利用列线图建立胃神经内分泌肿瘤（g-NEN）患者的生存预测模型。
方法采用病例对照研究方法，收集中山大学肿瘤防治中心（174例）和中山大学附属第一医院（102例）两中心2008年7月至2018年6月收治的g-NEN患者的临床病理信息和生存随访资料，根据Kaplan-Meier单因素生存分析和Cox多因素分析筛选出的独立预后因素建立列线图模型。采用一致性指数（C-index）、受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线以及临床决策曲线（DCA）从区分度、校准度和临床效用3个方面验证该模型的性能。
结果全组患者中男性189例，女性87例；<60岁和60岁以上者分别为150例和126例；胃神经内分泌癌（g-NEC）175例，胃神经内分泌瘤（g-NET）101例；肿瘤胃内原发部位：胃上部、胃中部和胃下部分别为131例、98例和47例；肿瘤TNM分期：Ⅰ期72例、Ⅱ期26例、Ⅲ期93例和Ⅳ期85例。单因素分析结果显示，年龄、病理类型、胃内原发部位、Ki-67指数、T分期、N分期和M分期与本组g-NEN患者预后有关（均P<0.05）。多因素回归分析结果显示，Ki-67指数高、T分期晚和M分期晚是影响g-NEN患者生存的独立预后因素（均P<0.05）。列线图模型的C-index为0.806（95% CI：0.769~0.863）。校准曲线证实模型与实际观测结果有较好的一致性，ROC曲线与DCA决策曲线显示，模型相比美国癌症联合委员会（AJCC）第8版TNM分期系统具有更好的区分度和临床效用（其中ROC曲线下面积为0.862比0.792）。
结论本研究建立并验证了针对g-NEN、且同时适用于g-NET和g-NEC的预后预测系统，以可视化的列线图模型预测g-NEN患者的3年总生存率，具有良好的预测性能和临床应用价值。