目的:由于胸腺神经内分泌肿瘤的罕见性和前瞻性临床试验的缺乏,导致我们对其生物学、治疗信息和预后的认识有限。而目前对于胸腺神经内分泌肿瘤的主要治疗途径包括:手术治疗、放射治疗和化疗治疗。其中,根治性手术治疗可能是大多数患者首选的治疗策略,而对于部分肿瘤较大的患者,在手术切除后接受辅助治疗或许可以预防疾病的再次发作,使其获得更多的生存获益。本研究旨在通过对1988年至2016年美国SEER（监测、流行病学和最终结果）数据库中接受治疗的254例胸腺神经内分泌肿瘤和本中心2014年1月至2019年12月间的25名患者临床资料的回顾性分析和长期随访,探究胸腺神经内分泌肿瘤（NETTs）患者的临床特征及预后生存情况,并建立和验证列线图预测患者预后的模型,为临床特定患者提供相应的个体化治疗策略提供一定的理论依据。方法:回顾性分析1988年至2016年美国SEER（监测、流行病学和最终结果）数据库中的胸腺神经内分泌肿瘤患者。所有的患者均接受了治疗,且具有明确的组织病理学诊断和临床分期。通过数据库的查询,电话及门诊随访,获得研究对象的临床基线资料。这些资料包括性别,年龄,种族,组织分级,大小,婚姻,美国癌症联合委员会（AJCC）T分期（浸润程度）,手术情况,是否放化疗,生存相关信息。生存时间定义为从诊断日期起直至死亡或末次随访日期,将随访结束仍生存或死于其他原因的患者定义为删失数据。通过Cox 比例风险回归分析,采用Kaplan-Meier法和Log-rank检验进行显著性检验,确定独立预后因素,从而建立患者的预测模型。最后用一致性指数和校准曲线评价模型的预测精度。利用本中心的数据对列线图进行外部验证。为了方便临床使用,我们在此基础上建立了一个网络服务器。结果:SEER数据库中收集了 254例NETTs患者。有统计学意义的单因素变量包括性别（P=0.037）、大小（P=0.002）、组织学分型（P<0.01）、T 分期（P=0.0 1）、化疗（P<0.01）和是否手术（P<0.01）,这些变量都有可能是影响OS预后的重要因素（表2）。将单因素分析中P值<0.05的相关临床病理因素调整为多因素分析。经多因素分析,仅组织学分型（P=0.008）、T分期（P=0.0024）、化疗（P=0.039）和是否手术（P=0.013）是影响OS预后的独立因素（表2）。值得注意的是,大小、年龄在本研究中不是OS的预后独立因素。我们根据这些变量建立列线图模型,模型的一致性指数为0.707（95%CI 0.661-0.752）,一致性指标结果表明,列线图模型比第8版TNM分期系统0.696（95%CI 0.647—0.745）和MK分期系统0.697（95%CI 0.648—0.746）具有更好的认证能力。外部验证队列的校准图也显示了实际总体生存率和列线图模型预测总体生存率之间存在良好一致性。最后我们基于列线图模型建立了在线的网页计算器,便于临床数据的计算分析。结论:胸腺神经内分泌肿瘤是一种少见的侵袭性肿瘤,预后较差。根据我们的研究,对患者预后有显著影响的因素包括T分期、肿瘤的组织学分类、是否可以手术切除、是否需要辅助化疗。基于SEER数据库中发现的临床危险因素,建立了第一个客观、准确预测个体化NETTs患者长期OS的实用列线图。此外,外部队列验证结果表明,列线图表现良好,具有较高的准确性和可靠性。同时预测模型的一致性指数显著高于AJCC第八版分期系统、MK分期系统,因此我们认为与TNM分期系统和某些先前的预后模型相比,已建立的列线图模型代表了更精确的预后模型。而且作为一个基于外部数据进行验证的列线图,我们相信医生可以利用该模型更准确地评估患者的长期生存状态,为特定患者提供合适的个体化治疗策略。