Prognostic value of the Duke Activity Status Index (DASI) in patients undergoing colorectal surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complications are common after colorectal surgery and remain a target for quality improvement. Lower preoperative physical functioning is associated with poor postoperative outcomes, but assessment often relies on subjective judgment or resource-intensive tests. Recent literature suggests that self-reported functional capacity, measured using the Duke Activity Status Index (DASI), is a strong predictor of postoperative outcomes. This study aimed to estimate the extent to which DASI predicts 30-day complications after colorectal surgery. METHODS: In this observational study, 100 patients undergoing colorectal resection [median age 63, 57% men, 81% laparoscopic, 37% rectal surgery] responded to DASI two weeks preoperatively. Complications were classified according to Clavien-Dindo and quantified using the comprehensive complication index (CCI). Our primary analysis targeted the relationship between preoperative DASI and odds of complications. Secondary analyses focused on 30-day severe complications, CCI, readmissions, and length of stay (LOS). We also explored the predictive ability of DASI with scores dichotomized based on a previously validated threshold (≤ 34). RESULTS: Mean preoperative DASI was 48 ± 12. Forty-six patients (46%) experienced 30-day complications (8% severe, CCI 9.6 ± 15). Lower DASI scores were associated with higher odds of complications (OR 1.08, 95%CI 1.03-1.14; p = 0.001). Preoperative DASI was also an independent predictor of severe complications, CCI, and readmissions. The predictive ability was supported when scores were dichotomized at ≤ 34. CONCLUSION: DASI is a significant predictor of postoperative complications after colorectal surgery. This questionnaire can be easily implemented in clinical practice to identify patients with low preoperative functional capacity and target interventions to those at higher risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».