eso es al final lo que cuenta.”

Una última duda de Doolette: Cualquiera que sea su precisión, ¿las funciones predictivas de O’Dive pueden hacer menos seguro al buzo, aún éste no trate de abusar del mismo? “No, no creo. Expresa, asumiendo que todas las ecuaciones que aún no he visto seancorrectas.”

El ingeniero francés JP Imbert que ha trabajado diseñando procedimientos para la industria comercial de buceo sugiere un panorama más amplio  para este asunto.Imbert trabajó con Hugon y fue el autor líder de un informecientífico con Balestra entre otros sobre un nuevo modelo de formación de burbujas.

“Hay más que burbujas en la seguridad para la descompresión. Hemos medido un estrés producido por oxidación, explica, la inflamación está relacionada en la literatura médica con los radicales libres y las micropartícula, pero todavía no sabemos si hay una estrecha relación entre esto y la EGV. Altos niveles de oxígeno y la preexistencia de microburbujas pueden ser los responsables deello.”

Tillmans que pertenece a DAN también tiene dudas acerca del modelo. Aunque está impresionado por la tecnología y la llama “ingeniosa”; apunta aque en la descompresión influyen múltiples factores además de las burbujas, como lo son: la edad, la temperatura, el sexo, el descanso, grasa corporal, etc. “Mucho de la ciencia es ignorado si solo se considera el tiempo, la profundidad, los gradientes y las burbujas” comenta. “Yo creo que Azoth hizo todo lo posible, pero no creo que sea todo el panorama.” – Pueden probar que me equivoco.

Factores de estrés en la decoPollock NW, Sellers SH, Godfrey JM, eds. Rebreathers and Scientific Diving. Proceedings of NPS/NOAA/DAN/AAUS Workshop. Wrigley Marine Science Center, Catalina Island, CA; 2016; 145-156.

Barbaud también reconoce los puntos hechos por el: “Sí, reconocemos que no son solo burbujas”. Pero ¿cómo los tomamos en consideración? ¿Qué es dormir bien o mal, cómo lo medimos? ¿Esperamos 20 años para tomar en consideración estos factores en diferentes situaciones? No obstante, podemos cogervarias situaciones y compararlas con la generación de burbujas. Nuestro objetivo es educar a los buzos para bajar sus niveles de producción de burbujas con un sistema de niveles después del buceo, que sabemos, incrementa la seguridad.

En el campo

Otra duda que los científicos agrimen es que el protocolo de hacer solo dos muestreos es inadecuado, poco fiable a la hora de capturar el pico en la formación de burbujas. Como ejemplo, midiendo solo los grados altos. Como comenta Pollock, quien tiene más de tres décadas de experiencia usando el ultrasonido y evaluando los riesgos en la ED, explica: “El objetivo es determinar el pico, pero con solo dos muestras, seguramente algunos casos se escapan. El consenso sobre el uso del ultrasonido tomado de la conferencia  ultrasound workshop es de un mínimo de una lectura cada 20 minutos durante  dos horas para adquirir la mejor calidad en las lecturas.” 

“ Si una persona deja de medir el pico, la predicción fundamentalmente será falsa, y etá claro, que el tiempo en los picos, varía. Recolectar datos de calidad es regularmente dificultoso e inconveniente, más es mejor. En resumen, en el campo de trabajo, los científicos hacen medidas a los sujetos de estudio en reposo, con las rodillas o brazos flexionados.”

Barbaud comenta que el protocolo de lecturas fue determinado de acuerdo a lo observado en la base de datos. “ Si un buzo sigue adecuadamente el protocolo de tiempo, acertará el pico en un 90% de los casos.” Esto basado en el estudio mencionado de APOCALIPTRIP cuyas muestras se asemejan o corresponden a las tomadas por el ecocardiograma de Balestra.

El sistema no fue hecho para un solo buceo, sino que se adapta progresivamente al usuario, cerca de 3 a 5 buceos. Podemos fallar en el pico en una inmersión, pero no en todos, y así la tendencia del buzo aparecerá (en términos de la dinámica de burbujas). Referente a las diferentes tomas en flexión, nuestra base de datos refleja un mejor muestreo en descanso. Lo que es mejor, pues no requiere ninguna acción específica por parte del buzo, si queremos que nuestro producto se usea ampliamente..

Una pregunta frecuente es que hará Azoth con el volumen de datos que le proporcionarán los usuarios y si será útil para nuevas investigaciones en este campo.

Los usuarios tendrán acceso a sus propios datos, incluyendo los muestreos, de una manera similar a Shearwater, vía la nube. Presumiblemente, también otros investigadores responsables de estudios podrán acceder a la base de datos.

Sin embargo, en relación a si los datos serán útiles para los científicos y fisiólogos de la descompresión, bueno, ellos expresan sus dudas.

Antes de nada, ya hablamos de la calidad en el muestreo y cómo difiere el protocolo. Así como el descontrol en la toma de los datos. Las condiciones son totalmente diferentes entre un estudio y lo que el buzo hace. No hay condiciones de laboratorio, por así decir. La habilidad de monitorizarde cerca y recabarla información por un ultrasonido precordial bajo condiciones controladas es muy diferente a un dispositivo capaz de medir en condiciones dinámicas e interpretar los datos de forma significativa, comenta Pollock.

Segundo, el problema inherente a la acumulación de datos positivos- muchos positivos- no dice nada y es una pesadilla. Pierdes el contexto de probabilidad, comenta Doolette, que afronta esto mismo con la base de datos de DAN. Por ejemplo, no se aprende nada si cojes un subconjunto de datos cuyos resultados de ED tienen un 50% de grado alto en EGV, quizá el 50% de todos los buceos tienen un alto grado de EGV.

Alimentos para el cerebro

Independientemente de todas las advertencias y limitaciones, con todos los que he hablado  están de acuerdo con que O’Dive tiene el potencial de convertirse en una poderosa herramienta de estudio para los buzos, solo con el hecho de que observas cómo el cuerpo responde a los cambios en las prácticas de buceo. Como discutimos anteriormente, tan solo por la habilidad de medirse uno mismo los émbolos de gas venoso es un gransalto tecnológico. 

Me comuniqué con Stockdale, quien ha estado trabajando junto con unos colegas probando el producto, incluyendo exposiciones de los buzos en aguas frías para conocer su opinión sobre el mismo:

“Puedo entender porqué los doctores son tan frikis, muchos de ellos son buzos apasionados y se preocupan del mal uso que podrían hacer con el dispositivo. Como por ejemplo, cuántolejos pueden pueden acercarse a los límites sin doblarse (ED). Desde que Doolette  y Simon Mitchell en el 2013 sacaron un informe sobre las paradas profundas, todo el mundo se convirtió en experto en la teoría de la descompresión.”- Stockdale se ríe entre dientes-.

¿Qué piensa Stockdale del producto? “Pienso que O’Dive es una herramienta educativa efectiva tanto para buzos como para instructores que enseñan los principios de descompresión. Ahí está su fuerte. También puede ser una herramienta valiosa para los investigadores, médicos hiperbáricos, y expediciones.” comenta Stockdale.

Edd Stockdale de RAID haciendo mediciones en O’Dive.

Su forma de pensar essecundada por Heylen de IANTD. “Inclusive para el buzo principiante es una gran herramienta de estudio, pues serámás consciente de las realidades en el buceo, no esa falsa creencia que nada me puede pasar a mi. Así incrementará el deseo y la  curiosidad de saber más.” ¡El conocimiento incrementa la seguridad!

Así como sucedió con la introducción del ordenador en el buceo deportivo, se requiere de más tiempo, estudios adicionales y más experiencia para determinar si O’Dive es el nuevo EDGE; algo más parecido al primer ordenador de buceo analógicoconocido como “el Bendomatic,” introducido en Torino, Italia por Strumenti Ottici Subacquei en torno a 1959. La última prueba, como profiere Barbaud, es si O’Dive ayuda al buzo a incrementar la seguridad.

Bendomatic.

Mientras tanto, se advierte como otras tecnologías que le precedieron, que deben ser tomadas por lo que son, representaciones matemáticas de la realidad. Es lo que Pollock argumenta en todas sus conferencias y trabajos: “Desarrollar nuevas herramientas es importante, particularmente aquellas que pueden ser usadas por los buzos en sus prácticas. Pero es crucial que el usuario entienda las limitaciones de cualquier dispositivo para evitar confusión en la realidad de los datos que presenta.” Pollock continua, “aunque O’Dive ayuda al buzo a entender mejor sus opciones todavía hay un gran vacío en el conocimiento del monitoreo fisiológico y el análisis de riesgo basado en los datos registrados.” 

O’Dive  es indudablemente un movimiento audaz e innovador en la dirección correcta.

See the original article (English) here: Oh Deco, Oh Doppler, O’Dive: Assessing the World’s First Personal Deco Safety Tool

Recursos adicionales

Otros informescientíficos


Translated By Carlos Landers, principal Dive-Immersion:

Padre, esposo y buzo. Soy una persona autodidacta en diferentes campos como por ejemplo arqueología, estadística, programación, etc. Pienso que los aficionados en cualquier campo de estudio por su propia naturaleza a veces tiene una ventaja sobre el profesional y, nuestros aportes no deben ser subestimados. 

Dive-immersion nació para ser una fuente de información para los buzos sin importar su nivel y con la idea principal de elaborar proyectos que sean útiles a la comunidad.

Enlace: https://www.diveimmersion.com/

Subscripción electrónica:  https://carloslander.substack.com/

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How To Calculate the Risk Of Pulmonary Oxygen Toxicity

Most tech divers track their oxygen exposure on big and or long dives via computer using methods, such as REPEX OTUs, developed in the 1980s. The consensus among researchers, however, is that these methods aren’t accurate. Enter retired Israeli hyperbaric physiologist, Ran Arieli, who offers a new data-driven method for computing your risk of pulmonary oxygen toxicity.

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By Ran Arieli
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Hyperbaric oxygen (HBO) is an intrinsic facet of diving. However the risk of pulmonary oxygen toxicity (POT) has become a prominent issue due to the expansion of diving techniques, which include oxygen-enriched gas mixtures and technical diving. But there is still no satisfactory, practicable method of calculating the cumulative risk of oxygen toxicity during an HBO exposure. 

The concept of the Unit Pulmonary Toxic Dose (UPTD), which is based on a modification of the rectangular hyperbola, was proposed in response to a request for oxygen exposure limits based on a very small amount of research data: a point at 4 bar and the absence of known injury at 0.5 bar (Lambertsen, personal communication). However, this was merely descriptive, and not based on any physical-chemical-physiological mechanism. The NOAA REPEX method, originally developed by R.W.”Bill” Hamilton in the 1980s, is based on a simple linear assumption without sufficient research validation. It is well accepted that both of these methods are inaccurate.

Because any chemical reaction, including the production of reactive oxygen species (ROS) and reactive nitrogen species (RNS), can be described by a polynomic expression, we chose the power law approach. Having incomplete knowledge of the reaction, we assumed that the rate of development of oxygen toxicity is related to the highest power of the PO2. When the various oxygen toxicity parameters such as a decrease in lung capacity, reduced hypoxic ventilatory drive, changes in skin conduction, or increased thickness of the alveolar wall, among others, are modeled as a function of exposure time, the result can best be expressed as a quadratic equation.

The rate of production of hydrogen peroxide (a precursor of ROS and RNS) is also related to the square of time, which can explain this time relationship. The power equation was shown to have good predictive capability.1,2  

Deriving The Power Equation

From the above considerations, it follows that the development of oxygen toxicity should be related to the square of the exposure time (t) and to some power of PO2 (PO2c).

Initially, we derived the power equation for the loss of vital capacity (VC), with the addition of a parameter to adjust for the units:

%ΔVC = 0.0082 × t2 × (PO2)4.57                       

The predictive capacity of the power equation compared with the UPTD concept is shown in the following figure. At a PO2 above 1 bar, the UPTD concept fails.

Figure 1. Prediction by two models of the reduction in vital capacity of the lung at four oxygen pressures as a function of time: the NMRI modified pulmonary toxicity dose (blue lines), and our POT index (red lines).

It has been found that the recovery of VC (at a PO2 < 0.48 bar) has the form of an exponential expression, where the time constant increases linearly with the oxygen pressure of the previous exposure, as seen in the following figure. 

Figure 2. Time constant (τ) for the recovery of human VC as a function of pre-recovery PO2 exposure. The line represents the linear regression solution.

It was demonstrated that the pulmonary pathology is different at high and low PO2, that is, they represent distinct pathologies. With exposure to an increased PO2, central (cerebral) effects on the lung are greater than the local pulmonary effects of HBO. Thus, exponential recovery of pulmonary oxygen toxicity took the form:

ΔVCtr% = ΔVCe% × e – [- 0.42 + 0.384 × (PO2)ex] × tr

where tr is the recovery time in hours, ΔVCtr is the value after the recovery time, ΔVCe is the value following the previous hyperbaric oxygen exposure, and (PO2)ex is the previous exposure to hyperbaric oxygen in bar. The rate of recovery depends on the PO2 which caused the insult, and occurs with exposure to a PO2 > 1.1 bar.

A recently published study proposed other parameters to replace the changes in VC as an indicator of POT: incidence of symptoms (inspiratory burning, cough, chest tightness and dyspnea) and a change in pulmonary physiological parameters (FVC, FEV25-75 , FEV1  and DLCO). Because the units of the POT index [t2 × (PO2)4.57] are squared for time and the powered PO2, this index can also accommodate estimates which employ the other parameters. The incidence of POT in 16 different HBO exposures conducted at the U.S. Navy Experimental Diving Unit (NEDU) is plotted in the next figure as a function of the calculated POT index.

Figure 3. Incidence of POT plotted as a function of the POT index calculated for each of the 16 different exposures. The regression line is also shown.

Thus, the POT index can be used to predict the incidence of POT:

Incidence (%) = 1.85 + 0.171 × POT index   (1)                   

Calculations

For the accumulation of toxicity at a PO2 above 0.6 bar use Eq. 2:

For a number of periods (n) of continuous hyperoxic exposure, each for a different length of time and at a different PO2, the calculation should take the form of Eq. 3.

During recovery at oxygen pressures below 0.50 bar, Eq. 4 is used.

POT index trPOT indexe  × e – [- 0.42 + 0.384 × (PO2)ex] × tr  (4)

where tr is the recovery time in hours, POT indextr  is the value after the recovery time, POT indexe is the value following the previous hyperbaric oxygen exposure, and (PO2)ex is the PO2 in the previous exposure in bar.

When there is a recovery period in between the hyperoxic exposures, the POT index at the end of recovery should be calculated from Eq. 4. The time required to obtain the same POT index for the next PO2 (PO2nx) in the following hyperoxic exposure will then be derived by rearranging Eq. 2 thus:

t* = [POT index / (PO2nx)4.57)]0.5. (5)

This calculated time t* should be added to the time of the coming hyperoxic period, as if the whole exposure started at this PO2. Thus:

POT index = (t*+tnx)2 × (PO2nx)4.57 (6)

The U.S. Navy recommends oxygen exposure limits that will result in a 2% change in VC, the maximum permissible exposure being expected to produce a 10% decrease. Thus, inserting ΔVC = 2% or ΔVC = 10% into the power equation will set the PO2 and time limits. For these two values of ΔVC, the POT index should not exceed 244 and 1,220, respectively, both at a constant pressure and for a complex exposure. We propose that the POT index be used to replace the UPTD or REPEX methods. 

In summary, one may either employ the POT index limits of 244 (mild) to 1220 (exceptional), or determine the appropriate chosen risk from the incidence equation: Incidence (%) = 1.85 + 0.171 × POT index

“In summary, one may either employ the POT index limits of 244 (mild) to 1220 (exceptional), or determine the appropriate chosen risk from the incidence equation: Incidence (%) = 1.85 + 0.171 × POT index.”

Saturation Dives

Ed. note: Saturation diving has become a main modality for commercial diving (see: “Anatomy Of A Commercial Mixed Gas Dive”). Though it is not directly relevant for technical dives, it is remarkable that Arieli’s model spans the gamut from bounce dives to saturation. Mind those PO2s!

In principle, no threshold was incorporated in the power expression, which operates when ROS and RNS production overpowers the antioxidant activity that induces recovery. It was suggested that in prolonged exposures with a relatively low PO2, for example in saturation diving with a PO2 of 0.45–0.6 bar, a recovery process for POT accompanies the development of toxicity to attenuate but not entirely eliminate the toxic outcome.3

In one report of an experimental chamber saturation dive lasting 261 hours with a PO2 of 0.5‒0.6 bar, 2 of the 8 subjects (25%) developed POT. The POT index for 25% amounts to 136 (from Eq. 1). To adjust for these two opposing effects of cumulative toxicity and the recovery process, the following equation may be used:

POT index = t2 × PO24.57 × e-0.0135 × t (7)                                       

where t is the exposure time to a toxic level of hyperoxia in h. 

Figure 4. POT index calculated for the 261 hr. exposure to a PO2 of 0.55 bar for both cumulative toxicity and recovery which take place throughout the exposure (Eq. 7). The POT index reaches 136 at the end of the exposure, which is consistent with a POT incidence of 25%. 

Evidently, eight dives are an insufficient sample. However, after the publication of reference #3, I obtained a further set of eight saturation dives. These divers dived for 4 days at a PO2 of 0.6 bar. Half of them suffered POT. The calculated percentage using Eq. 7 and Eq. 1 yielded 43.6% – rather close to the 50%. I would therefore recommend the use of Eq. 7 and Eq. 1 for long saturation dives with a PO2 close to the lower range of toxicity and above 0.48 bar.

References

1. Arieli R, Yalov A, Goldenshluger A. Modeling pulmonary and CNS O2 toxicity and estimation of parameters for humans. J Appl Physiol. 2002;92:248‒56. doi: 10.1152/japplphysiol.00434.2001. PMID: 11744667.

2. Arieli R. Calculated risk of pulmonary and central nervous system oxygen toxicity: a toxicity index derived from the power equation. Diving Hyperb Med. 49: 154-160, 2019. doi: 10.28920/dhm49.3.154-160. PMID: 31523789

3. Arieli R. Pulmonary oxygen toxicity in saturation dives with PO2 close to the lower end of the toxic range – a quantitative approach. Respir Physiol Neurobiol 268: 103243, 2019. doi: 10.1016/j.resp.2019.05.017. PMID: 31158523.

Additional Resources:

Respiratory physiologist Barbara Shykoff, US Navy Experimental Diving Unit (NEDU), has also developed a model for estimating risk of pulmonary toxicity (2018): Calculator For Estimating The Risk of Pulmonary Toxicity 

Shearwater Research: Why UPTD Calculations Should Not Be Used by Barbara Shykoff, 2017

Shearwater Research: Oxygen Toxicity Calculations by Erik C. Baker (2012). Explains earlier UPTD and REPEX calculations.

Tolerating Oxygen Exposure by RW Bill Hamilton, 1997

RW Bill Hamilton’s Original REPEX paper: Tolerating Exposure To High Oxygen Levels: Repex And Other Methods by RW Hamilton, 1989

An early 1985 review of the UPTD Model: Predicting Pulmonary O2 Toxicity: A New Look at the Unit Pulmonary Toxicity Dose by AL Harabin, L.D. Homer, PK Weathersby and ET Flynn 

Ed. note: We plan to run an article discussing and comparing these various methods for calculating the risk of pulmonary oxygen toxicity in a coming issue of InDepth, including some practical tips for calculating the risks of your own dives.


Dr. Arieli is the retired Head of the Hyperbaric Physiology Research Unit at the Israel Naval Medical Institute. He obtained his Ph.D. from Tel-Aviv University, completing a post-doctorate at Buffalo, The State University of New York.  He lectured in respiration physiology at the Technion Faculty of Medicine in Haifa. His main topics of research are respiratory physiology, integrative physiology, oxygen toxicity, and decompression physiology. Dr. Arieli has investigated the environmental factors which affect oxygen toxicity, proposing algorithms for the prediction of pulmonary and central nervous system oxygen toxicity. In his research into decompression physiology, Dr. Arieli has presented a new mechanism underlying bubble formation on decompression. Dr. Arieli has published 128 research papers, and continues to pursue his research at the Israel Naval Medical Institute in Haifa and the Western Galilee Medical Center in Nahariya, Israel.

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