Bakalářská práce studentky Kateřiny Hykové se věnuje analýze akutních a dlouhodobých změn glykémie a HRV v reakci na intenzivní fyzickou zátěž. První část práce obsahuje kvalitní literární rešerši témat z diskutované oblasti a také přehled dosavadních studií na toto téma a popis použité databáze. V praktické části práce se studentka postupně věnuje analýze akutní metabolické odezvy během zátěžového testu, změny HRV po zátěži, sledování změn HRV a parametrů glykemické variability v následujících dnech po zátěžovém testu a v neposlední řádě také  vztahu zjištěných výsledků k úrovni fyzické výkonnosti. Studentka stanovila několik hypotéz, které následně systematicky zpracovala a detailně diskutovala výsledky. V rámci toho také provedla mnoho dílčích analýz, které pomohly vysvětlit a blíže rozebrat zjištěné závěry, což je velmi oceňuji. Samotné analýze hypotéz předcházelo komplexní a pečlivě předzpracování dat zahrnující například filtraci dat, výpočet HRV parametrů a parametrů glukozové variability atd. Jediné, co mi v práci chybí, je jasné souhrnné vyjádření se k výsledkům testování hypotéz. Všechny stanovené hypotézy jsou sice v rámci jednotlivých kapitol správně vyřešeny a detailně diskutovány, ale není už jasně zmíněno, že se jedná o potvrzení nebo vyvrácení výše definované hypotézy č. x a čtenář se tak může při čtení práce snadno ztratit. Při řešení práce studentka pracovala samostatně, aktivně konzultovala dílčí výsledky a průběžně reagovala na připomínky. Studentka na práci pracovala v průběhu celého semestru, ale také již o prázdninách loňského roku a odvedla opravdu velké množství kvalitní práce. Oceňuji zejména pečlivé zpracování dat, schopnost samostatného kritického úsudku a snahu o fyziologickou interpretaci výsledků. Po formální stránce je práce na dobré úrovni, obsahuje pouze minimum gramatických chyb. Studentka splnila zadání bakalářské práce v plném rozsahu. Práci hodnotím stupněm A, 95 bodů. Points proposed by supervisor: 95

Studentka Kateřina Hyková se ve své práci zabývá aktuálním tématem analýzy multimodálních biomedicínských dat po fyzické zátěži, konkrétně se zaměřuje na glykémii, tepovou frekvenci a variabilitu srdečního rytmu. Jako analyzovaná aktivita je brán stupňovitý zátěžový test. Teoretická část je dobře popsaná (místy možná až moc podrobně) a slouží jako vhodný základ pro část praktickou. Mám zde výtku pouze k místy chybějícím referencím a kapitole 3, která je stěžejní a mohla být tedy obsáhlejší. Praktická část práce začíná přehledovou kapitolou, kde jsou stručně a jasně popsány cíle a jednotlivé hypotézy (opřené o literaturu), které studentka následně testuje. U hypotézy 2 se domnívám, že by mělo docházet k aktivaci sympatiku (nikoli parasympatiku) v intenzivní fázi fyzické aktivity. Celkem studentka extrahuje 4 příznaky z CGM a 4 HRV příznaky, jejichž změny před/během/po fyzické aktivitě dále testuje. V kapitole 5.3, kde jsou příznaky popsány včetně vzorců, chybí jednak odmocniny (rovnice 3 a 4) a také reference. Statistická analýza je vcelku dobře popsaná a ilustrovaná, i když místy by si práce zasloužila více detailů. Statistické metody jsou dobře zvolené a výsledky řádně okomentované a diskutované. Kapitola diskuze by mohla být více propojena s poznatky z teoretické části. Nicméně z textu je zřejmé značné úsilí studentky a porozumění tématu. Výsledky jsou vědecky cenné a věřím, že budou dále využity a rozšířeny.
Po formální stránce je práce na dobré úrovni, je psaná čtivě a obsahuje minimum překlepů a nepřesností. Vytknout mohu snad jen chybějící vysvětlení některých zkratek (např. IFCC, DCCT, GOD, CPET). Práce má od úvodu po závěr 64 stran a obsahuje 52 literárních zdrojů, což je na BP nadprůměrné. Zadání práce je práce je splněno a práci doporučuji k obhajobě. Topics for thesis defence:

1. Byl v rámci analýzy reálně použit Pearsonův nebo Spearmanův korelační koeficient a proč? V práci jsou zmíněny oba a není jasné, který byl finálně použit.
2. Správně uvažujete zpoždění CGM senzorů a pracujete s ním. Nemůže ale analýzy ovlivnit to, že zpoždění je individuální a nemusí být tedy stejné pro celý dataset?

Points proposed by reviewer: 90