Se presenta un estudio longitudinal para 847 pacientes con cáncer de vejiga durante un período de quince años. Después de la primera cirugía, los pacientes se someten a cirugías sucesivas (recurrencias). Se selecciona un modelo de estado para analizar la evolución del cáncer, basado en la distribución de los tiempos entre recurrencias. Estos tiempos no siguen distribuciones exponenciales y se aproximan a distribuciones de tipo fase. Bajo estas condiciones, un proceso de Markov multidimensional gobierna la evolución de la enfermedad. La probabilidad de supervivencia y los tiempos medios en los diferentes estados (niveles) de la enfermedad se calculan empíricamente y también aplicando el modelo de Markov, la comparación de los resultados indica que el modelo se ajusta bien a los datos a un nivel de significancia aceptable de 0.05. Dos subcohortes están claramente diferenciadas: aquellas que alcanzan progresión (se les extirpa la vejiga) y aquellas que no. Estos dos casos se estudian por separado y se calculan medidas de rendimiento, y la comparación revela detalles sobre las características de los pacientes en estos grupos.