背景及目的:胃癌是最常见的恶性肿瘤之一,也是全世界范围内肿瘤死亡的主要原因之一。由于其早期症状隐匿且缺乏早期筛查,许多胃癌患者发现时已是晚期,甚至出现远处转移。迄今为止,针对远处转移性胃癌还未制定行之有效的诊疗指南和临床研究,临床医师在制定相关治疗策略时往往是基于以往经验,缺少科学依据。本研究回顾性分析远处转移性胃癌患者的临床病理特征,建立患者生存预后模型,旨在为临床医师制定个性化治疗方案时提供参考依据。方法:本研究利用美国国立研究所监测、流行病学和最终结果(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库,回顾性分析2010-2016年由组织学确诊的远处转移性胃癌(metastatic gastric cancer,mGC)患者的人口学及临床病理特征和生存信息,按照纳入和排除标准共得到3742例符合条件的患者。本研究分别建立预测mGC患者的总体生存期(overall survival,OS)和胃癌特异性死亡期(gastric cancer specific survival,CSS)的预测模型,然后利用列线图将各预测模型进行可视化并评价模型的预测能力。1.首先对3742例患者按7:3的比例随机分为建模组(n=2620)和验证组(n=1122),建模组人群构建OS生存预后模型。采用逐步回归(向后法)、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)筛选和剔除变量,得到P<0.05的变量进行多因素分析后纳入Cox比例风险模型中:在此基础上构建OS生存预测模型;验证组检测预测模型的效能:Brier评分和校准曲线评估预测生存率与实际观察值的一致性;区分度采用C指数(concordance index,C-index)和受试者工作曲线下面积(the area receiver operating characteristic curve,AUC)来衡量。2.患者分组和筛选变量的方法同第一个模型,选用建模组患者构建CSS生存预后模型。得到的变量进行多因素分析后纳入Fine-Gray’s竞争风险模型中,构建CSS列线图生存预测模型;验证组检测模型的效能方法同第一个模型。3.描述预测评分与生存预后之间的关系:根据OS列线图计算验证组人群的预测评分,采用k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)人为地分为三层,绘制KM生存曲线(the Kaplan-Meier survival curve)拟合随访时间内生存率与预测评分之间的关系来展示各风险层之间的区别和联系。P<0.05认为差异具有统计学意义。结果:1.逐步多因素Cox回归显示年龄、肿瘤原发部位、组织学分级、T分期、骨转移、肺转移、远处淋巴结转移以及手术和化疗是mGC患者OS的独立预后因素。验证组中Brier分值和校准曲线反映了预测生存率与实际观察到生存率的一致性较好;C指数和AUC说明模型的预测效果良好。OS列线图模型预测6个月、12个月、18个月的准确性各不相同,Brier得分分别是0.19(95%CI:0.17-0.21)、0.14(95%CI:0.13-0.16)和0.10(95%CI:0.09-0.11)、AUC分别为0.77(95%CI:0.74-0.80)、0.75(95%CI:0.72-0.78)和0.75(95%CI:0.71-0.79)。2.排除非肿瘤死亡的混杂因素后,逐步多因素竞争风险模型分析提示组织学分级、T分期、肿瘤直径、肺转移、远处淋巴结转移、保险状态、手术和化疗等因素是mGC患者CSS的独立预后因素。验证组中Brier分值和校准曲线反映了预测生存率与实际观察到生存率的一致性较好。CSS列线图模型预测6个月、12个月、18个月的准确性亦各不相同,Brier得分分别是0.20(95%CI:0.18-0.21)、0.16(95%CI:0.15-0.17)和0.12(95%CI:0.10-0.13)、AUC分别为0.76(95%CI:0.73-0.79)、0.73(95%CI:0.68-0.75)和0.70(95%CI:0.65-0.75)。3.k-means聚类算法将验证组人群的OS列线图预测评分划分为低、中、高三个风险层,这三层患者之间生存差异表现出显著的统计学意义(P<0.001)。结论:1.年龄、原发肿瘤部位、组织学分级、肿瘤浸润深度、骨转移、肺转移、远处淋巴结转移是mGC患者的危险因素,手术和化疗是mGC患者的保护因素。2.mGC患者CSS的独立预测因子是组织学分级、T分期、肿瘤直径、肺转移、远处淋巴结转移以及保险状态、是否行手术或化学治疗。3.根据OS列线图预测评分预测低危风险组的患者预后较好,高危风险组的远期预后最差。4.OS和CSS的列线图均能够很好的评估mGC患者的生存预后,提供了有临床价值的个性化生存评分量表。