Cure

În cazul bolilor complexe, cum ar fi cancerul, cercetătorii se bazează pe comparații statistice ale supraviețuirii fără boală (DFS) a pacienților în raport cu grupuri de control sănătoase și comparabile. Această abordare riguroasă din punct de vedere logic echivalează, în esență, remisiunea nedeterminată cu vindecarea. Comparația se face de obicei prin abordarea estimatorului Kaplan-Meier.

Cel mai simplu model al ratei de vindecare a fost publicat de Joseph Berkson și Robert P. Gage în 1952. În acest model, supraviețuirea la un moment dat este egală cu cei care sunt vindecați plus cei care nu sunt vindecați, dar care nu au murit încă sau, în cazul bolilor care prezintă remisiuni asimptomatice, nu au redevenit semne și simptome ale bolii. Atunci când toate persoanele care nu s-au vindecat au murit sau au dezvoltat din nou boala, vor rămâne doar membrii permanent vindecați ai populației, iar curba DFS va fi perfect plată. Cel mai timpuriu moment în care curba devine plată este momentul în care toți supraviețuitorii rămași fără boală sunt declarați ca fiind vindecați definitiv. Dacă curba nu devine niciodată plată, atunci boala este considerată în mod oficial incurabilă (cu tratamentele existente).

Ecuația Berkson și Gage este S ( t ) = p + {\displaystyle S(t)=p+}

unde S ( t ) {\displaystyle S(t)}

este proporția de persoane care supraviețuiesc la un moment dat, p {\displaystyle p}

este proporția celor care se vindecă definitiv, iar S ∗ ( t ) {\displaystyle S^{*}(t)}

este o curbă exponențială care reprezintă supraviețuirea persoanelor care nu se vindecă.

Curbele ratei de vindecare pot fi determinate printr-o analiză a datelor. Analiza permite statisticianului să determine proporția de persoane care sunt vindecate definitiv printr-un anumit tratament și, de asemenea, cât timp după tratament este necesar să se aștepte înainte de a declara o persoană asimptomatică ca fiind vindecată.

Există mai multe modele de rată de vindecare, cum ar fi algoritmul de maximizare a așteptărilor și modelul Markov chain Monte Carlo. Este posibil să se utilizeze modele de rată de vindecare pentru a compara eficacitatea diferitelor tratamente. În general, curbele de supraviețuire sunt ajustate în funcție de efectele îmbătrânirii normale asupra mortalității, în special atunci când sunt studiate boli ale persoanelor în vârstă.

Din perspectiva pacientului, în special a celui care a primit un tratament nou, modelul statistic poate fi frustrant. Poate fi nevoie de mulți ani pentru a acumula suficiente informații pentru a determina punctul în care curba DFS se aplatizează (și, prin urmare, nu se mai așteaptă nicio recidivă). Unele boli pot fi descoperite ca fiind incurabile din punct de vedere tehnic, dar și ca necesitând un tratament atât de rar încât să nu se deosebească substanțial de o vindecare. Alte boli se pot dovedi a avea mai multe platouri, astfel încât ceea ce a fost odată salutat ca fiind o „vindecare” se soldează în mod neașteptat cu recidive foarte târzii. În consecință, pacienții, părinții și psihologii au dezvoltat noțiunea de vindecare psihologică, sau momentul în care pacientul decide că tratamentul a avut suficiente șanse de vindecare pentru a fi numit vindecare. De exemplu, un pacient poate să se declare „vindecat” și să se determine să își trăiască viața ca și cum vindecarea ar fi fost definitiv confirmată, imediat după tratament.

.