Determinantes de la Neumonía por COVID-19 (MC-19) (MC-19)

Como lo demostró un estudio realizado por Ai et al., que incluyó 1014 casos sospechosos de COVID-19 que se sometieron a múltiples pruebas de RT-PCR y tomografía computarizada de tórax, en general, el 88 % de los pacientes tuvieron tomografías computarizadas positivas, mientras que la positividad de RT-PCR se encontró solo en 59 % de todos los casos. Además, según lo informado por Yang et al, la tasa positiva total de RT-PCR para muestras de frotis de garganta fue de aproximadamente 30% a 60% en la presentación inicial. Por lo tanto, un resultado negativo no excluye la posibilidad de infección y no debe utilizarse como único criterio para el tratamiento del paciente y las decisiones de manejo.

Los motivos de una RT-PCR negativa falsa pueden incluir la falta de identificación o procedimientos inadecuados para la recolección, manipulación y almacenamiento de muestras, así como la recombinación viral activa o las pruebas realizadas fuera de la ventana de diagnóstico.

De los estudios preliminares ha surgido que los pacientes pueden mostrar cambios en la TC muy tempranos pero significativos incluso antes de los estudios de RT-PCR. De ahí la necesidad de desarrollar un enfoque combinado para el diagnóstico de estos pacientes particulares que presentan resultados negativos en la prueba de RT-PCR.

La hipótesis de los investigadores es que varios pacientes que presentaron neumonía confirmada en una tomografía computarizada durante el brote de coronavirus y que dieron negativo para SARS-CoV2 en RT-PCR probablemente podrían estar afectados por la enfermedad y deben ser observados cuidadosamente.

Punto final primario El punto final primario de nuestro estudio observacional prospectivo es evaluar si los pacientes hospitalizados que presentaron neumonía pero tuvieron una prueba negativa para Covid-19 son positivos en la serología para SARS-CoV-2.

Puntos finales secundarios Entre los otros puntos finales secundarios, el objetivo de los investigadores es encontrar si la combinación de tomografía computarizada y serología podría ayudar en la identificación de aquellos pacientes que inicialmente fueron negativos en las pruebas de laboratorio solamente.

Otros criterios de valoración secundarios son la eficacia de diferentes tratamientos farmacéuticos contra la Covid-19 que se iniciaron empíricamente en aquellos casos de alta sospecha y el desarrollo de un enfoque útil para aquellos pacientes que inicialmente dieron negativo para la infección por Covid-19.

Métodos Antes de comenzar el estudio, el protocolo será presentado y aprobado por los comités de ética locales en la Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, Universidad Católica, Roma, Italia. Antes de la inscripción cada sujeto firmará el consentimiento informado.

Criterios de inclusión: sujetos hospitalizados de ambos sexos mayores de 18 años con diagnóstico de neumonía, confirmado por imagen de tórax y saturación de oxígeno (SaO2) ≤ 94% en aire ambiente, prueba de Covid-19 negativa, con consentimiento informado para la recolección de datos del paciente o del representante legal del paciente si el paciente no se encuentra bien para dar su consentimiento.

Criterios de exclusión: edad menor de 18 años, embarazo o lactancia. Se tomarán muestras de hisopado nasofaríngeo para la reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa en tiempo real para hacer el diagnóstico de Covid19 (2 pruebas repetidas).

Los datos recopilados incluyen tiempo de síntomas (tos, fiebre, disnea, conjuntivitis, diarrea, astenia, artralgia) edad, sexo, altura, peso, educación, hábitos de alcohol y tabaco, morbilidades, glucosa plasmática, creatinina, transaminasas, γ-GT, total colesterol, HDL-colesterol, triglicéridos, hemograma completo, dímero D, ácido láctico deshidrogenasa (LDH), proteína C reactiva de alta sensibilidad (hs-CRP), creatinquinasa (CK), ferritina, HbA1c, radiografía de tórax, tórax Tomografía computarizada, cultivos, terapia para la neumonía, otros tratamientos que incluyen agentes antihipertensivos y antihiperglucémicos, temperatura corporal, presión arterial y tasa de flujo de oxígeno u otros tipos de tratamiento con oxígeno.

También se obtendrán cinco ml de plasma divididos en alícuotas de 1 ml cada una y se almacenarán a -80°C de forma anónima para futuros análisis, incluidos terceros.

Tamaño de la muestra Si realmente no hay diferencia entre el tratamiento estándar y el experimental (16 % en ambos grupos), entonces se requieren 260 pacientes para estar 90 % seguros de que los límites de un intervalo de confianza del 90 % bilateral excluirán una diferencia entre el grupo estándar y experimental de más del 15% Significancia (α) = 0,05 Potencia (1-β)= 90% Porcentaje de muertes tanto en el grupo control como en el experimental = 16% Límite de equivalencia = 15%

Cálculo basado en la fórmula:

n = 2 × f(α, β/2) × π × (100 - π) / d2 donde π es el verdadero porcentaje de 'éxito' en los grupos de tratamiento de control y experimental, y f(α, β) = [Φ -1(α) + Φ-1(β)]2 Φ-1 es la función de distribución acumulativa de una desviación normal estandarizada.

Estadísticas La asociación entre la recuperación y los grupos de pacientes se probará mediante una prueba exacta de Fisher. Se utilizará una regresión de riesgo proporcional de Cox para comparar las curvas de supervivencia (tiempos hasta la mejoría) entre los grupos estudiados mediante la corrección de la terapia administrada y de todas las variables cuantitativas recopiladas. Las variables cuantitativas, medidas al ingreso hospitalario, se compararán entre grupos mediante ANOVA. En los análisis univariables, las variables categóricas, como el género, la educación, el consumo de alcohol y los hábitos de fumar, se analizarán mediante una prueba de Chi-Cuadrado para estudiar su asociación con la recuperación, mientras que un modelo de regresión logística se utilizará para probar posibles predictores cuantitativos de recuperación. Luego se utilizará un modelo logístico multivariable, con un procedimiento de selección por pasos, para probar todas las variables que son significativas en un análisis univariable.