胃腺癌继发第二原发性恶性肿瘤临床特征分析及预后模型建立

王鸿彬; 贺薇; 陈逸菲; 马坤; 穆林松; 吕忠船; 马中良

doi:10.16016/j.2097-0927.202503071

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胃腺癌继发第二原发性恶性肿瘤临床特征分析及预后模型建立

临床医学 | 更新时间：2025-12-24

- 胃腺癌继发第二原发性恶性肿瘤临床特征分析及预后模型建立
- Clinical characterization and prognostic modeling of second primary malignancies following gastric adenocarcinoma: a SEER database-based study
- 陆军军医大学学报 2025年47卷第23期页码：2979-2990
- 作者机构：
  
  1.青岛大学附属医院乳腺外科，山东青岛
  2.青岛大学第一临床医学院，山东青岛
  3.滨州医学院临床医学院，山东烟台
  4.烟台毓璜顶医院普外科，山东烟台
- 作者简介：
  
  马中良，E-mail：zhongliangma@qdu.edu.cn
- 基金信息：
  
  山东省医药卫生科技发展计划项目(202104010626)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202503071
  中图分类号： R73-37;R730.7;R735.2
- 收稿：2025-03-24，
  
  修回：2025-11-23，
  
  录用：2025-11-25，
  
  纸质出版：2025-12-15
- 稿件说明：
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王鸿彬，贺薇，陈逸菲，等.胃腺癌继发第二原发性恶性肿瘤临床特征分析及预后模型建立［J］.陆军军医大学学报，2025，47（23）：2979-2990.DOI：10.16016/j.2097-0927.202503071.

WANG H B，HE W，CHEN Y F，et al.Clinical characterization and prognostic modeling of second primary malignancies following gastric adenocarcinoma： a SEER database-based study［J］.J Army Med Univ，2025，47（23）：2979-2990.DOI：10.16016/j.2097-0927.202503071.
王鸿彬，贺薇，陈逸菲，等.胃腺癌继发第二原发性恶性肿瘤临床特征分析及预后模型建立［J］.陆军军医大学学报，2025，47（23）：2979-2990.DOI：10.16016/j.2097-0927.202503071. DOI：

WANG H B，HE W，CHEN Y F，et al.Clinical characterization and prognostic modeling of second primary malignancies following gastric adenocarcinoma： a SEER database-based study［J］.J Army Med Univ，2025，47（23）：2979-2990.DOI：10.16016/j.2097-0927.202503071. DOI：

摘要

目的

分析影响胃腺癌（gastric adenocarcinoma，GAC）继发第二原发性恶性肿瘤（second primary malignancy，SPM）患者生存结局的临床特征，构建预测模型和网络计算器。

方法

收集监测、流行病学和结果数据库（Surveillance， Epidemiology， and End Results，SEER）2010年1月至2017年12月被诊断为GAC的患者（

=24 085），对比非SPM患者（

=22 963）与SPM患者（

=1 122）的临床特征。按照3∶1的比例将SPM患者随机分为训练组（

=842）和内部验证组（

=280），使用单因素及多因素Cox回归分析筛选与预后相关的影响因素，基于筛选因素建立预后模型。受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic，ROC）、校准曲线及决策曲线（decision curve analysis，DCA）被用于模型的评价。使用DynNom包将列线图发布至网络中并开发网络计算器。使用2010年1月至2017年12月在烟台毓璜顶医院普外科诊断为GAC后继发SPM的患者（

=192）进行外部验证。

结果

使用

χ²

检验对比SPM组与非SPM组患者基线数据，相较于非SPM组患者，SPM组患者高龄（56.3%）更多，T分期更倾向于早期，T1（29.2%）、T2（10.5%），GAC原发部位多见于贲门（43.7%），发生远处转移的患者更少（12.3%），接受放疗（32.5%）和手术（77.2%）的比例更高，结果有显著差异（

0.05）。经单因素及多因素Cox分析显示GAC的原发部位、T分期、SEER分期、放疗史、手术史，以及SPM的分级、分期、放疗史、化疗史、手术史是预测患者生存的显著变量（

0.05）。ROC曲线显示，训练集中，1年、3年和5年的AUC值分别为0.771（95%

： 722~0.820）、0.839（95%

：0.796~0.882）和0.836（95%

：0.792~0.879）。而在内部验证集中，AUC值分别为0.751（95%

：0.700~0.801）、0.746（95%

：0.695~0.797）和0.772（95%

：0.723~0.821）。外部验证集的AUC值分别为0.713（95%

：0.648~0.778）、0.805（95%

：0.749~0.861）和0.851（95%

：0.801~0.901）。校准曲线的预测值与实际值具有较高吻合度，决策曲线表明了模型的优秀临床净收益。开发了可用于在线公开验证的网络平台（

https：//kunma697.shinyapps.io/dynnomapp-1/

https://kunma697.shinyapps.io/dynnomapp-1/

）。

结论

依照GAC和SPM临床特征建立的预测模型和网络计算器可以有效评估SPM患者的预后。

Abstract

Objective

To analyze clinical characteristics affecting survival outcomes in gastric adenocarcinoma (GAC) patients with second primary malignancies (SPM) and construct a predictive model with a web-based calculator.

Methods

Patients diagnosed with GAC between January 2010 and December 2017 in the SEER database (

=24 085) were analyzed

comparing non-SPM (

=22 963) and SPM cohorts (

=1 122). SPM patients were randomized (3:1) into training (

=842) and internal validation cohorts (

=280). Univariate/multivariate Cox regression identified prognostic factors for model construction. Model performance was evaluated via ROC curves

calibration plots

and decision curve analysis (DCA). A web-based calculator was deployed using DynNom (

https://kunma697.shinyapps.io/dynnomapp-1/

). External validation used 192 SPM patients diagnosed at Yantai Yuhuangding Hospital (2010-2017).

Results

χ²

tests revealed SPM patients had higher age (56.3%)

earlier T-stage (T1:29.2%; T2:10.5%)

predominant gastric cardia involvement (43.7%)

fewer distant metastases (12.3%)

and higher rates of radiotherapy (32.5%) and surgery (77.2%)

. non-SPM (

0.05). Cox analyses identified GAC primary site

T-stage

SEER stage

radiotherapy/surgery history

plus SPM grade/stage/treatment history as significant predictors (

0.05). AUCs in the training cohort were 0.771 (95%

:0.722~0.820)

0.839 (95%

:0.796~0.882)

and 0.836 (95%

: 0.792~0.879) for 1-/3-/5-year survival; internal validation showed 0.751 (95%

: 0.700~0.801)

0.746 (95%

: 0.695~0.797)

and 0.77

2 (95%

: 0.723~0.821); external validation yielded 0.713 (95%

: 0.648~0.778)

0.805 (95%

: 0.749~0.861)

and 0.851 (95%

: 0.801~0.901). Calibration indicated high prediction-actuality concordance; DCA confirmed clinical utility.

Conclusion

The model and web calculator incorporating GAC/SPM characteristics effectively predict SPM patient prognosis.

关键词

Keywords

references

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