像一场追踪五年生存率的试验，有些患者中途失访：研究者只知道他们失访前还活着，却看不到最终结局。这篇论文提出，利用治疗后已观察到的复发或疾病进展轨迹，补回一部分因“删失”——随访提前结束造成的信息损失，从而更精确地估计生存概率或限制平均生存时间（RMST，即限定期限内平均存活多久）。
最关键的一点是，代理信息并非天然有用。作者推导的精度增益公式显示，收益取决于删失风险、尚存活者能否被复发状态有效分开，以及不同状态患者的后续生存差异；如果结局完整可见，加入这些轨迹并不会自动提高一阶估计效率。无基线协变量时，论文指出可用 Aalen–Johansen 估计量整合疾病状态，再标准化回原本的总体生存目标。
这一步边界很重要：复发发生在治疗之后，本身也可能被治疗改变。若把它当普通混杂因素直接控制，回答的可能变成“控制复发后的治疗效应”。论文的方法只把复发当作恢复删失信息的线索，最终仍回答原先的治疗总效应，而不是悄悄换题。