A new class of biophysical models for predicting the probability of decompression sickness in scuba diving
Notice bibliographique
Résumé
Interconnected compartmental models have been used for decades in physiology and medicine to account for the observed multi-exponential washout kinetics of a variety of solutes (including inert gases) both from single tissues and from the body as a whole. They are used here as the basis for a new class of biophysical probabilistic decompression models. These models are characterized by a relatively well-perfused, risk-bearing, central compartment and one or two non-risk-bearing, relatively poorly perfused, peripheral compartment(s). The peripheral compartments affect risk indirectly by diffusive exchange of dissolved inert gas with the central compartment. On the basis of the accuracy of their respective predictions beyond the calibration regime, the three-compartment interconnected models were found to be significantly better than the two-compartment interconnected models. The former, on the basis of a number of criteria, was also better than a two-compartment parallel model used for comparative purposes. In these latter comparisons, the models all had the same number of fitted parameters (four), were based on linear kinetics, had the same risk function, and were calibrated against the same dataset. The interconnected models predict that inert gas washout during decompression is relatively fast, initially, but slows rapidly with time compared with the more uniform washout rate predicted by an independent parallel compartment model. If empirically verified, this may have important implications for diving practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».