El análisis estadístico se realizó con el software NCSS (NCSS 11 Statistical Software (2016). NCSS, LLC. Kaysville, Utah, EE. UU.) utilizando un nivel de significancia de 0,05 para las pruebas estadísticas. Los valores medios se presentan junto con la desviación estándar y las mediciones diagnósticas se indican junto con el intervalo de confianza del 95%. Se utilizó la nomenclatura 0,3–0,5 = débil, 0,5–0,7 = moderada, 0,7–0,9 = fuerte y 0,9–1,0 = muy fuerte para clasificar la fuerza de la correlación mediante el coeficiente de correlación de Pearson (r).
Las variables demográficas, la hemodinámica de la CCD, los volúmenes ventriculares y los parámetros de velocidad máxima de entrada y salida en los grupos sin HP, HP precapilar y HP poscapilar se compararon mediante análisis de la varianza unidireccional (ANOVA) y el procedimiento de comparación múltiple de Tukey-Kramer. La relación entre estos parámetros se investigó mediante análisis de correlación y regresión lineal. La dependencia de la pendiente y la intersección de los modelos de regresión lineal de las variables dicotómicas se analizó añadiéndolas (con y sin interacción) por separado al modelo de regresión lineal correspondiente y realizando pruebas F parciales. Del mismo modo, se introdujeron y analizaron mediante pruebas F parciales regresiones bilineales sobre la PAPO y los parámetros demográficos continuos, la hemodinámica de la CCD y los volúmenes ventriculares para determinar si estos últimos parámetros podían explicar una cantidad significativa de la varianza residual en el modelo de regresión lineal correspondiente sobre la PAPO.
La regresión no lineal de la PAPO sobre vE, vA, vS y vD se utilizó para motivar la definición del coeficiente de aceleración de la AI α como la correlación lineal con la PAPO entre todas las razones comunes (αgeneral) de las combinaciones lineales de las velocidades de flujo de salida pico de la AI con las combinaciones lineales de las velocidades de flujo de entrada pico de la AI: hasta una constante multiplicativa, dicha razón común puede escribirse como:
| αgeneral = vE+A + cout·vE-AvS+D + cin·vS-D, |
|---|
donde cout y cin son constantes y donde vE+A, vE−A, vS+D y vS−D representan abreviaturas de (vE + vA)/2, (vE – vA)/2, (vS + vD)/2 y (vS – vD)/2, respectivamente. Una elección particular de αgeneral se considera óptima si las elecciones para cout y cin se encuentran dentro del intervalo de confianza del 95% de la regresión no lineal de la PAPO sobre vE, vA, vS y vD.
La ecuación de regresión lineal de α sobre la PAPO se invirtió para obtener los valores de presión de enclavamiento de la arteria pulmonar media calculados PAPOcalc a partir de α y para comparar PAPOcalc y PAPO mediante el análisis de Bland-Altman. El rendimiento diagnóstico de α para predecir una PAPO > 15 mmHg se investigó mediante análisis de la curva característica operativa del receptor (ROC).
Se utilizó la prueba t de una muestra para comprobar si la diferencia en magnitud de las mediciones de velocidad en diferentes ubicaciones era distinta de cero. Los coeficientes de correlación de Pearson entre la PAPO y los coeficientes de aceleración de la AI derivados de las mediciones de velocidad en diferentes ubicaciones se compararon mediante la prueba de Williams-Hotelling.
