がんのような複雑な疾患では、研究者はマッチさせた健康な対照群に対する患者の無病生存率（DFS）の統計的比較に頼っています。 この論理的に厳密なアプローチは、本質的に、無期限の寛解と治癒を同一視するものである。 この比較は通常、Kaplan-Meier推定量アプローチによって行われる。
最も単純な治癒率モデルは、Joseph BerksonとRobert P. Gageが1952年に発表したものである。 このモデルでは、任意の時点での生存は、治癒したものと治癒していないがまだ死亡していないもの、あるいは無症候性寛解を特徴とする疾患の場合には、まだ疾患の徴候や症状を再発していないものに等しくなります。 完治していない人がすべて死亡または再発した場合、永久に完治した人だけが残り、DFS曲線は完全に平坦になります。 曲線が平坦になる最も早い時点は、残っている無病生存者全員が永続的に治癒したと宣言される時点である。
BerksonとGageの方程式はS ( t ) = p + {displaystyle S(t)=p+}
ここでS ( t ) {displaystyle S(t)} は、S ( t ) {displaystyle S(t) }は、DFS曲線が平坦になり、S ( t ) {p+} は、既存の治療で完治が可能であることを意味する。
は任意の時点で生存している人の割合、p {displaystyle p}は次の通りである。
は永久に治癒する割合、S ∗ ( t ) {displaystyle S^{*}(t)} は
は、治らない人の生存率を表す指数曲線である。
治癒率曲線はデータの解析によって決定することができる。 この分析により、統計学者は与えられた治療によって永久に治癒する人々の割合を決定し、また無症状の個人を治癒したと宣言する前に治療後どのくらい待つ必要があるかを決定することができる。
期待最大化アルゴリズムやマルコフ連鎖モンテカルロモデルなど、いくつかの治癒率モデルが存在する。 治癒率モデルを用いて、異なる治療法の有効性を比較することは可能である。 一般に、生存曲線は、特に高齢者の疾患が研究されている場合、死亡率に対する通常の老化の影響に対して調整される。
患者、特に新しい治療を受けている患者の視点から見ると、統計モデルはフラストレーションがたまるかもしれない。 DFS曲線が平坦になる(つまり、これ以上再発が期待できない)時点を決定するために十分な情報を蓄積するのに何年もかかるかもしれない。 技術的には不治の病であっても、治療を必要とする頻度が低く、治癒と大差ないことが判明する場合もある。 また、プラトーが何度もあり、一旦は「治癒」と称された病気が、予想に反して非常に遅い時期に再発する病気もある。 そのため、患者、親、心理学者たちは、心理的治癒という概念を開発した。つまり、治療が治癒と呼ぶに足るものであると患者が判断する瞬間である。 例えば、治療直後に「治った」と宣言し、「治ったことが確定したかのような生活をする」と決意することがあります
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