L’analisi statistica è stata eseguita con il software NCSS (NCSS 11 Statistical Software (2016). NCSS, LLC. Kaysville, Utah, USA) utilizzando un livello di significatività di 0,05 per i test statistici. I valori medi sono presentati con la deviazione standard e le misurazioni diagnostiche sono riportate con un intervallo di confidenza del 95%. La nomenclatura 0,3–0,5 = debole, 0,5–0,7 = moderata, 0,7–0,9 = forte e 0,9–1,0 = molto forte è stata utilizzata per classificare la forza della correlazione mediante il coefficiente di correlazione di Pearson (r).
I dati demografici, l’emodinamica RHC, i volumi cardiaci e i parametri di velocità di picco in entrata e in uscita nei gruppi senza PH, PH precapillare e PH postcapillare sono stati confrontati mediante analisi della varianza a una via (ANOVA) e la procedura di confronto multiplo di Tukey-Kramer. Le relazioni tra questi parametri sono state studiate mediante analisi di correlazione e regressione lineare. La dipendenza della pendenza e dell’intercetta dei modelli di regressione lineare dalle variabili dicotomiche è stata analizzata aggiungendole (con e senza interazione) separatamente al modello di regressione lineare corrispondente ed eseguendo test F parziali. Analogamente, sono state introdotte e analizzate regressioni bivariate sulla PAWP e sui parametri demografici continui, sull’emodinamica RHC e sui volumi cardiaci mediante test F parziali per determinare se i parametri successivi potessero spiegare una quantità significativa della varianza residua nel corrispondente modello di regressione lineare sulla PAWP.
La regressione non lineare della PAWP su vE, vA, vS e vD è stata utilizzata per motivare la definizione del coefficiente di accelerazione LA α come correlato linearmente con la PAWP tra tutti i rapporti generali (αgeneral) delle combinazioni lineari delle velocità di picco di deflusso LA con le combinazioni lineari delle velocità di picco di afflusso LA: A meno di una costante moltiplicativa, un tale rapporto generale può essere scritto come:
| αgeneral = vE+A + cout·vE-AvS+D + cin·vS-D, |
|---|
dove cout e cin sono costanti e dove vE+A, vE−A, vS+D e vS−D rappresentano abbreviazioni per (vE + vA)/2, (vE – vA)/2, (vS + vD)/2 e (vS – vD)/2, rispettivamente. Una particolare scelta di αgeneral è considerata ottimale se le scelte per cout e cin rientrano nell’intervallo di confidenza del 95% di grandi campioni della regressione non lineare di PAWP su vE, vA, vS e vD.
L’equazione di regressione lineare di α su PAWP è stata invertita per ottenere i valori di pressione di incuneamento dell’arteria polmonare media calcolata PAWPcalc da α e per confrontare PAWPcalc e PAWP mediante analisi di Bland-Altman. La performance diagnostica di α nel predire PAWP > 15 mmHg è stata studiata mediante analisi della curva caratteristica operativa del ricevitore (ROC).
Il test t a campione singolo è stato utilizzato per verificare se la differenza nelle quantità dalle misurazioni della velocità in diverse posizioni fosse diversa da zero. I coefficienti di correlazione di Pearson tra PAWP e i coefficienti di accelerazione LA derivati dalle misurazioni della velocità in diverse posizioni sono stati confrontati mediante il test di Williams-Hotelling.
