Para este estudo foram selecionados homens e mulheres entre ≥18 anos e <65 anos com IMC entre ≥18.5 e <30.0kg/m², que autorrelataram que 25% de seus BMI apresentavam uma pontuação BSFS de 1 ou 2 durante um período de triagem de 14 dias. Entretanto, estavam com boa saúde geral com base no histórico médico e exame físico para este estudo na área metropolitana de Chicago, IL, Estados Unidos, e comunidades vizinhas. A amostra do estudo também considerou o consumo regular de café da manhã, ter habilidade para baixar e operar o aplicativo do estudo, ser não fumante e não ser usuário de maconha.
Os participantes completaram a revisão do histórico com um médico certificado em clínica médica para confirmar a ausência de histórico de doenças ou de condições graves de saúde (por exemplo, câncer, doença cardiovascular, condição hepática, condição renal, condição endócrina como diabetes mellitus, condição imunológica, condição neurológica e outras) e nenhuma condição significativa gastrointestinal (por exemplo, um histórico de constipação funcional ou diarreia como definido pelo critério de Roma IV) que pudesse interferir na avaliação do produto do estudo.
Adicionalmente, os participantes do estudo foram proibidos de usar qualquer produto que pudesse interferir na avaliação do produto em estudo, incluindo o uso de inibidores de bomba de prótons, receptores agonistas de H2, corticoides, antibióticos, antifúngicos, antiparasitários, antidiarreicos ou laxantes a 30 dias da triagem. Os participantes não faziam uso crônico (ou seja, diário e regular) de drogas anti-inflamatórias não esteroidais ou probióticos/produtos fermentados nos 14 dias anteriores à triagem (visita 1) e não tinham alergias conhecidas em relação a qualquer ingrediente do produto do estudo. Após atender a esses critérios, apenas os participantes que autorrelataram HLS como uma pontuação BSFS de 1 ou 2 em 25% de suas BMs durante o período basal de 14 dias foram considerados elegíveis para o estudo.
Randomização
Na segunda visita (dia 14), os participantes elegíveis foram aleatoriamente alocados ao grupo ativo ou controle (não intervenção) baseado no planejamento de alocação gerado estatisticamente pelo SAS PROC PLAN. Foi feito o upload deste planejamento para a plataforma eletrônica de formulários de relato de casos (Medrio Inc). Uma vez que um participante foi qualificado para este estudo, o módulo de randomização era utilizado para especificar a sequência do estudo mantendo todos os indivíduos envolvidos com a coleta, análise e interpretação cegada, assim como a sequência atribuída aos participantes. A randomização foi 1:1 estratificada por sexo seguindo blocos permutados de forma aleatória.
Intervenção na dieta
O produto de estudo foi um frasco de leite fermentado contendo 8 bilhões por 80mL (108 UFC/mL), fabricado pela Yakult U.S.A. Inc. e comercialmente disponível sob a marca Yakult. Os participantes receberam o produto em embalagens comercialmente disponíveis que continha cinco frascos prontos para consumo por embalagem. Os participantes receberam três dessas embalagens nas visitas 2 e 3 totalizando 30 frascos para cobrir os 28 dias de intervenção. Cada frasco contém 12g de carboidratos, 0g de gordura e 1g de proteína (50 kcal por porção de 80mL). Durante os 28 dias da fase de intervenção, os participantes foram instruídos a consumirem 1 frasco diariamente com o café da manhã, exceto no primeiro dia (visita 2; dia 14), quando o produto foi consumido na clínica.
Os participantes randomizados alocados para o grupo controle foram instruídos a manterem suas dietas habituais. A adesão ao consumo do produto do estudo foi monitorada através de fotos tiradas diariamente pelos participantes dos frascos vazios, utilizando o aplicativo Dieta Health para Smartphone. Os dados fotográficos obtidos com o aplicativo foram imediatamente salvos no servidor de gerenciamento do estudo, com o horário da captura também registrado. Isso permitiu o acompanhamento confiável do consumo diário das bebidas. A não conformidade foi definida como a falta do consumo da bebida por quatro ou mais dias durante o período de intervenção. Os participantes foram instruídos a manter a bebida do estudo em condições de refrigeração (<10°C).
Aplicativo Dieta Health para smartphone
O aplicativo Dieta Health (Dieta, Inc.) em conformidade com a lei The Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) foi utilizado diariamente pelos participantes para registrar suas escalas BSFS para a consistência das fezes, junto com qualquer esforço ou sensação de evacuação incompleta associada a cada BM. Os participantes também utilizaram o aplicativo para indicar qualquer mudança no seu uso de medicação ou suplemento, consumo exclusivo de qualquer alimento fermentado ou suplementos de probiótico e, para o grupo ativo, a ingestão diária do produto do estudo.
A escala de BSFS foi avaliada de duas maneiras: 1) subjetivamente, quando os participantes classificaram a consistência de suas fezes utilizando a BSFS e inseriram suas classificações no aplicativo; 2) objetivamente, utilizando inteligência artificial (Artificial Intelligence – AI). Para as avaliações baseadas na AI, os participantes tiraram fotografias de todos os BMs por meio de um link no aplicativo. Essas imagens foram analisadas utilizando Dieta’s, tecnologia proprietária de AI que reconhece imagens de fezes para gerar classificações objetivas da BSFS. Essa tecnologia de AI também avaliou a consistência de fezes pastosas e floconisadas, fragmentação e volume. Foi promovido um treinamento de como utilizar o aplicativo durante a visita 1 de triagem (dia 0) e novamente na visita 2 (dia 14). Os participantes também receberam um documento guia específico para levar para casa.
Qualidade de vida do paciente com constipação
Os participantes preencheram o questionário em papel da Avaliação da Qualidade de Vida do Paciente com Constipação (Patient Assessment of Constipation Quality of Life – PAC-QOL) na clínica durante as visitas 2 (dia 14), 3 (dia 28), 4 (dia 42) e visita 5 (dia 56). O PAC-QOL consiste no autorrelato de 28 itens que avaliam o impacto da constipação na qualidade de vida do participante nas últimas duas semanas. O PAC-QOL é dividido em quatro categorias: 4 itens sobre o desconforto físico, 8 itens sobre desconforto psicossocial, 5 itens sobre satisfação do tratamento e 11 itens sobre preocupações e apreensões. A resposta para cada item foi feita por escala Likert de 0 a 4, com pontuações mais baixas indicando a melhor qualidade de vida relacionada à saúde. As respostas a um item de preocupações e apreensão e quatro itens da satisfação foram revistas porque representam questões afirmativas. As pontuações dos domínios individuais foram computadas como a média da resposta do item dentro de cada domínio, e a pontuação total foi computada como a média de todas as pontuações e domínios.
Tamanho da amostra
O cálculo do tamanho da amostra foi baseado na proporção de indivíduos que produziram HLS (escala 1 ou 2 da BSFS) ≥25% de BMs. Pesquisas anteriores que utilizaram um desenho de estudo semelhante e o mesmo produto de estudo mostraram que a proporção de indivíduos que produziam HLS em 25% das evacuações semanais na 4ª semana, no grupo controle e no grupo de tratamento, foi de 85,0% e 36,8%, respectivamente. Assim, determinou-se que seriam necessários 44 indivíduos para estabelecer a superioridade dessa proporção com um nível de significância bilateral de 0,05 e um poder de 90%. Considerando a possibilidade de desistências, um total de 50 indivíduos (25 indivíduos por grupo) foram aleatoriamente alocados.
Análise estatística
O desfecho primário foi a presença de HLS em ≥25% das BMs registradas pelos participantes em cada um dos quatro intervalos de sete dias durante o período de intervenção de 28 dias. A probabilidade de HLS em ≥25% de BMs ao longo do período de intervenção foi estimada pelo modelo Linear Generalizado Marginal (MLGM) com funções de média e variância binomiais, uma função de ligação logit e implementado via Equações de Estimação Generalizadas (GEE). O modelo continha diretrizes para o grupo de intervenção, semana (categórica), sexo e grupo de intervenção por interação semanal. A correlação entre as medições dentro de um mesmo participante foi considerada com a estrutura de correlação de trabalho não estruturada. No caso de uma interação estatisticamente significativa entre o grupo de intervenção e a semana, as comparações entre os grupos de intervenção foram avaliadas em cada semana de medição.
Os desfechos secundários em cada um dos quatro intervalo de sete dias incluíram a presença de HLS avaliada por AI em ≥25% das BMs durante os 28 dias do período de intervenção; a presença de redução na frequência de BMs com HLS em relação ao valor basal – com base em avaliações subjetivas ou por AI; a avaliação da AI nos parâmetros das fezes (flocosidade, fragmentação e volume), frequência de evacuação, pontuação total e pontuação dos domínios do PAC-QOL número de BMs com esforço durante a evacuação, e o número de BMs com sensação de fezes restantes no reto após evacuação. A presença de HLS baseada tanto no relato dos participantes como nas avaliações da AI, e a probabilidade de apresentar frequência reduzida de BMs com HLS em relação ao valor basal foram analisadas de forma similarmente ao desfecho primário.
Para desfechos contínuos medidos ao longo do tempo (ou seja, parâmetros coletados pelo aplicativo Dieta Health e desfechos do PAC-QOL), foi utilizado um modelo de medidas repetidas. Os efeitos fixos incluíram o grupo de intervenção, sexo biológico, a medida da linha de base respectiva, ponto experimental (categórico) e a interação entre o grupo de intervenção e o ponto experimental. Para avaliar a mudança ao longo do tempo, o teste conjunto do grupo de intervenção e a interação foram estimados entre o grupo de intervenção pelo ponto experimental.
A frequência das evacuações durante o período de intervenção foi analisada pelo modelo Linear Generalizado Marginal (MLGM) com funções de média e variância marginais Poisson, uma função de ligação logarítmica e uma estrutura de correlação de trabalho para medidas repetidas ao longo do tempo, ajustada com GEEs. O modelo continha diretrizes para o número de BMs da linha de base, grupo de intervenção, semana (categórica), sexo e grupo de intervenção por semana de interação. A correlação entre as medições dentro de um mesmo participante foi considerada utilizando a estrutura de correlação de troca. Caso a interação fosse significativa, as comparações entre os grupos eram testadas a cada semana.
A taxa de esforço e incompletude da evacuação foi analisada com o modelo linear generalizado marginal com funções de média e variância binomial, uma função de ligação logit e uma estrutura de correlação de trabalho para medidas repetidas ao longo do tempo, ajustada com equações de estimação generalizadas (GEE).O modelo foi ajustado utilizando sintaxe de eventos/ensaios para especificar a resposta em que o evento indica a resposta negativa (ou seja, a soma dos eventos ‘sim’) e os ensaios indicam o número de evacuações capturadas no período de tempo determinado.
As análises foram conduzidas de acordo com um plano de análise estatística desenvolvido antes da conclusão do estudo pelo último participante e antes da análise de quaisquer dados. O processamento de dados, a programação estatística e as análises foram realizados utilizando o SAS (SAS Institute, Inc.), versão 9.4, e/ou o R (R Core Team 2024), versão 4.3.3. As análises primárias foram concluídas para a população amostral por intenção de tratar (intent-to-treat – ITT), que consistiu em todos os participantes inscritos e aleatoriamente designados. Além disso, foram realizadas análises para a população amostral por protocolo (per-protocol – PP), que excluiu os participantes considerados em violação dos requisitos do protocolo. Apenas os resultados da análise ITT são apresentados aqui, e quaisquer diferenças significativas entre as populações ITT e PP são indicadas.
