Methods Inf Med 1976; 15(02): 98-102
DOI: 10.1055/s-0038-1635727
Original Article
Schattauer GmbH

Fit of a Rayleigh Distribution on Censored Data — Study of Atrial Fibrillation

ANPASSUNG EINER RAYLEIGH-VERTEILUNG AN ZENSIERTE DATEN—STUDIE ÜBER DAS KAMMERFLIMMERN
W. J. J. Rey
1   MBLE Research Laboratory, the Laboratoire de Statistique médicale, Université Libre and the Cardiology Department, University Hospital St. Pierre, Brussels, Belgium
,
L. J. Martin
1   MBLE Research Laboratory, the Laboratoire de Statistique médicale, Université Libre and the Cardiology Department, University Hospital St. Pierre, Brussels, Belgium
,
R. Bernard
1   MBLE Research Laboratory, the Laboratoire de Statistique médicale, Université Libre and the Cardiology Department, University Hospital St. Pierre, Brussels, Belgium
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Publikationsdatum:
19. Februar 2018 (online)

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This paper attempts to verify whether the threat to life caused by the fact that an event is delayed increases with the length of the delay. Such a mechanism would be a safety feature. Assessment is given in the special case of the RRj variate or interval between successive cardiac contractions for patients in atrial fibrillation. Fit of a Rayleigh distribution on censored data and Monte Carlo methodology assessment are discussed. In terms of reliability theory, we present a linearly increasing failure rate model and test whether the observed process permits its validation.

In dieser Arbeit wird der Versuch unternommen klarzustellen, ob die Lebensbedrohung, die dadurch entsteht, daß ein Ereignis verzögert wird, mit der Länge der Verzögerung anwächst. Ein solcher Mechanismus ließe sich als Sicherheitsmerkmal ansehen. Eine Bewertung wird gegeben für den Spezialfall der RRi Variablen oder den zeitlichen Abstand zwischen aufeinanderfolgenden Herzkontraktionen bei Patienten mit Kammerflimmern. Die Anpassung einer Rayleigh-Verteilung an zensierte Daten und eine Bewertung von Monte Carlo-Methoden werden erörtert.

Im Rahmen der Zuverlässigkeitstheorie stellen wir ein Modell mit einer linear zunehmenden Ausfallsrate vor und prüfen, ob der beobachtete Prozess das Modell bestätigt.