Qu’est-ce que la pression artérielle pulmonaire?

L’analyse statistique a été effectuée avec le logiciel NCSS (NCSS 11 Statistical Software (2016). NCSS, LLC. Kaysville, Utah, USA) en utilisant un seuil de signification de 0,05 pour les tests statistiques. Les valeurs moyennes sont présentées avec l’écart type et les mesures diagnostiques sont indiquées avec l’intervalle de confiance à 95 %. La nomenclature 0,3-0,5 = faible, 0,5-0,7 = modérée, 0,7-0,9 = forte et 0,9-1,0 = très forte a été utilisée pour classer la force de la corrélation à l’aide du coefficient de corrélation de Pearson (r).

Les données démographiques, l’hémodynamique du cathétérisme cardiaque droit (CCD), les volumes cardiaques et les paramètres de vélocité maximale d’entrée et de sortie dans les groupes sans hypertension pulmonaire (HP), HP précapillaire et HP postcapillaire ont été comparés à l’aide de l’analyse de la variance à un facteur (ANOVA) et du test de comparaison multiple de Tukey-Kramer. La relation entre ces paramètres a été examinée à l’aide d’analyses de corrélation et de régression linéaire. La dépendance de la pente et de l’ordonnée à l’origine des modèles de régression linéaire aux variables dichotomiques a été analysée en les ajoutant (avec et sans interaction) séparément au modèle de régression linéaire correspondant et en effectuant des tests F partiels. De même, une régression bilinéaire sur la pression capillaire pulmonaire (PCP) et les paramètres démographiques continus, l’hémodynamique du CCD ainsi que les volumes cardiaques a été introduite et analysée à l’aide de tests F partiels afin de déterminer si les paramètres suivants pouvaient expliquer une quantité significative de la variance résiduelle dans le modèle de régression linéaire correspondant sur la PCP.

Une régression non linéaire de la PCP sur vE, vA, vS et vD a été utilisée pour motiver la définition du coefficient d’accélération de l’oreillette gauche (OG) α comme étant la corrélation linéaire avec la PCP parmi tous les rapports communs (αgeneral) des combinaisons linéaires des vélocités de sortie maximale de l’OG avec les combinaisons linéaires des vélocités d’entrée maximale de l’OG : jusqu’à une constante multiplicative, un tel rapport commun peut s’écrire :

où cout et cin sont des constantes et où vE+A, vE−A, vS+D et vS−D représentent les abréviations de (vE + vA)/2, (vE – vA)/2, (vS + vD)/2 et (vS – vD)/2, respectivement. Un choix particulier de αgeneral est considéré comme optimal si les choix pour cout et cin se situent dans l’intervalle de confiance à 95 % du grand échantillon de la régression non linéaire de la PCP sur vE, vA, vS et vD.

L’équation de régression linéaire de α sur la PCP a été inversée pour obtenir les valeurs de la PCP moyenne calculée (PCPcalc) à partir de α et pour comparer la PCPcalc et la PCP à l’aide de l’analyse de Bland-Altman. La performance diagnostique de α pour prédire une PCP > 15 mmHg a été examinée à l’aide de l’analyse des courbes ROC (receiver operating characteristic).

Le test t pour un échantillon a été utilisé pour vérifier si la différence numérique entre les mesures de vélocité à différents endroits était différente de zéro. Les coefficients de corrélation de Pearson entre la PCP et les coefficients d’accélération de l’OG dérivés des mesures de vélocité à différents endroits ont été comparés à l’aide du test de Williams-Hotelling.