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背景与目的:胃癌其因具有恶性程度高、易早期转移等特点而导致患者往往具有较差的临床预后,其中胃癌肝转移(GCLM)更是导致患者死亡的主要因素,然而,目前对于GCLM的预后评价手段仍然存在着一定的不足.因此,本研究利用SEER数据库分析GCLM患者的临床病理特征和预后风险因素,从而建立具有良好预测能力的评估模型,以提升对患者个体化预后的评估能力.方法:从SEER数据库中提取2010-2015年确诊的GCLM患者的临床资料.根据纳入和排除标准,严格筛选后纳入研究病例共2 554例,按7∶3比例随机分配为建模集(1 790例)和验证集(764例),比较建模集与验证集中患者的临床基线特征差异,用Cox等比例回归模型与Fine-Gray竞争风险模型分别筛选出GCLM患者总体生存期(0S)与癌症特异性生存期(CSS)的独立危险因素.基于建模集Cox或Fine-Gray风险模型的多元回归分析及AIC因素优化的结果,构建预测GCLM患者OS或CSS的列线图模型.最后,采用一致性指数、ROC曲线和校正曲线评估模型预测的可靠性.结果:建模集与验证集患者的基线特征无明显差异.分析结果显示,患者年龄、化疗、肿瘤分级、原发灶切除和原发灶数目是影响GCLM患者OS预后的独立危险因素,而化疗、肿瘤分级、原发灶切除和原发灶数目是影响GCLM患者CSS预后的独立危险因素(均P＜0.05).基于上述指标分别构建列线图模型并进行评价,预测OS与CSS列线图模型的一致性指数均明显高于AJCC-TNM分期系统(建模集:0.706 vs.0.560、0.670 vs.0.554;验证集:0.769 vs.0.534、0.744 vs.0.518),并且ROC曲线分析亦展示出预测模型具有较高的准确度.最后,校正曲线分析显示,构建的列线图模型预测患者OS或CSS的生存率与实际观察值均具有良好的一致性.结论:基于SEER数据库分析构建的列线图模型在预测GCLM患者OS和CSS方面有较高的准确性,将有助于临床医师对GCLM患者制定个体化的治疗策略.