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Jonas Karneboge 2026-09-22 18:35:43 +02:00
commit 3cba772836
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BIN
OCI-4/.RData Normal file
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1
OCI-4/.Rprofile Normal file
View file

@ -0,0 +1 @@
source("renv/activate.R")

13
OCI-4/OCI-4.Rproj Normal file
View file

@ -0,0 +1,13 @@
Version: 1.0
RestoreWorkspace: Default
SaveWorkspace: Default
AlwaysSaveHistory: Default
EnableCodeIndexing: Yes
UseSpacesForTab: Yes
NumSpacesForTab: 2
Encoding: UTF-8
RnwWeave: Sweave
LaTeX: pdfLaTeX

694
OCI-4/app.R Normal file
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@ -0,0 +1,694 @@
# Präambel ####
AKZENT_FARBE = "#8B2635"
PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT = "../API/get_data_oci4.R"
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = "../get_pseudo.R"
OCI4_DISCLAIMER = paste0(
"Diese Auswertung ist ein Hilfsmittel fuer klinisches Fachpersonal und ersetzt ",
"keine klinische Diagnose. Die genannten Cutoffs sind Screening-Hinweise aus der Testquelle, ",
"keine Ausschluss- oder Einschlusskriterien. Die Interpretation obliegt der behandelnden Person."
)
# Reihenfolge = Anzeige-/Auswertungsreihenfolge der vier Items.
OCI4_ITEMS = data.frame(
var = c("oci4_1_ordnen", "oci4_2_kontrollieren", "oci4_3_waschen", "oci4_4_zwangsgedanken"),
subskala = c("Ordnen", "Kontrollieren", "Waschen", "Zwangsgedanken"),
itemtext_fallback = c(
"Es stoert mich, wenn Gegenstaende nicht richtig angeordnet sind.",
"Ich kontrolliere immer wieder Tueren, Fenster, Schubladen usw.",
"Manchmal muss ich mich waschen oder reinigen, einfach weil ich mich kontaminiert/beschmutzt fuehle.",
"Ich habe oft schlechte Gedanken und habe Schwierigkeiten, sie loszuwerden."
),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Verlauf gruen -> dunkelrot entspricht den 5 Antwortstufen 0-4.
OCI4_BADGE_FARBEN = c(
"0" = "#4CAF50",
"1" = "#AED581",
"2" = "#FFB300",
"3" = "#EF5350",
"4" = "#B71C1C"
)
OCI4_BADGE_TEXT_FARBEN = c(
"0" = "white",
"1" = "#333333",
"2" = "#333333",
"3" = "white",
"4" = "white"
)
# Word-Export: Hintergrund-/Textfarbe fuer die Klassifikationsbox je Zone.
OCI4_ZONE_WORD_FARBEN = list(
gruen = list(bg = "#E8F5E9", text = "#2E7D32"),
orange = list(bg = "#FFF3E0", text = "#E65100"),
dunkelrot = list(bg = "#FFEBEE", text = "#B71C1C"),
na = list(bg = "#F5F5F5", text = "#424242")
)
library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(haven)
library(officer)
# Infrastruktur ####
APP_VERZEICHNIS = normalizePath(getwd())
absPath = function(pfad) {
if (grepl("^([A-Za-z]:[/\\\\]|/)", pfad)) return(pfad)
file.path(APP_VERZEICHNIS, pfad)
}
PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT = normalizePath(absPath(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT), mustWork = FALSE)
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = normalizePath(absPath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT), mustWork = FALSE)
# Helper ####
# labels-Attribut der ORIGINAL-Spalte (vor Subsetting/Filtern) lesen, damit
# die Zuordnung Rohwert -> Stufe (0-4) immer aus den Daten selbst stammt,
# nicht aus einer hartkodierten Annahme "Rohwert minus 1".
oci4_get_level = function(original_col, wert) {
if (is.null(wert) || length(wert) == 0 || is.na(wert[1])) return(NA_integer_)
lbl_attr = attr(original_col, "labels")
if (!is.null(lbl_attr) && length(lbl_attr) > 0) {
lbl_sortiert = sort(as.vector(lbl_attr))
pos = which(lbl_sortiert == as.numeric(wert[1]))
if (length(pos) > 0) return(as.integer(pos[1]) - 1L)
}
# Fallback bei fehlendem labels-Attribut: 1-basierte Kodierung angenommen.
as.integer(as.numeric(wert[1])) - 1L
}
oci4_get_anker = function(original_col, wert) {
if (is.null(wert) || length(wert) == 0 || is.na(wert[1])) return(NA_character_)
lbl_attr = attr(original_col, "labels")
if (!is.null(lbl_attr) && length(lbl_attr) > 0) {
pos = which(as.vector(lbl_attr) == as.numeric(wert[1]))
if (length(pos) > 0) return(names(lbl_attr)[pos[1]])
}
stufe = max(0L, min(4L, as.integer(as.numeric(wert[1])) - 1L))
c("Ueberhaupt nicht", "Ein wenig", "Maessig", "Stark", "Extrem")[stufe + 1L]
}
# Entfernt formr-Nummerierungsartefakte am Anfang des Itemtexts
# (z.B. "1. " oder "01) "), die manchmal im label-Attribut erscheinen.
clean_item_label = function(text) {
if (is.null(text) || length(text) == 0 || is.na(text[1])) return(NA_character_)
sub("^\\d+[.)\\s]\\s*", "", trimws(as.character(text[1])))
}
# Cutoffs (woertlich aus der Testquelle):
# >= 4: Hinweis auf Zwangsstoerung vs. nicht-klinische Personen.
# >= 6: Hinweis auf Zwangsstoerung auch vs. angstbezogene Stoerungen.
klassifiziere_oci4 = function(score) {
if (is.na(score)) {
return(list(
titel = "Nicht berechenbar",
hinweis = "Der Summenscore konnte nicht berechnet werden.",
farbe = "#888888",
zone = "na"
))
}
if (score < 4) {
return(list(
titel = "Unauffaellig",
hinweis = paste0(
"Gesamtscore ", score, " / 16 liegt unter dem Cutoff von 4. ",
"Kein Hinweis auf eine Zwangsstoerung im Vergleich zu nicht-klinischen Personen."
),
farbe = "#2E7D32",
zone = "gruen"
))
}
if (score < 6) {
return(list(
titel = "Cutoff (vs. nicht-klinisch) ueberschritten",
hinweis = paste0(
"Gesamtscore ", score, " / 16: Cutoff >= 4 erreicht. ",
"Hinweis auf eine Zwangsstoerung im Vergleich zu nicht-klinischen Personen. ",
"Der Cutoff >= 6 (Abgrenzung zu angstbezogenen Stoerungen) ist noch nicht erreicht."
),
farbe = "#E65100",
zone = "orange"
))
}
list(
titel = "Beide Cutoffs ueberschritten",
hinweis = paste0(
"Gesamtscore ", score, " / 16: Cutoff >= 6 erreicht. ",
"Hinweis auf eine Zwangsstoerung sowohl im Vergleich zu nicht-klinischen Personen ",
"als auch im Vergleich zu angstbezogenen Stoerungen."
),
farbe = "#B71C1C",
zone = "dunkelrot"
)
}
erstelle_gauge_oci4 = function(score) {
zonen = data.frame(
xmin = c(0, 4, 6),
xmax = c(4, 6, 16),
zone = c("Unauffaellig (0-3)", "vs. nicht-klinisch (4-5)", "vs. angstbezogen (6-16)"),
stringsAsFactors = FALSE
)
zonen$zone = factor(zonen$zone, levels = zonen$zone)
zonen_farben = c(
"Unauffaellig (0-3)" = "#C8E6C9",
"vs. nicht-klinisch (4-5)" = "#FFE0B2",
"vs. angstbezogen (6-16)" = "#FFCDD2"
)
zone_mitte = c(2, 5, 11)
zone_labels = c("Unauffaellig\n0-3", "Cutoff >= 4\n4-5", "Cutoff >= 6\n6-16")
p = ggplot() +
geom_rect(data = zonen,
aes(xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = 0, ymax = 1, fill = zone),
colour = "white", linewidth = 1) +
scale_fill_manual(values = zonen_farben, guide = "none") +
annotate("text", x = zone_mitte, y = 0.5, label = zone_labels,
size = 2.9, colour = "#444444", fontface = "bold", lineheight = 0.9) +
scale_x_continuous(limits = c(0, 16), expand = c(0, 0),
breaks = c(0, 4, 6, 16)) +
scale_y_continuous(limits = c(-0.25, 1.35), expand = c(0, 0)) +
labs(x = "OCI-4 Summenscore (0-16)", y = NULL) +
theme_minimal(base_size = 11) +
theme(
axis.text.y = element_blank(),
axis.ticks.y = element_blank(),
panel.grid = element_blank(),
plot.background = element_rect(fill = "white", colour = NA),
panel.background = element_rect(fill = "white", colour = NA),
axis.line.x = element_line(colour = "#cccccc", linewidth = 0.5),
axis.text.x = element_text(colour = "#666666", size = 9)
)
if (!is.na(score)) {
p = p +
geom_segment(aes(x = score, xend = score, y = -0.1, yend = 1.1),
colour = AKZENT_FARBE, linewidth = 2.5, lineend = "round") +
annotate("text", x = score, y = 1.26,
label = as.character(score),
colour = AKZENT_FARBE, fontface = "bold", size = 4.2)
}
p
}
# UI ####
app_css = "
body { font-family: 'Segoe UI', Arial, sans-serif; background: #f5f5f5; }
.app-header {
background: #8B2635; color: white; padding: 18px 24px 14px;
margin-bottom: 20px; border-radius: 0 0 6px 6px;
}
.app-header h2 { margin: 0; font-size: 1.5rem; font-weight: 600; }
.app-header p { margin: 4px 0 0; opacity: 0.85; font-size: 0.9rem; }
.input-panel {
background: white; border-radius: 6px; padding: 16px 20px;
margin-bottom: 16px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,.12);
display: flex; align-items: flex-end; gap: 12px; flex-wrap: wrap;
}
.input-panel .form-group { margin-bottom: 0; }
.input-panel label { font-weight: 600; color: #333; }
.btn-laden {
background: #8B2635 !important; color: white !important;
border: none !important; border-radius: 4px !important;
padding: 8px 20px !important; font-weight: 600 !important; cursor: pointer;
}
.btn-laden:hover { background: #6d1e29 !important; }
.alert-fehler {
background: #FFEBEE; border-left: 5px solid #C62828;
padding: 12px 16px; border-radius: 4px; color: #B71C1C;
margin-bottom: 12px; font-weight: 500;
}
.alert-warnung {
background: #FFF3E0; border-left: 5px solid #E65100;
padding: 10px 16px; border-radius: 4px; color: #BF360C;
margin-bottom: 12px; font-size: 0.93em; font-weight: 500;
}
.abschnitt-karte {
background: white; border-radius: 6px; padding: 20px 24px;
margin-bottom: 16px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,.12);
}
.abschnitt-titel {
color: #8B2635; font-size: 1.15rem; font-weight: 700;
border-bottom: 2px solid #8B2635; padding-bottom: 8px; margin-bottom: 14px;
}
.meta-block { margin-bottom: 10px; color: #555; font-size: 0.95em; }
.meta-block strong { color: #222; }
.diagnose-box {
border-radius: 6px; padding: 14px 18px; margin: 12px 0;
border-left: 5px solid;
}
.diagnose-titel { font-weight: 700; font-size: 1.05rem; margin-bottom: 6px; }
.diagnose-hinweis { font-size: 0.93em; line-height: 1.55; }
.diagnose-disclaimer {
font-size: 0.82em; color: #777; font-style: italic;
margin-top: 10px; border-top: 1px solid rgba(0,0,0,.1); padding-top: 8px;
}
.oci4-zone-gruen { background: #E8F5E9; border-color: #A5D6A7; color: #2E7D32; }
.oci4-zone-orange { background: #FFF3E0; border-color: #FFCC80; color: #E65100; }
.oci4-zone-dunkelrot { background: #FFEBEE; border-color: #EF9A9A; color: #B71C1C; }
.oci4-zone-na { background: #F5F5F5; border-color: #9E9E9E; color: #424242; }
.item-zeile {
display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;
padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid #F0F0F0;
}
.item-nr { font-weight: 600; color: #8B2635; min-width: 26px; flex-shrink: 0; }
.item-subskala { font-weight: 600; color: #555; min-width: 130px; flex-shrink: 0; }
.item-text { flex: 1; color: #333; font-size: 0.92em; }
.stufe-badge {
border-radius: 4px; padding: 2px 9px; font-weight: 700;
font-size: 0.82em; white-space: nowrap; display: inline-block; flex-shrink: 0;
}
.stufe-badge-0 { background: #4CAF50; color: white; }
.stufe-badge-1 { background: #AED581; color: #333333; }
.stufe-badge-2 { background: #FFB300; color: #333333; }
.stufe-badge-3 { background: #EF5350; color: white; }
.stufe-badge-4 { background: #B71C1C; color: white; }
.score-zahl { font-size: 2.2rem; font-weight: 800; color: #8B2635; }
.cutoff-info { font-size: 0.88em; color: #555; margin-top: 4px; }
"
app_css = gsub("#8B2635", AKZENT_FARBE, app_css, fixed = TRUE)
ui = fluidPage(
tags$head(
tags$meta(charset = "UTF-8"),
tags$style(HTML(app_css))
),
div(class = "app-header",
tags$h2("OCI-4 – Obsessive Compulsive Inventory (4 Items)"),
tags$p("Mueller, Jelinek, Fink-Lamotte, Scheunemann, McKay, Abramowitz, Abramovitch & Cludius, 2024")
),
div(class = "container-fluid",
div(class = "input-panel",
div(style = "min-width: 360px; white-space: nowrap;",
textInput("pseudonym",
label = tagList(
"Pseudonym",
tags$span(style = "font-weight: normal; font-style: italic; font-size: 0.78em; color: #888; margin-left: 4px; white-space: nowrap;",
"optional, hat Vorrang vor Chiffre")
),
placeholder = "optional", width = "340px")
),
div(style = "min-width: 200px;",
textInput("chiffre", label = "Patientenchiffre",
placeholder = "z.B. P000123", width = "100%")
),
actionButton("btn_suchen", "Auswerten", class = "btn btn-primary btn-laden"),
div(style = "margin-left: auto;",
downloadButton("download_word", "Word-Export (.docx)",
style = paste0(
"background:", AKZENT_FARBE, "; color:white; border:none;",
" font-weight:600; padding:8px 20px; border-radius:4px;"
)
)
)
),
uiOutput("fehler_ui"),
uiOutput("warnung_ui"),
uiOutput("ergebnis_ui")
)
)
# Word-Export ####
erstelle_oci4_docx = function(d) {
doc = read_docx()
fp_titel = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 18)
fp_abschnitt = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 13)
fp_label = fp_text(bold = TRUE, font.size = 11)
fp_normal = fp_text(font.size = 11)
fp_disclaimer = fp_text(font.size = 9, italic = TRUE, color = "#777777")
zone_farbe = OCI4_ZONE_WORD_FARBEN[[d$klassifikation$zone]]
fp_kat_titel = fp_text(bold = TRUE, font.size = 12,
color = zone_farbe$text, shading.color = zone_farbe$bg)
fp_kat_text = fp_text(font.size = 11,
color = zone_farbe$text, shading.color = zone_farbe$bg)
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("OCI-4 - Einzelauswertung", fp_titel)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext("Chiffre: ", fp_label),
ftext(d$chiffre, fp_normal),
ftext(" Datum: ", fp_label),
ftext(d$datum_str, fp_normal)
))
if (!is.null(d$info_mehrere)) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext(d$info_mehrere,
fp_text(font.size = 10, italic = TRUE, color = "#555555"))
))
}
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Auswertung", fp_abschnitt)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext("Summenscore: ", fp_label),
ftext(paste0(d$summenscore, " / 16"), fp_kat_text)
))
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Klassifikation", fp_abschnitt)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(d$klassifikation$titel, fp_kat_titel)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(d$klassifikation$hinweis, fp_kat_text)))
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("OCI-4 Einzelitems", fp_abschnitt)))
for (i in seq_len(4)) {
stufe = d$stufen[i]
anker = d$anker_texte[i]
stufe_key = if (!is.na(stufe) && stufe >= 0L && stufe <= 4L)
as.character(stufe) else "0"
anker_txt = if (!is.na(anker)) anker else
c("Ueberhaupt nicht", "Ein wenig", "Maessig", "Stark", "Extrem")[as.integer(stufe_key) + 1L]
item_txt = if (!is.na(d$item_texte[i])) d$item_texte[i] else OCI4_ITEMS$itemtext_fallback[i]
fp_badge = fp_text(
color = OCI4_BADGE_TEXT_FARBEN[[stufe_key]],
bold = TRUE,
shading.color = OCI4_BADGE_FARBEN[[stufe_key]],
font.size = 10
)
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext(paste0(OCI4_ITEMS$subskala[i], ": "), fp_label),
ftext(paste0(item_txt, " "), fp_normal),
ftext(paste0(" ", anker_txt, " "), fp_badge)
))
}
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(OCI4_DISCLAIMER, fp_disclaimer)))
doc
}
# Server ####
server = function(input, output, session) {
# --- pseudonym-support-injection v1 ---
observe({
query = parseQueryString(session$clientData$url_search)
if (!is.null(query$pseudonym) && nchar(trimws(query$pseudonym)) > 0) {
updateTextInput(session, "pseudonym", value = trimws(query$pseudonym))
}
})
observe({
query = parseQueryString(session$clientData$url_search)
if (!is.null(query$chiffre) && nchar(trimws(query$chiffre)) > 0) {
updateTextInput(session, "chiffre", value = toupper(trimws(query$chiffre)))
}
})
# Skripte werden NICHT beim App-Start gesourct, nur beim Klick auf "Auswerten".
ergebnis_r = eventReactive(input$btn_suchen, {
chiffre = toupper(trimws(input$chiffre))
if ((nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && nchar(chiffre) == 0))
return(list(error = "Bitte eine Patientenchiffre eingeben."))
if (!(nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0 || grepl("^[A-Z][0-9]{6}$", chiffre)))
return(list(error = paste0(
"Ungueltige Chiffre. Erwartet: ein Grossbuchstabe + 6 Ziffern (z.B. P000123).")))
if (!file.exists(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT))
return(list(error = paste0(
"Download-Skript nicht gefunden:\n", PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT)))
if (!file.exists(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT))
return(list(error = paste0(
"Pseudonym-Skript nicht gefunden:\n", PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT)))
res_dl = tryCatch(
{ source(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT, local = FALSE); list(ok = TRUE) },
error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message)
)
if (!res_dl$ok)
return(list(error = paste0("Fehler im Download-Skript: ", res_dl$msg)))
db_ordner = local({
ordner = dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE))
gefunden = NULL
for (i in 1:5) {
if (file.exists(file.path(ordner, "pseudonyme.db"))) {
gefunden = ordner
break
}
elternteil = dirname(ordner)
if (elternteil == ordner) break
ordner = elternteil
}
gefunden
})
alter_wd = getwd()
wd_ziel = if (!is.null(db_ordner)) db_ordner else
dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE))
setwd(wd_ziel)
on.exit(setwd(alter_wd), add = TRUE)
res_ps = tryCatch(
{ source(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, local = FALSE)
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) {
.pw_wert = trimws(input$pseudonym)
.pw_tab = get("pseudo", envir = .GlobalEnv)
.pw_treffer = .pw_tab[.pw_tab$pseudonym == .pw_wert, ]
if (nrow(.pw_treffer) > 0) chiffre = toupper(trimws(.pw_treffer$chiffre[1]))
}; list(ok = TRUE) },
error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message)
)
if (!res_ps$ok)
return(list(error = paste0("Fehler im Pseudonym-Skript: ", res_ps$msg)))
if (!exists("daten_oci4", envir = .GlobalEnv))
return(list(error = paste0(
"Objekt 'daten_oci4' nach dem Sourcen nicht gefunden. ",
"Bitte Download-Skript pruefen.")))
if (!exists("pseudo", envir = .GlobalEnv))
return(list(error = paste0(
"Objekt 'pseudo' nach dem Sourcen nicht gefunden. ",
"Bitte Pseudonym-Skript pruefen.")))
daten = get("daten_oci4", envir = .GlobalEnv)
pseudo_df = get("pseudo", envir = .GlobalEnv)
treffer_ps = pseudo_df[pseudo_df$chiffre == chiffre, ]
if (nrow(treffer_ps) == 0)
return(list(error = paste0(
"Chiffre '", chiffre, "' wurde in der Pseudonym-Datenbank nicht gefunden.")))
alle_pseudonyme = unique(treffer_ps$pseudonym)
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) alle_pseudonyme = trimws(input$pseudonym)
treffer_dat = daten[daten$session %in% alle_pseudonyme, ]
if (nrow(treffer_dat) == 0)
return(list(error = paste0(
"Kein OCI-4-Datensatz fuer Chiffre '", chiffre, "' gefunden. ",
"(", length(alle_pseudonyme), " Pseudonym(e) geprueft)")))
# Zeitstempelspalte fuer die Auswahl bei Mehrfachausfuellungen: 'created'
# (formr-Session-Erstellungszeitpunkt). Beim ersten echten Testlauf mit
# str(daten_oci4) gegenpruefen, ob 'created' oder 'ended' die passende
# Spalte ist - siehe Hinweis im Build-Prompt (Abschnitt 2/8/9).
info_mehrere = NULL
if (nrow(treffer_dat) > 1) {
n = nrow(treffer_dat)
treffer_dat = treffer_dat[order(treffer_dat$created, decreasing = TRUE), ]
datum_neu = tryCatch(
format(as.POSIXct(treffer_dat$created[1]), "%d.%m.%Y %H:%M"),
error = function(e) "unbekanntes Datum"
)
info_mehrere = paste0(
"Mehrere Ausfuellungen gefunden (", n, " Eintraege). ",
"Angezeigt wird die neueste vom ", datum_neu, "."
)
treffer_dat = treffer_dat[1, , drop = FALSE]
}
zeile = treffer_dat[1, , drop = FALSE]
datum_str = tryCatch(
format(as.POSIXct(zeile[["created"]][1]), "%d.%m.%Y"),
error = function(e) format(Sys.Date(), "%d.%m.%Y")
)
item_texte = sapply(seq_len(4), function(i) {
var = OCI4_ITEMS$var[i]
txt = clean_item_label(attr(daten[[var]], "label"))
if (is.na(txt)) OCI4_ITEMS$itemtext_fallback[i] else txt
})
stufen = sapply(seq_len(4), function(i) {
var = OCI4_ITEMS$var[i]
oci4_get_level(daten[[var]], zeile[[var]])
})
anker_texte = sapply(seq_len(4), function(i) {
var = OCI4_ITEMS$var[i]
oci4_get_anker(daten[[var]], zeile[[var]])
})
summenscore = if (any(is.na(stufen))) NA_integer_ else sum(stufen)
klassifikation = klassifiziere_oci4(summenscore)
list(
chiffre = chiffre,
datum_str = datum_str,
info_mehrere = info_mehrere,
summenscore = summenscore,
stufen = stufen,
anker_texte = anker_texte,
item_texte = item_texte,
klassifikation = klassifikation,
error = NULL
)
})
output$fehler_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
if (!is.null(d$error)) div(class = "alert-fehler", d$error)
})
output$warnung_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
if (!is.null(d$error) || is.null(d$info_mehrere)) return(NULL)
div(class = "alert-warnung", d$info_mehrere)
})
output$ergebnis_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
if (!is.null(d$error)) return(NULL)
klass = d$klassifikation
items_ui = lapply(seq_len(4), function(i) {
stufe = d$stufen[i]
anker = d$anker_texte[i]
sk = if (!is.na(stufe) && stufe >= 0L && stufe <= 4L)
as.character(stufe) else "0"
anker_txt = if (!is.na(anker)) anker else
c("Ueberhaupt nicht", "Ein wenig", "Maessig", "Stark", "Extrem")[as.integer(sk) + 1L]
item_txt = if (!is.na(d$item_texte[i])) d$item_texte[i] else OCI4_ITEMS$itemtext_fallback[i]
div(class = "item-zeile",
div(class = "item-subskala", OCI4_ITEMS$subskala[i]),
div(class = "item-text", item_txt),
span(class = paste0("stufe-badge stufe-badge-", sk),
paste0(stufe, " - ", anker_txt))
)
})
div(class = "abschnitt-karte",
div(class = "abschnitt-titel", "OCI-4"),
div(class = "meta-block",
tags$strong("Chiffre: "), d$chiffre,
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Ausfuelldatum: "), d$datum_str
),
tags$hr(),
fluidRow(
column(3,
div(
div(class = "score-zahl", d$summenscore),
div("Summenscore (0-16)", style = "color:#555;"),
div(class = "cutoff-info",
tags$span(style = paste0("color:", klass$farbe, "; font-weight:600;"),
klass$titel)
)
)
),
column(9, plotOutput("gauge_plot", height = "160px"))
),
tags$hr(),
tags$h5("Klassifikation"),
div(class = paste0("diagnose-box oci4-zone-", klass$zone),
div(class = "diagnose-titel", klass$titel),
div(class = "diagnose-hinweis", klass$hinweis),
div(class = "diagnose-disclaimer", OCI4_DISCLAIMER)
),
tags$hr(),
tags$h5("OCI-4 Einzelitems"),
div(items_ui)
)
})
output$gauge_plot = renderPlot({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
req(is.null(d$error))
erstelle_gauge_oci4(d$summenscore)
}, bg = "transparent")
output$download_word = downloadHandler(
filename = function() {
d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
chiffre = if (is.list(d) && is.null(d$error) && nchar(d$chiffre) > 0)
d$chiffre else "export"
# Datum aus dem Ausfuelldatum der Daten (d$datum_str), nicht Sys.Date() -
# Fallback auf Sys.Date() nur, falls d$datum_str nicht parsebar ist.
datum = if (is.list(d) && is.null(d$error) && !is.null(d$datum_str))
tryCatch(
format(as.Date(d$datum_str, "%d.%m.%Y"), "%Y%m%d"),
error = function(e) format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
)
else
format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
paste0("OCI4_", chiffre, "_", datum, ".docx")
},
content = function(file) {
d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
daten_ok = is.list(d) && is.null(d$error)
if (!daten_ok) {
doc = read_docx()
doc = body_add_par(doc,
"Kein Datensatz geladen. Bitte zuerst Chiffre eingeben und 'Auswerten' klicken.",
style = "Normal")
print(doc, target = file)
return()
}
doc = tryCatch(
erstelle_oci4_docx(d),
error = function(e) {
err_doc = read_docx()
body_add_par(err_doc,
paste0("Fehler beim Erstellen des Word-Dokuments: ", e$message),
style = "Normal")
}
)
print(doc, target = file)
}
)
}
# Start ####
shinyApp(ui, server)

2879
OCI-4/renv.lock Normal file
View file

File diff suppressed because it is too large Load diff

16
OCI-4/setup_renv.R Normal file
View file

@ -0,0 +1,16 @@
# Einmalig ausfuehren, bevor die App zum ersten Mal gestartet wird.
# Initialisiert renv und installiert alle benoetigten Pakete.
#
# DBI und RSQLite werden vom gesourcten Pseudonym-Skript benoetigt,
# nicht direkt von der App selbst. formr wird nur im externen
# Download-Skript gebraucht (remotes::install_github("rubenarslan/formr")),
# nicht hier.
renv::init()
pkgs = c("shiny", "dplyr", "ggplot2", "haven", "officer", "DBI", "RSQLite", "remotes", "formr")
install.packages(pkgs)
renv::snapshot()
message("Setup abgeschlossen. App starten mit: shiny::runApp()")