Lactoferrina em pacientes hospitalizados com Covid-19 (LAC)

Foi demonstrado com estudos 'in vitro' que a LF é capaz de impedir a entrada do SARS-CoV-2 nas células hospedeiras.

No geral, as evidências disponíveis sugerem que a FL pode ser uma opção terapêutica que pode ser usada para neutralizar e reduzir a gravidade da infecção por Covid 19. O estudo foi desenhado para demonstrar a eficácia da Lactoferrina in vivo.

Os pacientes que serão admitidos pelos Centros Participantes para Infecção por Covid-19 serão avaliados quanto à elegibilidade para o estudo. Se forem considerados elegíveis, será oferecida a eles a participação no Estudo, e este será proposto e o consentimento informado será explicado. Os pacientes elegíveis serão registrados em um banco de dados centralizado nos sistemas de TI da University of Piedmont Orientale (UPO)/Hospital-University Company "Maggiore della Carità" de Novara. Os dados pseudo-anônimos do paciente serão registrados pelo centro clínico em um Formulário de Relatório Clínico 'ad hoc' com acesso baseado na web.

Depois de obter o consentimento informado, os pacientes serão randomizados para alocação em grupo LF ou placebo usando listas de randomização anteriores preparadas. A randomização ocorrerá de forma competitiva e equilibrada por participante do centro clínico. A randomização de blocos permutados de tamanho 4 será implementada com uma proporção de alocação de 1:1 para garantir o equilíbrio entre os grupos de tratamento. A lista de randomização será gerenciada por meio de um módulo de randomização do REDCap.

A Farmácia Hospitalar do Centro Participante, não envolvida na angariação de doentes, preparará uma sequência numerada de envelopes lacrados contendo o código de alocação, e manterá a sua lista que permanecerá inacessível aos profissionais envolvidos no recrutamento. ser aberto sequencialmente, no momento da randomização.

A manutenção da pessoa cega será garantida mantendo as listas de randomização do staff, ou seja, o staff da Farmácia Hospitalar, por um lado (pessoal que também irá gerir e entregar aos investigadores os produtos em estudo, que terão o mesmo aspeto) , e a equipe médica de randomização e experimentação, por outro.

A localização logística dos dois funcionários também será completamente separada, em setores do Hospital diferentes e distantes entre si, não se comunicando de forma alguma.

Deve-se ressaltar que o paciente inscrito pelos centros clínicos com base nos critérios de seleção pode iniciar a terapia padrão, em qualquer caso, antes do procedimento de randomização sendo o regime terapêutico básico idêntico nos dois braços do estudo.

Para o cálculo do tamanho da amostra necessária para demonstrar o desfecho primário, foi utilizado um modelo construído com base em dados históricos referentes ao mesmo desfecho. Dados pré-julgamento dos dois Centros Participantes estimam a necessidade de internação em UTI em 25%; a necessidade de ventilação mecânica em 30%; mortalidade hospitalar em 15%; o tempo médio de internação em 16 dias.

O tamanho da amostra foi determinado considerando um teste t bilateral para duas amostras independentes de acordo com os seguintes parâmetros:

1. Um nível alfa correto de 0,025 para dois endpoints do método Bonferroni (alfa total=0,025x2=0,05)
2. Uma potência total de 0,8
3. Um tamanho de efeito Cohen h de 0,44 (correspondente a um efeito padronizado médio/pequeno [Cohen 1977]), ou seja, com uma taxa de resignação de 14 dias de 60% para controles e 80% para tratados.

Nesse cenário, o tamanho do estudo alcançado consiste em 97 pacientes por braço de estudo. Os cálculos foram realizados usando o software R 3.6.1 [Core Team 2015] e o pacote pwr [Champely 2018]. referências:

• Cohen, J. Análise de poder estatístico para as ciências comportamentais (rev.ed.1977).
• Core Team R: Uma Linguagem e Ambiente para Computação Estatística; R Foundation for Statistical Computing: Viena, Áustria, 2015;
• Champely, S.; Ekstrom, C.; Dalgaard, P.; Gil, J.; Weibelzahl, S.; Anandkumar, A.;Ford, C.; Volcic, R.; De Rosário, H.; De Rosário, M. H. Pacote 'pwr.' Versão do pacote R 2018, 1-2.