[ca] Introducció: Per millorar el tractament dels pacients amb càncer gàstric és crucial comptar amb dades completes i fiables que permetin avaluar la qualitat quirúrgica i comparar els resultats entre hospitals. Els registres clínics tenen un paper fonamental en aquest procés, ja que permeten monitoritzar, comparar i establir patrons de referència a la recerca de l'"excel·lència clínica". El SEEGCR és un registre poblacional que inclou 84 hospitals públics de 10 comunitats autònomes i abasta una població de més de 25 milions de persones. Fins avui s'han registrat més de 7500 pacients. L'objectiu d'aquesta tesi és avaluar la qualitat de la cirurgia del càncer esofagogàstric al registre SEEGCR verificant les taxes d'integritat dels casos i exactitud de les dades i analitzant el "textbook outcome". Així mateix, dur a terme una validació externa d'un model de predicció del risc de mortalitat als 90 dies desenvolupat mitjançant intel·ligència artificial i finalment investigar l'ús de les classificacions del carcinoma gàstric amb cèl·lules en anell de segell a través d'una revisió exhaustiva de la literatura i metaanàlisi. Mètodes: Per als dos primers estudis, es van utilitzar dades del SEEGCR. A l'auditoria es va avaluar la integritat dels casos i l'exactitud de les dades. Al segon estudi es va avaluar el compliment d'un resultat quirúrgic ideal (textbook outcome). A més, es va validar externament un model predictiu basat en intel·ligència artificial per predir el risc de mortalitat als 90 dies després de gastrectomia amb intenció curativa per càncer gàstric, mitjançant una col·laboració amb el Registre Europeu GASTRODATA. Paral·lelament, es va realitzar una revisió de la literatura i una metanàlisi sobre el subtipus SRCC de càncer gàstric. Resultats: L'auditoria va revelar una integritat dels casos i una exactitud de les dades del 97% i 95%, respectivament. El textbook outcome es va assolir en el 41,1% dels pacients. La supervivència global en els pacients que van aconseguir un "textbook outcome" va ser significativament més gran en comparació amb els que no ho van obtenir. A l'anàlisi multivariant es va demostrar que els factors independents per no assolir el textbook outcome eren l'edat ≥ 65 anys, un CCI ≥ 3, la quimiorradioteràpia neoadjuvant, la resecció multivisceral i la cirurgia en un hospital comunitari. Els valors de l'AUC per a les cohorts de desenvolupament i validació externa van ser de 0,844 i 0,716, respectivament, cosa que va indicar una reducció del rendiment de l'11,3%. El pronòstic dels SRCC a termes de metàstasi ganglionars, invasió limfovascular i supervivència va ser millor en estadis precoços en comparació amb altres histotips, sense diferències significatives en estadis localment avançats, però amb un pronòstic pitjor en pacients metastàsics. Conclusions: L'auditoria va confirmar que les dades del SEEGCR són fiables, amb índexs d'integritat i exactitud alts. Gairebé la meitat dels pacients del registre van obtenir resultats quirúrgics ideals que es relacionen amb una supervivència més llarga. L'algorisme d'intel·ligència artificial del SEEGCR per predir el risc de mortalitat als 90 dies va mostrar un rendiment de l'11,3% inferior a l'estudi de validació externa a nivell europeu, mantenint, però, la seva utilitat per avaluar l'evolució postoperatòria en aquesta població. Els resultats contradictoris a la literatura sobre el SRCC podrien atribuir-se a la manca d'estandardització en la seva definició.

[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.