{"id":17235,"date":"2026-05-16T18:00:32","date_gmt":"2026-05-16T18:00:32","guid":{"rendered":"https:\/\/punkfish-academy.com\/buceadores-vs-perfiles-el-nuevo-analisis-de-la-base-de-datos-de-dan\/"},"modified":"2026-05-16T19:07:10","modified_gmt":"2026-05-16T19:07:10","slug":"buceadores-vs-perfiles-el-nuevo-analisis-de-la-base-de-datos-de-dan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/punkfish-academy.com\/es\/buceadores-vs-perfiles-el-nuevo-analisis-de-la-base-de-datos-de-dan\/","title":{"rendered":"Buceadores vs. Perfiles: El nuevo an\u00e1lisis de la base de datos de DAN"},"content":{"rendered":"

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Un nuevo an\u00e1lisis de perfiles de inmersi\u00f3n, pero \u00bfqu\u00e9 pueden decir realmente los datos?<\/h2>\n

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Un nuevo art\u00edculo sobre la evaluaci\u00f3n del riesgo de EDD est\u00e1 generando debate. Fue publicado a principios de 2026 por un grupo de investigadores, casi todos ellos vinculados a DAN Europe. Los datos provienen de la base de datos DAN DSL, y se analizan 127.957 inmersiones de 5.907 buceadores<\/strong>. Adem\u00e1s de los perfiles de inmersi\u00f3n, los datos incluyen informaci\u00f3n sobre los buceadores: sexo, altura, peso, IMC, fr\u00edo, fatiga y mucho m\u00e1s, una excelente oportunidad para obtener pistas sobre las muchas preguntas abiertas sobre los factores de riesgo.
En las redes sociales, algunos de los \u00abresultados\u00bb del estudio ya se est\u00e1n compartiendo y discutiendo activamente: \u00bfLas mujeres tienen realmente un riesgo 3-4 veces mayor de sufrir EDD? \u00bfY es plausible que los buceadores delgados, m\u00e1s bien con bajo peso, tengan un riesgo mayor que los buceadores con sobrepeso?
Los resultados, en parte sorprendentes, podr\u00edan ser consecuencia de algunas debilidades estructurales del estudio.<\/p>\n

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Marroni, A., Kot, J., Pieri, M., Pelliccia, R., & Balestra, C. (2026). Identification of DCS risk factors in recreational diving: multifactorial model based on the DAN DSL Database 2024. International Maritime Health<\/i>, 77<\/i>(1), 1\u201312. https:\/\/doi.org\/10.5603\/imh.108038<\/div>\n

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Esto comienza con la pregunta de cu\u00e1ntos perfiles de inmersi\u00f3n se examinaron. Quiz\u00e1s sean 136.793, ya que algunas inmersiones fueron descartadas debido a ambig\u00fcedades en los datos, pero luego reaparecen en el an\u00e1lisis. O tambi\u00e9n 127.197, que aparecen en la pregunta sobre la frecuencia de la EDD. Lamentablemente, el n\u00famero total de inmersiones examinadas en el art\u00edculo no es m\u00e1s consistente que el resto, y el manejo descuidado de estas cifras genera desconfianza.
A primera vista, sin embargo, esto suena impresionante: muchas inmersiones, perfiles reales, una gran base de datos. Muchos buceadores esperan obtener conocimientos relevantes del an\u00e1lisis de estos datos, y por eso el estudio se menciona con m\u00e1s frecuencia y es percibido por m\u00e1s personas de lo que ser\u00eda normal para un tema de nicho como la descompresi\u00f3n. Y como proviene de DAN, el estudio tiene directamente un voto de confianza, pero \u00bfrealmente se lo merece? <\/p>\n

El estudio es largo y plantea muchas preguntas; demasiadas como para tratarlas en un blog. Sin embargo, en el art\u00edculo destacan especialmente tres problemas, y queremos analizarlos con m\u00e1s detalle en tres entradas. <\/p>\n

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  1. \u00bfDe d\u00f3nde provienen los datos?<\/strong> No se explica el conjunto completo de datos y, por lo que parece, se agrupan sin m\u00e1s los perfiles comunicados voluntariamente y los casos de EDC notificados a DAN. Por qu\u00e9 esto es un problema lo comentamos aqu\u00ed: Statistics is hard to get<\/a><\/li>\n
  2. Inmersiones como eventos independientes<\/strong>: las casi 130.000 inmersiones se eval\u00faan como si fueran eventos independientes, a pesar de que provienen de solo unos 6.000 buceadores que han contribuido de manera muy desigual. Por qu\u00e9 esto es un problema, lo discutimos en este art\u00edculo. <\/li>\n
  3. Confusi\u00f3n con el \u00abDSSG\u00bb<\/strong>: Los autores inventan una nueva medida de sobresaturaci\u00f3n que no explican, pero que claramente NO es el GF normal al alcanzar la superficie que los buceadores conocen. Esto se aborda en otra entrada del blog. <\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

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    Algunos buceadores cuentan m\u00e1s que otros<\/h3>\n

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    En esta entrada queremos analizar con m\u00e1s detalle un aspecto que puede provocar sesgos en los resultados: \u00bfqu\u00e9 ocurre si partes de los datos no son en absoluto independientes entre s\u00ed?<\/p>\n

    El propio estudio indica que los buceadores individuales han aportado un n\u00famero muy diferente de perfiles. Algunos, solo una \u00fanica inmersi\u00f3n; otros, much\u00edsimas. La mediana es de tres, y el m\u00e1ximo, de 1.432 inmersiones por buceador.
    \u00bfC\u00f3mo era aquello de la mediana, la media y dem\u00e1s? \u00bfQu\u00e9 se quiere decir aqu\u00ed? La mediana es el valor por debajo del cual se sit\u00faa la mitad de los datos y por encima del cual se sit\u00faa la otra mitad. Es decir, de los casi 6.000 buceadores, 3.000 han aportado como m\u00e1ximo 3 inmersiones; eso supone como m\u00e1ximo 9.000 inmersiones, probablemente menos. Los otros 3.000 han aportado tres o m\u00e1s cada uno; de ellos proceden entonces al menos 120.000 de los perfiles. <\/p>\n

    Una persona que aporta un n\u00famero extremadamente alto de inmersiones presenta muchas caracter\u00edsticas, como el IMC y el sexo, que permanecen siempre iguales. Sus datos cuentan m\u00e1s en el an\u00e1lisis que los de quienes han aportado pocas inmersiones, y eso puede distorsionar el resultado. Adem\u00e1s, el comportamiento de buceo de una persona suele ser relativamente consistente, y con ello incluso los datos que en realidad var\u00edan de una inmersi\u00f3n a otra pasan a ser datos en los que esa persona influye m\u00e1s en la estad\u00edstica que otras. <\/p>\n

    Este es un problema metodol\u00f3gico relevante. Para entenderlo mejor, primero una peque\u00f1a modelizaci\u00f3n. <\/p>\n

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    Cuando un buceador aporta muchos datos<\/h4>\n

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    Para entender, de forma muy b\u00e1sica, por qu\u00e9 no es indiferente que factores relevantes tengan distinto peso en el an\u00e1lisis, tomemos un peque\u00f1o modelo. Antes que nada: en conjuntos de datos m\u00e1s grandes el efecto dista mucho de ser tan evidente; aqu\u00ed queremos mostrar d\u00f3nde est\u00e1 el problema metodol\u00f3gico y, por eso, utilizamos un ejemplo en el que se ve de forma clar\u00edsima. <\/p>\n

    Imaginemos 100 buceadores que comparten un total de 2000 inmersiones. Uno de ellos aporta 1000 inmersiones, y las dem\u00e1s se distribuyen entre los 99 buceadores restantes. <\/p>\n

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    Aqu\u00ed se ve directamente el problema. Solo un buceador aporta el 50% de los datos, lo que determina el 50% de las caracter\u00edsticas personales como el sexo y el IMC, a pesar de ser solo uno de cien.
    A continuaci\u00f3n, veremos qu\u00e9 significa esto en el an\u00e1lisis si se distribuyen 10 casos de EDD de forma aleatoria entre los perfiles compartidos. <\/p>\n

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    Dos personas intercambian sus lugares<\/h4>\n

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    Ahora construiremos un peque\u00f1o experimento mental a partir de estos perfiles. Para ello, las caracter\u00edsticas de los 100 buceadores se establecer\u00e1n aleatoriamente una vez: <\/p>\n