Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #512

Stanovení cut-off skóre Beckova inventáře deprese (BDI)

Diana Pechová, 23. 03. 2025

Data: Data byla vygenerována ChatGPT

V práci se vyskytuje: ROC

Udělená slovní hodnocení

• Na posledním, pátém místě, je zpráva číslo 512, která se snaží stanovit cut-off skóre Beckova inventáře deprese (BDI). Přestože výpočty ROC analýzy jsou korektní a dobře vysvětlené, zásadní slabinou zprávy je použití fiktivních dat generovaných umělou inteligencí. To zásadně snižuje hodnotu výsledků i důvěryhodnost analýzy. Výklad ROC analýzy je dobře didakticky pojatý a přehledně zpracovaný, včetně grafu a tabulky. Vhodnost cut-off skóre je podložena výpočty (J i K ukazují na hodnotu 33), ale vzhledem k nerealnosti dat nelze výsledky považovat za více než ilustrativní.
• Veľmi kvalitná a pekne spracovaná práca +dobrý výber metódy (ROC analýzy) na stanovenie optimálneho cut-off skóre s podrobným vysvetlením metodiky + prehľadná tabuľka s kľúčovými ukazovateľmi pre rôzne hodnoty cut-off + grafické zobrazenie výsledkov ROC krivky + jednoznačné odporúčanie najvhodnejšej hodnoty cut-off skóre + z didaktického pohľadu zrozumiteľné vysvetlenie ROC pre čitateľa + logická štruktúra práce
• Práce je poměrně stručná, ale obsahově ji nic nechybí - čtenář je srozumitelně uveden do problematiky, postup je přehledně popsán a dobře odpovídá na položenou otázku.
• Práce správně demonstruje použití ROC analýzy na fiktivních datech, přičemž výpočty senzitivity, specificity, Youdenova indexu i statistiky K jsou metodicky přesné a přehledně zpracované. Autorka správně uvádí, že výstupy slouží jen jako ilustrace. Slabší je však didaktická stránka, kde AUC není dostatečně vysvětleno, tabulka je vizuálně nevýrazná a graf ROC křivky postrádá klíčové prvky, které by pomohly méně zkušenému čtenáři lépe porozumět.
• Jasně formulované závěry, promyšlená analýza dat. Precizní analýza založená na ROC křivce pro stanovení cut-off skóre Beckova inventáře deprese. Tabulka umožňuje jasné porovnání jednotlivých cut-off hodnot. Jediné, co by mohl autor zlepšit je snad více detailnější komentáře k interpretaci výsledků nebo ROC křivce. Také by autor mohl zmínit potenciální využitelnost výsledků, pokud by analýza byla prováděna na reálných datech. Práce ale jinak velmi povedená a hodnotím ji kladně.
• Použití ROC analýzy k určení cut-off skóre je metodologicky správné, ale práce je založena na fiktivních datech, což znamená, že výsledky nejsou validní pro reálnou diagnostiku. Bylo by vhodné více rozebrat, jaký vliv může mít generování dat na interpretaci výsledků. Přestože jsou výpočty provedeny správně, chybí hlubší diskuse o možných praktických dopadech stanoveného cut-off skóre. Práce jasně vysvětluje klíčové pojmy ROC analýzy, jako je senzitivita, specificita nebo Youdenův index, což zvyšuje její srozumitelnost. Interpretace výsledků je v zásadě správná, ale mohla by se více zaměřit na omezení spojená s použitím umělých dat. Přehlednost tabulek a grafů je dobrá, ale vysvětlení ROC křivky by mohlo být detailnější.