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frontend/src/locales/de.json

@@ -31,8 +31,8 @@
 		"moreInfoOnEval": "Mehr Informationen zur Erstellung der Bewertung",
 		"legend": "Erklärung zu den einzelnen Symbolen",
 		"feedbackExplanation": "Hier sehen sie wie sich das Kind im Vergleich zum Durchschnitt entwickelt. Die Farben und Symbole zeigen an, ob das Kind altersgemäß entwickelt ist oder ob es in einzelnen Bereichen Unterstützung benötigt. Durch setzen des Hakens unten können sie vergangene Beobachtungszeiträume einsehen und so die Entwicklung des Kindes über einen längeren Zeitraum verfolgen. Es werden standardmäßig nur die Bewertungen der Meilensteingruppen angezeigt. Für eine genauere Analyse können sie die Bewertungen der einzelnen Meilensteine einsehen indem sie auf die jeweilige Meilensteingruppe klicken. Beachten sie bitte die zusätzlichen Informationen und die Erklärung zu den Symbolen.",
-		"feedbackDetailsMilestoneGroup": "Zu jeder Meilensteingruppe wird der Durchschnitt und die Standardabweichung der erreichten Punktzahl aller für das Kindesalter relevanten Meilensteine dieser Gruppe berechnet. Danach wird der Durchschnitt des der erreichten Punktzahl des Kindes mit dem Durchschnitt der Gruppe verglichen. Wenn die Durchschnittszahl des Kindes zwei Standardabweichungen unter dem Gruppendurchschnitt liegt, wird das Kind als 'Entwicklung verzögert' eingestuft (rot), wenn es zwei bis eine Standardabweichung unterhalb des Gruppendurchschnitts liegt, wird es als 'Entwicklung leicht verzögert' eingestuft (gelb). Wenn die Durchschnittszahl des Kindes innerhalb einer Standardabweichung des Gruppendurchschnitts oder darüber liegt, wird es als 'Entwicklung altersgemäß' eingestuft (grün). Statistisch liegen ungefähr 67% aller Kinder liegen innerhalb einer Standardabweichung um den Gruppendurchschnitt und 95% innerhalb von zwei Standardabweichungen. Falls zwar der Durchschnitt altersgemäß ist, aber einzelne Meilensteine besonders beobachtet und gefördert werden sollten, wird dies explizit angezeigt. Bitte beachten sie dazu die Erklärung zu den Symbolen.",
-		"feedbackDetailsMilestone": "Einzelne Meilensteine werden nach demselben Schema bewertet, allerdings sind hier Durchschnitt und Standardabweichung für den jeweiligen Meilenstein relevant. Dies kann in einzelnen Fällen dazu führen, dass zwar die Meilensteine als 'altersgemäß' bewertet werden, aber die Gruppe als ganzes dennoch z.B. eine Stufe unter 'altersgemäß' bewerted wird, wenn die Statistik der Gruppe zeigt dass Kinder in dieser Altergruppe in diesem Bereich generell etwas weiter sind.",
+		"feedbackDetailsMilestoneGroup": "Zu jeder Meilensteingruppe wird der Durchschnitt und die Standardabweichung der erreichten Punktzahl aller für das Kindesalter relevanten Meilensteine dieser Gruppe berechnet. Danach wird der Durchschnitt des der erreichten Punktzahl des Kindes mit dem Durchschnitt der Gruppe verglichen. Wenn der Durchschnitt des Kindes zwei Standardabweichungen unter dem Gruppendurchschnitt liegt, wird das Kind als 'Entwicklung verzögert' eingestuft (rot), wenn es zwei bis eine Standardabweichung unterhalb des Gruppendurchschnitts liegt, wird es als 'Entwicklung leicht verzögert' eingestuft (gelb). Wenn die Durchschnittszahl des Kindes innerhalb einer Standardabweichung des Gruppendurchschnitts oder darüber liegt, wird es als 'Entwicklung altersgemäß' eingestuft (grün). Statistisch liegen ungefähr 67% aller Kinder liegen innerhalb einer Standardabweichung um den Gruppendurchschnitt und 95% innerhalb von zwei Standardabweichungen. Zur Bewertung dieser Einstufungen ist es sinnvoll, die Bewertung der einzelnen Meilensteine miteinzubeziehen",
+		"feedbackDetailsMilestone": "Einzelne Meilensteine werden nach demselben Schema bewertet, allerdings sind hier Durchschnitt und Standardabweichung für den jeweiligen Meilenstein relevant. Beachten sie, dass die Bewertung einzelner Meilensteine nicht diesselbe sein muss wie für die ganze Gruppe - einzelne Meilensteine können gegebenenfalls signifikant verzögert sein ohne dass die ganze Meilensteingruppe als entwicklungsverzögert bewertet wird. In solchen Fällen ist besondere Aufmerksamkeit notwendig.",
 		"disableHelp": "Ausblenden",
 		"current": "Aktuell",
 		"toTheMilestone": "Zum Meilenstein",

mondey_backend/src/mondey_backend/routers/scores.py

@@ -36,7 +36,6 @@ class TrafficLight(Enum):
 def compute_feedback_simple(
     stat: MilestoneAgeScore | MilestoneGroupAgeScore,
     score: float,
-    min_score: float | None = None,
 ) -> int:
     """
     Compute trafficlight feedback. Replace this function with your own if you
@@ -50,11 +49,9 @@ def compute_feedback_simple(
     Returns
     -------
     int
-        -2 if score <= avg - 2 * stddev (trafficlight: red)
-        -1 if 2*stddev < score <= avg - stddev and min < avg - 2*stddev (trafficlight: yellowWithCaveat)
+        -1 if score <= avg - 2 * stddev (trafficlight: red)
         0 if avg - 2 * stddev < score <= avg - stddev (trafficlight: yellow)
-        1 if score > avg - stddev and  avg - 2*stddev < score < avg - stddev (trafficlight: greenWithCaveat)
-        2 if score > avg - stddev (trafficlight: green)
+        1if score > avg - stddev (trafficlight: green)
     """
 
     def leq(val: float, lim: float) -> bool:
@@ -73,15 +70,12 @@ def leq(val: float, lim: float) -> bool:
     else:
         lim_lower = stat.avg_score - 2 * stat.stddev_score
         lim_upper = stat.avg_score - stat.stddev_score
+
     if leq(score, lim_lower):
         return TrafficLight.red.value
     elif score > lim_lower and leq(score, lim_upper):
-        if min_score is not None and min_score < lim_lower:
-            return TrafficLight.yellowWithCaveat.value
         return TrafficLight.yellow.value
     else:
-        if min_score is not None and min_score < lim_upper:
-            return TrafficLight.greenWithCaveat.value
         return TrafficLight.green.value
 
 
@@ -154,7 +148,7 @@ def compute_milestonegroup_feedback_summary(
 
         # use the statistics recorded for a certain age as the basis for the feedback computation
         feedback[group] = compute_feedback_simple(
-            stats.scores[age], float(np.mean(group_answers)), min(group_answers)
+            stats.scores[age], float(np.mean(group_answers))
         )
     return feedback