[en] Introduction: To improve the care of patients with gastric cancer, it is crucial to have complete and reliable data that allows for the evaluation of surgical quality and the comparison of outcomes between hospitals. Clinical registries play a key role in this process by enabling monitoring, comparison, and the establishment of reference patterns in the pursuit of "clinical excellence." The SEEGCR involves 84 public hospitals across 10 autonomous communities, covering a population of over 25 million people and registering more than 7.500 patients. The objective of this thesis is to evaluate the quality of esophagogastric cancer surgery in the SEEGCR registry by verifying data integrity and accuracy rates and analyzing the "textbook outcome". Also, to carry out an external validation of a model for predicting the risk of mortality at 90 days developed through artificial intelligence and, finally, to investigate the use of signet ring cell gastric carcinoma classifications through a comprehensive literature review and meta-analysis. Methods: For the first two studies, data were collected from SEEGCR. The audit assessed the integrity and accuracy of the data, as well as a "textbook outcome". Additionally, an externally validated predictive model, based on artificial intelligence, was used to estimate the 90-day mortality risk after curative-intent surgery for gastric cancer, in collaboration with the European registry GASTRODATA. Simultaneously, a literature review and meta-analysis on the SRCC subtype were conducted. Results: The audit demonstrated high data integrity and accuracy, with rates of 97% and 95%, respectively. The "textbook outcome" was achieved in 41,1% of patients. Overall survival in patients who achieved a "textbook outcome" was significantly higher compared to those who did not. The multivariate analysis showed that age ≥ 65, CCI ≥ 3, neoadjuvant chemoradiotherapy, multivisceral resection and surgery in a community hospital were independent factors for not reaching the "textbook outcome". The area under the curve (AUC) values for the development and external validation cohorts were 0.844 and 0.716, respectively, indicating a performance reduction of 11,3%. The prognosis for SRCC in terms of lymph node metastasis, lymphovascular invasion, and survival was better in early-stage SRCC compared to other histotypes, with no significant differences in locally advanced stages but worse outcomes in metastatic patients. Conclusions: The audit confirmed that SEEGCR data is reliable, with high levels of completeness and accuracy. Almost half of the patients on the registry had a "textbook outcome" and that is related to longer survival. The SEEGCR artificial intelligence-based algorithm for predicting mortality risk at 90 days showed a performance of 11.3% lower in the external validation study at European level, still useful to evaluate the postsurgical clinical outcome in this population. The contradictory results in the literature on SRCC could be attributed to the lack of standardization in its definition.

[es] Introducción: Para mejorar el tratamiento de los pacientes con cáncer gástrico es crucial contar con datos completos y fiables que permitan evaluar la calidad quirúrgica y comparar los resultados entre hospitales. Los registros clínicos juegan un papel fundamental en este proceso, ya que permiten monitorizar, comparar y establecer patrones de referencia en busca de la "excelencia clínica". El SEEGCR es un registro poblacional que incluye 84 hospitales públicos de 10 comunidades autónomas y abarca una población de más de 25 millones de personas. Hasta la fecha se han registrado más de 7500 pacientes. El objetivo de esta tesis es evaluar la calidad de la cirugía del cáncer esofagogástrico en el registro SEEGCR verificando las tasas de integridad de los casos y exactitud de los datos y analizando el "textbook outcome". Asimismo, llevar a cabo una validación externa de un modelo de predicción del riesgo de mortalidad a los 90 días desarrollado a través de inteligencia artificial y finalmente investigar el uso de las clasificaciones del carcinoma gástrico con células en anillo de sello a través de una revisión exhaustiva de la literatura y metaanálisis. Métodos: Para los dos primeros estudios, se utilizaron datos del SEEGCR. En la auditoría se evaluó la integridad de los casos y la exactitud de los datos. En el segundo estudio se evaluó el cumplimiento de un resultado quirúrgico ideal ("textbook outcome"). Además, se validó externamente un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para predecir el riesgo de mortalidad a los 90 días tras gastrectomía con intención curativa por cáncer gástrico, a través de una colaboración con el Registro Europeo GASTRODATA. Paralelamente, se realizó una revisión de la literatura y un metanálisis sobre el subtipo SRCC de cáncer gástrico. Resultados: La auditoría reveló una integridad de los casos y exactitud de los datos del 97% y 95%, respectivamente. El "textbook outcome" se alcanzó en el 41,1% de los pacientes. La supervivencia global en los pacientes que lograron un "textbook outcome" fue significativamente mayor en comparación con los que no lo obtuvieron. En el análisis multivariante se demostró que los factores independientes para no alcanzar el "textbook outcome" eran la edad ≥ 65 años, un CCI ≥ 3, la quimiorradioterapia neoadyuvante, la resección multivisceral y la cirugía en un hospital comunitario. Los valores del AUC para las cohortes de desarrollo y validación externa fueron de 0,844 y 0,716, respectivamente, lo que indicó una reducción del rendimiento del 11,3%. El pronóstico de los SRCC en términos de metástasis ganglionares, invasión linfovascular y supervivencia fue mejor en estadios precoces en comparación con otros histotipos, sin diferencias significativas en estadios localmente avanzados, pero con un pronóstico peor en pacientes metastásicos. Conclusiones: La auditoría confirmó que los datos del SEEGCR son fiables, con altos índices de integridad y exactitud. Casi la mitad de los pacientes del registro obtuvieron resultados quirúrgicos ideales que se relacionan con una supervivencia más larga. El algoritmo de inteligencia artificial del SEEGCR para predecir el riesgo de mortalidad a los 90 días mostró un rendimiento del 11,3% inferior en el estudio de validación externa a nivel europeo, manteniendo, sin embargo, su utilidad para evaluar la evolución postoperatoria en esta población. Los resultados contradictorios en la literatura sobre el SRCC podrían atribuirse a la falta de estandarización en su definición.