背景及目的:多发性骨髓瘤（multiple myeloma,MM）是一种起源于浆细胞的恶性血液系统疾病,无论在临床表现、疗效反应和预后生存等方面均存在高度异质性。随着新型药物不断应用于临床,MM患者的生存得到显著改善,早期死亡（early mortality,EM）严重影响MM整体生存的进一步延长。目前EM尚无明确定义,多数研究将24个月内死亡均纳入EM范畴。迄今为止,常用的危险分层/预后评估体系（主要包括ISS分期、R-ISS分期、国际骨髓瘤工作组（IMWG）2014/2016年危险分层标准、美国梅奥诊所m SMART等）有助于预测MM的总体生存,但并不能准确的预测EM风险。因此,迫切需要建立EM预测模型,以期甄别出EM高危人群,进而采用不同的治疗策略进行干预。目前关于EM的研究由于所定义的阈值不同、纳入研究的人群不同,对影响早期死亡因素的关注不同（如有的研究关注全部死亡原因,有的研究感染原因,有的研究并发症,有的研究早期疾病进展的原因）,使得上述研究结果难以推广应用于临床实践。本研究针对本中心275例初诊多发性骨髓瘤（newly diagnosed multiple myeloma,NDMM）患者,平行分析EM6、EM12和EM24初诊时的临床特征和细胞遗传学改变,旨在识别出不同EM阈值的高危因素,并在此基础上建立EM预测模型。方法:回顾性分析2009年5月至2017年1月吉林大学第一医院收治的275例NDMM患者,对6月（EM6）、12月（EM12）及24月（EM24）内死亡患者初诊时基线特征进行单因素分析,并根据多因素分析结果建立EM的预测模型。结果:（1）EM发生率及主要死亡原因:本研究中EM6、EM12及EM24的发生率分别是5.5%、12.7%和30.2%;最常见的死亡原因为疾病复发/进展,在EM6、EM12及EM24中分别占60.0%、77.1%及84.3%。（2）EM6、EM12和EM24的单因素分析:影响EM6的因素包括经白蛋白校正的血清钙（简称校正钙）>2.75mmol/L和血小板<100×10~9/L;影响EM12的因素包括年龄>75岁、ISSⅢ期、R-ISSⅢ期、校正钙>2.75mmol/L、血清肌酐>177umol/L、血小板<100×10~9/L及骨髓浆细胞比例≥60%;影响EM24的因素中,除上述影响EM12的因素外,还包括男性和1q扩增（简称1q+）。（3）EM6、EM12和EM24的多因素分析:运用Logistic回归进一步分析影响EM6、EM12和EM24的独立预后因素。本研究尚未发现EM6和EM12的独立预后因素。EM24的多因素分析中发现3个独立预后因素:年龄>75岁、血小板<100×10~9/L及1q+。（4）EM24预测模型的建立及验证:根据Logistic回归系数赋分:年龄>75岁:1分;血小板<100×10~9/L:2分;1q+:1分,据此建立简易的EM24预测模型,阈值定义为3分,敏感性和特异性分别为20.7%及99.2%。在上述资料完整的183例NDMM患者中验证发现:积分≥3分的患者24月内死亡风险是0～2分的26倍。此外,该模型对患者的OS同样具有预测作用,积分0～4分的NDMM患者中位OS分别为59、41、22、17.5及16个月,差异具有统计学意义（P<0.001）。结论:（1）年龄>75岁、血小板<100×10~9/L及1q+为EM24的独立影响因素。（2）预测模型:依据回归系数赋分:年龄>75岁:1分,血小板<100×10~9/L:2分,1q+:1分,积分≥3分的NDMM患者24月内死亡危险度较0～2分患者高26倍。此外,EM24预测模型还可以预测患者的OS。积分0～4分的NDMM患者中位OS分别为59、41、22、17.5及16个月,差异具有统计学意义（P<0.001）。（3）结合年龄、血小板计数及1q建立的EM24预测模型具有重要的预测价值,能够有助于识别EM风险并预测OS。