# Präambel ####

PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT = "../API/get_data_hadsd.R"    # liefert beim Sourcen: daten_hadsd
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = "../get_pseudo.R"       # liefert beim Sourcen: pseudo
AKZENT_FARBE = "#8B2635"

HADSD_DISCLAIMER = paste0(
  "Diese Auswertung ist ein Hilfsmittel fuer klinisches Fachpersonal und ersetzt ",
  "keine klinische Diagnose. Die Interpretation obliegt der behandelnden Person."
)

# Verlauf gruen -> dunkelrot entspricht den 4 Antwortstufen 0-3.
HADSD_BADGE_FARBEN = c(
  "0" = "#4CAF50",
  "1" = "#F48FB1",
  "2" = "#EF5350",
  "3" = "#B71C1C"
)
HADSD_BADGE_TEXT_FARBEN = c(
  "0" = "white",
  "1" = "#333333",
  "2" = "white",
  "3" = "white"
)

library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(haven)
library(officer)
library(DBI)
library(RSQLite)


# 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 ####

# Item -> Subskala-Zuordnung und Recode-Tabelle, verifiziert gegen
# "HADS-D_Hospital Anxiety and Depression Scale.pdf" (S. 1-4) und
# gegengeprueft mit "HADS-D_Auswertungshinweise.pdf" (S. 6-7).
# Die Choice-Texte sind in Druckreihenfolge (choice1 -> choice4) uebernommen,
# NICHT nach Wortlaut/Sympathie einer Option neu abgeleitet.
# Item 6 ist bewusst NICHT invertiert: die Druckreihenfolge der Antworten ist
# dort bereits "am wenigsten gluecklich zuerst", anders als bei den uebrigen
# Depressions-Items.
HADSD_ITEMS = list(
  hadsd_01 = list(skala = "Angst", werte = c(
    "meistens" = 3, "oft" = 2, "von Zeit zu Zeit/gelegentlich" = 1, "ueberhaupt nicht" = 0
  )),
  hadsd_02 = list(skala = "Depression", werte = c(
    "ganz genau so" = 0, "nicht ganz so sehr" = 1, "nur noch ein wenig" = 2, "kaum oder gar nicht" = 3
  )),
  hadsd_03 = list(skala = "Angst", werte = c(
    "ja, sehr stark" = 3, "ja, aber nicht allzu stark" = 2,
    "etwas, aber es macht mir keine Sorgen" = 1, "ueberhaupt nicht" = 0
  )),
  hadsd_04 = list(skala = "Depression", werte = c(
    "ja, so viel wie immer" = 0, "nicht mehr ganz so viel" = 1,
    "inzwischen viel weniger" = 2, "ueberhaupt nicht" = 3
  )),
  hadsd_05 = list(skala = "Angst", werte = c(
    "einen Grossteil der Zeit" = 3, "verhaeltnismaessig oft" = 2,
    "von Zeit zu Zeit, aber nicht allzu oft" = 1, "nur gelegentlich/nie" = 0
  )),
  hadsd_06 = list(skala = "Depression", werte = c(
    "ueberhaupt nicht" = 3, "selten" = 2, "manchmal" = 1, "meistens" = 0
  )),
  hadsd_07 = list(skala = "Angst", werte = c(
    "ja, natuerlich" = 0, "gewoehnlich schon" = 1, "nicht oft" = 2, "ueberhaupt nicht" = 3
  )),
  hadsd_08 = list(skala = "Depression", werte = c(
    "fast immer" = 3, "sehr oft" = 2, "manchmal" = 1, "ueberhaupt nicht" = 0
  )),
  hadsd_09 = list(skala = "Angst", werte = c(
    "ueberhaupt nicht" = 0, "gelegentlich" = 1, "ziemlich oft" = 2, "sehr oft" = 3
  )),
  hadsd_10 = list(skala = "Depression", werte = c(
    "ja, stimmt genau" = 3, "ich kuemmere mich nicht so sehr darum, wie ich sollte" = 2,
    "moeglicherweise kuemmere ich mich zu wenig darum" = 1,
    "ich kuemmere mich so viel darum wie immer" = 0
  )),
  hadsd_11 = list(skala = "Angst", werte = c(
    "ja, tatsaechlich sehr" = 3, "ziemlich" = 2, "nicht sehr" = 1, "ueberhaupt nicht" = 0
  )),
  hadsd_12 = list(skala = "Depression", werte = c(
    "ja, sehr" = 0, "eher weniger als frueher" = 1, "viel weniger als frueher" = 2,
    "kaum bis gar nicht" = 3
  )),
  hadsd_13 = list(skala = "Angst", werte = c(
    "ja, tatsaechlich sehr oft" = 3, "ziemlich oft" = 2, "nicht sehr oft" = 1, "ueberhaupt nicht" = 0
  )),
  hadsd_14 = list(skala = "Depression", werte = c(
    "oft" = 0, "manchmal" = 1, "eher selten" = 2, "sehr selten" = 3
  ))
)

HADSD_ANGST_NR = c(1, 3, 5, 7, 9, 11, 13)
HADSD_DEPRESSION_NR = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14)

HADSD_CUTOFF_ANGST = 10
HADSD_CUTOFF_DEPRESSION = 8

# Ob formr bei mc-Items (Typ "mc", nicht "mc_button") den Choice-TEXT direkt
# oder eine haven-labelled (dbl+lbl) Spalte mit Zahlenwert+Label exportiert,
# ist fuer diese formr-Installation nicht gegen echte Exportdaten verifiziert.
# Beide Faelle werden hier robust abgedeckt.
hadsd_choice_text = function(spalte) {
  if (haven::is.labelled(spalte)) return(as.character(haven::as_factor(spalte)))
  as.character(spalte)
}

# Vereinheitlicht Umlaute fuer robuste Lookup-Vergleiche, damit ein Encoding-
# Versatz zwischen xlsx-Choice-Text und Quelltext nicht zu einem stillen
# Nicht-Zuordnen fuehrt. Gross-/Kleinschreibung bleibt unveraendert erhalten
# (Vergleich bleibt case-sensitiv, wie in der Auswertungsvorgabe gefordert).
hadsd_normalisiere = function(text) {
  text = gsub("ä", "ae", text); text = gsub("ö", "oe", text); text = gsub("ü", "ue", text)
  text = gsub("Ä", "Ae", text); text = gsub("Ö", "Oe", text); text = gsub("Ü", "Ue", text)
  text = gsub("ß", "ss", text)
  trimws(text)
}

# Rekodiert ein einzelnes HADS-D-Item. Bei nicht zuordenbarem Text (NA, leerer
# String, unerwarteter Text) wird das Item als fehlend markiert (zuordenbar =
# FALSE), NIE stillschweigend als 0 gewertet.
hadsd_recode_item = function(item_key, rohwert) {
  text_roh = hadsd_choice_text(rohwert)
  text_roh = if (length(text_roh) == 0) NA_character_ else text_roh[1]

  if (is.na(text_roh) || trimws(text_roh) == "") {
    return(list(text = NA_character_, wert = NA_integer_, zuordenbar = FALSE))
  }

  text_norm = hadsd_normalisiere(text_roh)
  werte_tab = HADSD_ITEMS[[item_key]]$werte
  namen_norm = hadsd_normalisiere(names(werte_tab))
  pos = match(text_norm, namen_norm)

  if (is.na(pos)) {
    return(list(text = trimws(text_roh), wert = NA_integer_, zuordenbar = FALSE))
  }

  list(text = trimws(text_roh), wert = as.integer(werte_tab[[pos]]), zuordenbar = TRUE)
}

# Entfernt formr-Markdown-Reste aus dem Itemtext: fuehrende Nummerierung
# (z.B. "1. " oder "01) ") und Fettschrift-Sternchen ("**Text**"), die im
# label-Attribut vorkommen koennen.
hadsd_item_label = function(label_attr) {
  if (is.null(label_attr) || length(label_attr) == 0 || is.na(label_attr[1])) {
    return(NA_character_)
  }
  txt = trimws(as.character(label_attr[1]))
  txt = sub("^\\d+[.)]\\s*", "", txt)
  txt = gsub("\\*\\*", "", txt)
  trimws(txt)
}

# Summenscore je Subskala. Fehlt eines der 7 Items, wird NICHT summiert,
# sondern die/das fehlende(n) Itemnummer(n) werden zurueckgegeben.
hadsd_subskala_score = function(item_ergebnisse, item_nummern) {
  werte = sapply(item_nummern, function(nr) item_ergebnisse[[sprintf("hadsd_%02d", nr)]]$wert)
  fehlende_items = item_nummern[is.na(werte)]
  if (length(fehlende_items) > 0) {
    return(list(score = NA_integer_, auswertbar = FALSE, fehlende_items = fehlende_items))
  }
  list(score = as.integer(sum(werte)), auswertbar = TRUE, fehlende_items = integer(0))
}

# Binaeres Cutoff-Schema (Herrmann, Buss & Snaith, 1995), pro Subskala
# UNABHAENGIG angewendet. Die Quelle formuliert dies als einen Satz
# "Angst > 10 und Depression > 8 -> psychisch auffaellig"; das "und" wird hier
# als Aufzaehlung zweier getrennter, je Subskala unabhaengig geltender Cutoffs
# interpretiert (Standard-HADS-Auswertungslogik), NICHT als gemeinsame
# Bedingung, die beide Subskalen gleichzeitig ueberschreiten muesste. Diese
# Interpretation ist plausibel, aber nicht wortwoertlich als "unabhaengig" in
# der Quelle markiert - bei einem ersten Testfall mit nur einer auffaelligen
# Subskala kurz gegen die Original-PDF verifizieren. Kein dreistufiges Schema.
hadsd_klassifikation = function(score, cutoff) {
  if (is.na(score)) return(NA_character_)
  if (score > cutoff) "auffaellig" else "im Normbereich"
}

make_gauge_hadsd = function(score, cutoff, max_wert, titel) {
  ggplot() +
    geom_rect(aes(xmin = 0, xmax = cutoff, ymin = 0, ymax = 1),
              fill = "#E8F5E9", color = NA) +
    geom_rect(aes(xmin = cutoff, xmax = max_wert, ymin = 0, ymax = 1),
              fill = "#FFEBEE", color = NA) +
    geom_rect(aes(xmin = 0, xmax = max_wert, ymin = 0, ymax = 1),
              fill = NA, color = "#9E9E9E", linewidth = 0.6) +
    geom_vline(xintercept = cutoff, color = "#E65100", linetype = "dashed", linewidth = 1) +
    geom_segment(aes(x = score, xend = score, y = -0.25, yend = 1.25),
                 color = AKZENT_FARBE, linewidth = 2.5) +
    geom_label(aes(x = score, y = 1.6, label = paste0("Score: ", score)),
               fill = AKZENT_FARBE, color = "white", fontface = "bold",
               linewidth = 0, size = 4) +
    annotate("text", x = cutoff, y = -0.55, label = paste0("Cutoff: ", cutoff),
             color = "#E65100", size = 3.2, hjust = 0.5) +
    scale_x_continuous(limits = c(-1, max_wert + 1), breaks = sort(unique(c(0, cutoff, max_wert)))) +
    scale_y_continuous(limits = c(-0.8, 2.0)) +
    theme_minimal(base_size = 12) +
    theme(
      axis.text.y = element_blank(),
      axis.ticks.y = element_blank(),
      panel.grid.major.y = element_blank(),
      panel.grid.minor = element_blank(),
      axis.title.y = element_blank(),
      plot.margin = margin(t = 5, r = 10, b = 5, l = 10)
    ) +
    labs(x = paste0(titel, " (0-", max_wert, ")"), y = NULL)
}


# UI ####

app_css = "
body { font-family: 'Segoe UI', Arial, sans-serif; background: #f5f5f5; }
.container-fluid { max-width: 1100px; }
.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;
}
.skalen-reihe { display: flex; gap: 16px; flex-wrap: wrap; }
.skalen-reihe .abschnitt-karte { flex: 1; min-width: 320px; }
.meta-block { margin-bottom: 10px; color: #555; font-size: 0.95em; }
.meta-block strong { color: #222; }
.score-zahl { font-size: 2.2rem; font-weight: 800; color: #8B2635; }
.cutoff-info { font-size: 0.88em; color: #555; margin-top: 4px; }
.nicht-auswertbar { font-size: 1.2rem; font-weight: 700; color: #B71C1C; }
.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-text { flex: 1; color: #333; font-size: 0.92em; }
.item-skala {
  font-size: 0.72em; font-weight: 700; text-transform: uppercase;
  color: #888; min-width: 78px; flex-shrink: 0; padding-top: 2px;
}
.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: #F48FB1; color: #333333; }
.stufe-badge-2 { background: #EF5350; color: white; }
.stufe-badge-3 { background: #B71C1C; color: white; }
.stufe-badge-fehlend { background: #FEECEB; color: #B71C1C; }
"

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$h2("HADS-D - Hospital Anxiety and Depression Scale"),
    tags$p("Deutsche Version | getrennte Auswertung der Subskalen Angst und Depression")
  ),

  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)")
      )
    ),

    uiOutput("fehler_ui"),
    uiOutput("warnung_ui"),
    uiOutput("ergebnis_ui")
  )
)


# Word-Export ####

erstelle_hadsd_docx = function(erg) {
  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_auffaellig = fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = "#C62828")
  fp_normbereich = fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = "#2E7D32")
  fp_fehlend = fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = "#B71C1C")
  fp_warnung = fp_text(font.size = 10, italic = TRUE, color = "#BF360C")
  fp_disclaimer = fp_text(font.size = 9, italic = TRUE, color = "#777777")

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("HADS-D - Einzelauswertung", fp_titel)))
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(
    ftext("Chiffre: ", fp_label), ftext(erg$chiffre, fp_normal),
    ftext("     Ausfuelldatum: ", fp_label), ftext(erg$ausfuelldatum, fp_normal)
  ))
  if (!is.null(erg$info_mehrere)) {
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(erg$info_mehrere, fp_warnung)))
  }
  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")

  fuege_subskala_hinzu = function(doc, titel, subskala, cutoff) {
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(titel, fp_abschnitt)))
    if (!isTRUE(subskala$auswertbar)) {
      doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
        paste0("nicht auswertbar (Item(s) ", paste(subskala$fehlende_items, collapse = ", "),
               " fehlen)"), fp_fehlend
      )))
    } else {
      fp_score = if (identical(subskala$klassifikation, "auffaellig")) fp_auffaellig else fp_normbereich
      doc = body_add_fpar(doc, fpar(
        ftext(paste0("Summenscore: ", subskala$score, " / 21  (Cutoff: > ", cutoff, ")     "), fp_label),
        ftext(subskala$klassifikation, fp_score)
      ))
    }
    doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
    doc
  }

  doc = fuege_subskala_hinzu(doc, "Angst", erg$angst, HADSD_CUTOFF_ANGST)
  doc = fuege_subskala_hinzu(doc, "Depression", erg$depression, HADSD_CUTOFF_DEPRESSION)

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("HADS-D Einzelitems", fp_abschnitt)))

  for (nr in 1:14) {
    it = erg$items[[sprintf("hadsd_%02d", nr)]]
    stufe_key = if (isTRUE(it$zuordenbar)) as.character(it$wert) else NA_character_
    antwort_txt = if (isTRUE(it$zuordenbar)) it$text else "nicht zuordenbar"

    fp_badge = if (!is.na(stufe_key) && stufe_key %in% names(HADSD_BADGE_FARBEN)) {
      fp_text(
        color = HADSD_BADGE_TEXT_FARBEN[[stufe_key]], bold = TRUE,
        shading.color = HADSD_BADGE_FARBEN[[stufe_key]], font.size = 10
      )
    } else {
      fp_text(color = "#B71C1C", bold = TRUE, shading.color = "#FEECEB", font.size = 10)
    }

    doc = body_add_fpar(doc, fpar(
      ftext(paste0(nr, ". [", it$skala, "] ", it$text_frage, "  "), fp_normal),
      ftext(paste0(" ", antwort_txt, " "), fp_badge)
    ))
  }

  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(HADSD_DISCLAIMER, fp_disclaimer)))

  doc
}


# Server ####

server = function(input, output, session) {

  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.
  ergebnis_r = eventReactive(input$btn_suchen, {

    chiffre = toupper(trimws(input$chiffre))

    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && nchar(chiffre) == 0) {
      return(list(typ = "leere_eingabe", meldung = "Bitte Chiffre oder Pseudonym eingeben."))
    }
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && !grepl("^[A-Z][0-9]{6}$", chiffre)) {
      return(list(typ = "format_fehler", meldung = paste0(
        "Ungueltige Chiffre '", chiffre, "'. Erwartet: ein Grossbuchstabe + 6 Ziffern (z.B. P000123)."
      )))
    }

    if (!file.exists(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT)) {
      return(list(typ = "pfad_fehler", meldung = paste0(
        "Download-Skript nicht gefunden:\n", PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT
      )))
    }
    if (!file.exists(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT)) {
      return(list(typ = "pfad_fehler", meldung = paste0(
        "Pseudonym-Skript nicht gefunden:\n", PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT
      )))
    }

    ok = tryCatch({
      source(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT, local = FALSE)
      list(ok = TRUE)
    }, error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message))
    if (!ok$ok) return(list(typ = "skript_fehler", meldung = paste0(
      "Fehler im Download-Skript: ", ok$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
    })
    if (is.null(db_ordner)) {
      return(list(typ = "db_fehler", meldung = paste0(
        "pseudonyme.db nicht gefunden (bis 5 Ebenen oberhalb von ",
        dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE)), " gesucht)."
      )))
    }

    alter_wd = getwd()
    on.exit(setwd(alter_wd), add = TRUE)
    setwd(db_ordner)

    ok = tryCatch({
      source(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, local = FALSE)
      list(ok = TRUE)
    }, error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message))
    if (!ok$ok) return(list(typ = "skript_fehler", meldung = paste0(
      "Fehler im Pseudonym-Skript: ", ok$msg
    )))

    if (!exists("daten_hadsd", envir = .GlobalEnv) ||
        !is.data.frame(get("daten_hadsd", envir = .GlobalEnv))) {
      return(list(typ = "daten_fehler", meldung = paste0(
        "Objekt 'daten_hadsd' nach dem Sourcen nicht gefunden oder kein Dataframe. ",
        "Bitte Download-Skript pruefen."
      )))
    }
    if (!exists("pseudo", envir = .GlobalEnv) ||
        !is.data.frame(get("pseudo", envir = .GlobalEnv))) {
      return(list(typ = "daten_fehler", meldung = paste0(
        "Objekt 'pseudo' nach dem Sourcen nicht gefunden oder kein Dataframe. ",
        "Bitte Pseudonym-Skript pruefen."
      )))
    }

    daten_hadsd = get("daten_hadsd", envir = .GlobalEnv)
    pseudo = get("pseudo", envir = .GlobalEnv)

    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) {
      pw_treffer = pseudo[pseudo$pseudonym == trimws(input$pseudonym), ]
      if (nrow(pw_treffer) > 0) chiffre = toupper(trimws(pw_treffer$chiffre[1]))
    }

    treffer_ps = pseudo[toupper(trimws(as.character(pseudo$chiffre))) == chiffre, ]
    if (nrow(treffer_ps) == 0) {
      return(list(typ = "chiffre_nicht_gefunden", meldung = paste0(
        "Chiffre '", chiffre, "' wurde in der Pseudonym-Datenbank nicht gefunden."
      )))
    }

    alle_session_ids = unique(treffer_ps$pseudonym)
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) alle_session_ids = trimws(input$pseudonym)

    treffer_dat = daten_hadsd[daten_hadsd$session %in% alle_session_ids, , drop = FALSE]
    if (nrow(treffer_dat) == 0) {
      return(list(typ = "session_nicht_gefunden", meldung = paste0(
        "Kein HADS-D-Datensatz fuer Chiffre '", chiffre, "' gefunden. (",
        length(alle_session_ids), " Pseudonym(e) geprueft)"
      )))
    }

    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]
    ausfuelldatum = tryCatch(
      format(as.POSIXct(zeile[["created"]][1]), "%d.%m.%Y"),
      error = function(e) format(Sys.Date(), "%d.%m.%Y")
    )

    items = lapply(1:14, function(nr) {
      var = sprintf("hadsd_%02d", nr)
      erg_item = hadsd_recode_item(var, zeile[[var]])
      c(erg_item, list(
        nr = nr,
        skala = HADSD_ITEMS[[var]]$skala,
        text_frage = if (!is.null(daten_hadsd[[var]])) {
          txt = hadsd_item_label(attr(daten_hadsd[[var]], "label"))
          if (is.na(txt)) paste0("Item ", nr) else txt
        } else paste0("Item ", nr)
      ))
    })
    names(items) = sprintf("hadsd_%02d", 1:14)

    angst = hadsd_subskala_score(items, HADSD_ANGST_NR)
    angst$klassifikation = hadsd_klassifikation(angst$score, HADSD_CUTOFF_ANGST)

    depression = hadsd_subskala_score(items, HADSD_DEPRESSION_NR)
    depression$klassifikation = hadsd_klassifikation(depression$score, HADSD_CUTOFF_DEPRESSION)

    list(
      typ = "ok",
      chiffre = chiffre,
      ausfuelldatum = ausfuelldatum,
      info_mehrere = info_mehrere,
      items = items,
      angst = angst,
      depression = depression
    )
  })

  output$fehler_ui = renderUI({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis_r()
    if (!identical(d$typ, "ok")) div(class = "alert-fehler", d$meldung)
  })

  output$warnung_ui = renderUI({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis_r()
    if (!identical(d$typ, "ok") || is.null(d$info_mehrere)) return(NULL)
    div(class = "alert-warnung", d$info_mehrere)
  })

  output$ergebnis_ui = renderUI({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis_r()
    if (!identical(d$typ, "ok")) return(NULL)

    subskala_karte = function(titel, subskala, cutoff, gauge_id) {
      div(class = "abschnitt-karte",
        div(class = "abschnitt-titel", titel),
        if (!isTRUE(subskala$auswertbar)) {
          div(class = "nicht-auswertbar", paste0(
            "nicht auswertbar (Item(s) ", paste(subskala$fehlende_items, collapse = ", "), " fehlen)"
          ))
        } else {
          tagList(
            div(class = "score-zahl", paste0(subskala$score, " / 21")),
            div(class = "cutoff-info",
              if (identical(subskala$klassifikation, "auffaellig")) {
                tags$span(style = "color:#B71C1C; font-weight:600;",
                  paste0(subskala$score, " > ", cutoff, ": auffaellig"))
              } else {
                tags$span(style = "color:#2E7D32; font-weight:600;",
                  paste0(subskala$score, " <= ", cutoff, ": im Normbereich"))
              }
            ),
            plotOutput(gauge_id, height = "150px")
          )
        }
      )
    }

    item_liste = function(item_nummern, titel) {
      div(class = "abschnitt-karte",
        div(class = "abschnitt-titel", titel),
        lapply(item_nummern, function(nr) {
          it = d$items[[sprintf("hadsd_%02d", nr)]]
          stufe_key = if (isTRUE(it$zuordenbar)) as.character(it$wert) else NA_character_
          badge_klasse = if (!is.na(stufe_key)) {
            paste0("stufe-badge stufe-badge-", stufe_key)
          } else {
            "stufe-badge stufe-badge-fehlend"
          }
          antwort_txt = if (isTRUE(it$zuordenbar)) it$text else "nicht zuordenbar"

          div(class = "item-zeile",
            div(class = "item-nr", paste0(nr, ".")),
            div(class = "item-skala", it$skala),
            div(class = "item-text", it$text_frage),
            span(class = badge_klasse, antwort_txt)
          )
        })
      )
    }

    tagList(
      div(class = "meta-block",
        tags$strong("Chiffre: "), d$chiffre,
        tags$span("   |   ", style = "color:#ccc;"),
        tags$strong("Ausfuelldatum: "), d$ausfuelldatum
      ),
      div(class = "skalen-reihe",
        subskala_karte("Angst", d$angst, HADSD_CUTOFF_ANGST, "gauge_angst"),
        subskala_karte("Depression", d$depression, HADSD_CUTOFF_DEPRESSION, "gauge_depression")
      ),
      item_liste(HADSD_ANGST_NR, "Angst-Items"),
      item_liste(HADSD_DEPRESSION_NR, "Depression-Items"),
      div(class = "disclaimer-block",
        style = "font-size: 0.82em; color: #777; font-style: italic; margin-top: 4px;",
        HADSD_DISCLAIMER
      )
    )
  })

  output$gauge_angst = renderPlot({
    d = ergebnis_r()
    req(identical(d$typ, "ok"), isTRUE(d$angst$auswertbar))
    make_gauge_hadsd(d$angst$score, HADSD_CUTOFF_ANGST, 21, "Angst")
  }, bg = "transparent")

  output$gauge_depression = renderPlot({
    d = ergebnis_r()
    req(identical(d$typ, "ok"), isTRUE(d$depression$auswertbar))
    make_gauge_hadsd(d$depression$score, HADSD_CUTOFF_DEPRESSION, 21, "Depression")
  }, bg = "transparent")

  output$download_word = downloadHandler(
    filename = function() {
      d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
      chiffre_esc = if (is.list(d) && identical(d$typ, "ok") && nchar(d$chiffre) > 0) {
        gsub("[^A-Za-z0-9_-]", "_", d$chiffre)
      } else {
        "export"
      }
      ausfuelldatum_fn = tryCatch(
        format(as.Date(d$ausfuelldatum, "%d.%m.%Y"), "%Y%m%d"),
        error = function(e) format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
      )
      if (is.na(ausfuelldatum_fn) || length(ausfuelldatum_fn) == 0) {
        ausfuelldatum_fn = format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
      }
      paste0("HADSD_", chiffre_esc, "_", ausfuelldatum_fn, ".docx")
    },
    content = function(file) {
      d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
      daten_ok = is.list(d) && identical(d$typ, "ok")
      if (!daten_ok) {
        doc = read_docx()
        doc = body_add_par(doc,
          "Kein Datensatz geladen. Bitte zuerst Chiffre oder Pseudonym eingeben und 'Auswerten' klicken.",
          style = "Normal")
        print(doc, target = file)
        return()
      }
      doc = tryCatch(
        erstelle_hadsd_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)