# Präambel #### AKZENT_FARBE = "#8B2635" PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT = "../API/get_data_pg13r.R" PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = "../get_pseudo.R" PG13R_DISCLAIMER = paste0( "Dies ist eine algorithmische Einordnung auf Basis des Selbstauskunfts-Screenings, ", "kein automatisiertes klinisches Urteil und kein Ersatz fuer eine klinische ", "Einschaetzung im Einzelfall." ) # Verlauf gruen -> dunkelrot entspricht den 5 Antwortstufen 0-4. PG13R_BADGE_FARBEN = c( "0" = "#4CAF50", "1" = "#F48FB1", "2" = "#EF5350", "3" = "#B71C1C", "4" = "#4A0000" ) PG13R_BADGE_TEXT_FARBEN = c( "0" = "white", "1" = "#333333", "2" = "white", "3" = "white", "4" = "white" ) PG13R_KAT_WORD_FARBEN = list( "1" = list(bg = "#F5F5F5", text = "#424242"), "2" = list(bg = "#E8F5E9", text = "#2E7D32"), "3" = list(bg = "#FFF3E0", text = "#E65100"), "4" = list(bg = "#FFF8E1", text = "#F57F17"), "5" = list(bg = "#FFEBEE", text = "#B71C1C") ) 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) lesen, damit # die Zuordnung Wert -> Stufe immer aus den Daten selbst stammt. pg13r_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 fehlenden labels: 1-basierte Kodierung angenommen as.integer(as.numeric(wert[1])) - 1L } pg13r_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", "Kaum", "Ein wenig", "Ziemlich", "Sehr")[stufe + 1L] } # Nie hartkodiert 1/2 - immer aus dem labels-Attribut der Original-Spalte. pg13r_get_label_text = 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]]) } NA_character_ } # 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]))) } pg13r_diagnose = function(verlust_text, summenscore, monate_num, beeintr_text) { if (!is.na(verlust_text) && verlust_text == "Nein") { return(list( kategorie = 1L, titel = "Kein Verlust angegeben", hinweis = paste0( "Es wurde kein Trauerfall angegeben. Die Fragen des PG-13-R ", "waren fuer die aktuelle Situation vermutlich nicht relevant." ), disclaimer = PG13R_DISCLAIMER )) } if (isTRUE(summenscore < 30)) { return(list( kategorie = 2L, titel = "Score unter Schwelle", hinweis = paste0( "Summenscore (", summenscore, " / 50) liegt unter dem Cutoff von 30. ", "Kriterien fuer Prolonged Grief Disorder nicht erfuellt." ), disclaimer = PG13R_DISCLAIMER )) } monate_ok = !is.na(monate_num) && isTRUE(monate_num >= 12) if (!monate_ok) { monats_hinweis = if (is.na(monate_num)) { "Die Angabe der Monate seit dem Verlust fehlt oder war nicht auswertbar. " } else { paste0("Vergangene Zeit seit dem Verlust: ", monate_num, " Monate (Kriterium: mind. 12 Monate). ") } return(list( kategorie = 3L, titel = "Zeitkriterium nicht erfuellt", hinweis = paste0( "Deutlich belastet (Score ", summenscore, " >= 30), aber Diagnose ", "noch nicht stellbar: ", monats_hinweis, "Erneute Einschaetzung nach Ablauf von 12 Monaten seit dem Verlust empfohlen." ), disclaimer = PG13R_DISCLAIMER )) } if (!is.na(beeintr_text) && beeintr_text == "Nein") { return(list( kategorie = 4L, titel = "Keine relevante Beeintraechtigung angegeben", hinweis = paste0( "Score-Schwelle (", summenscore, " >= 30) und Zeitkriterium (>= 12 Monate) erfuellt, ", "jedoch wurde keine relevante Funktionsbeeintraechtigung angegeben. ", "Kriterien fuer die Diagnose damit nicht vollstaendig erfuellt." ), disclaimer = PG13R_DISCLAIMER )) } if (!is.na(beeintr_text) && beeintr_text == "Ja") { return(list( kategorie = 5L, titel = "Alle Kriterien erfuellt", hinweis = paste0( "Alle drei Kriterien erfuellt: Symptomschwere (Score ", summenscore, " >= 30), ", "Zeitkriterium (>= 12 Monate seit dem Verlust) und relevante ", "Funktionsbeeintraechtigung angegeben. ", "Dies entspricht den diagnostischen Kriterien fuer Prolonged Grief Disorder ", "nach diesem Screening-Algorithmus." ), disclaimer = PG13R_DISCLAIMER )) } # Beeintraechtigung ist NA: konservativ wie Kategorie 4 behandeln. list( kategorie = 4L, titel = "Beeintraechtigung nicht angegeben", hinweis = paste0( "Score-Schwelle (", summenscore, " >= 30) und Zeitkriterium (>= 12 Monate) erfuellt, ", "jedoch liegt keine Angabe zur Funktionsbeeintraechtigung vor. ", "Ohne Bestaetigung einer Beeintraechtigung gelten die vollstaendigen Kriterien ", "als nicht erfuellt." ), disclaimer = PG13R_DISCLAIMER ) } make_gauge_pg13r = function(score) { ggplot() + geom_rect(aes(xmin = 10, xmax = 30, ymin = 0, ymax = 1), fill = "#E8F5E9", color = NA) + geom_rect(aes(xmin = 30, xmax = 50, ymin = 0, ymax = 1), fill = "#FFEBEE", color = NA) + geom_rect(aes(xmin = 10, xmax = 50, ymin = 0, ymax = 1), fill = NA, color = "#9E9E9E", linewidth = 0.6) + geom_vline(xintercept = 30, 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 = 30, y = -0.55, label = "Cutoff: 30", color = "#E65100", size = 3.2, hjust = 0.5) + annotate("text", x = 20, y = 0.5, label = "< 30", color = "#2E7D32", size = 3.5, fontface = "italic") + annotate("text", x = 40, y = 0.5, label = ">= 30", color = "#B71C1C", size = 3.5, fontface = "italic") + scale_x_continuous(limits = c(7, 53), breaks = c(10, 20, 30, 40, 50)) + 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 = "PG-13-R Summenscore (10-50)", y = NULL) } # 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; } .kontext-zeile { display: flex; gap: 8px; align-items: baseline; padding: 4px 0; color: #444; font-size: 0.93em; } .kontext-label { font-weight: 600; color: #333; min-width: 220px; } .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; } .pg-kat-1 { background: #F5F5F5; border-color: #9E9E9E; color: #424242; } .pg-kat-2 { background: #E8F5E9; border-color: #A5D6A7; color: #2E7D32; } .pg-kat-3 { background: #FFF3E0; border-color: #FFCC80; color: #E65100; } .pg-kat-4 { background: #FFF8E1; border-color: #FFE082; color: #F57F17; } .pg-kat-5 { background: #FFEBEE; border-color: #EF9A9A; 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; } .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-4 { background: #4A0000; 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("PG-13-Revised – Prolonged Grief Disorder"), tags$p("Prigerson et al. 2021 | dt. Uebersetzung AG Psychotraumatologie KU Eichstaett") ), div(class = "container-fluid", div(class = "input-panel", div(style = "min-width: 360px; white-space: nowrap;", textInput("pseudonym", label = tagList( "Pseudonym", tags$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: 180px;", textInput("chiffre", label = "Patientenchiffre", placeholder = "z.B. P000123", width = "180px") ), actionButton("btn_suchen", "Daten laden", class = "btn-laden"), div(style = "margin-left: auto;", downloadButton("download_word", "Word-Bericht herunterladen", 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_pg13r_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") kat_key = as.character(d$diagnose$kategorie) kat_farbe = PG13R_KAT_WORD_FARBEN[[kat_key]] fp_kat_titel = fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = kat_farbe$text, shading.color = kat_farbe$bg) fp_kat_text = fp_text(font.size = 11, color = kat_farbe$text, shading.color = kat_farbe$bg) doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("PG-13-Revised - 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") fp_score = if (isTRUE(d$summenscore >= 30)) fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = "#C62828") else fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = "#2E7D32") doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Auswertung", fp_abschnitt))) doc = body_add_fpar(doc, fpar( ftext("Summenscore: ", fp_label), ftext(paste0(d$summenscore, " / 50 (Cutoff: 30)"), fp_score) )) doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal") doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Diagnostische Einordnung", fp_abschnitt))) doc = body_add_fpar(doc, fpar( ftext(paste0("Kategorie ", d$diagnose$kategorie, ": ", d$diagnose$titel), fp_kat_titel) )) doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(d$diagnose$hinweis, fp_kat_text))) doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal") doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Kontextangaben", fp_abschnitt))) doc = body_add_fpar(doc, fpar( ftext("Verlust erlebt: ", fp_label), ftext(if (is.na(d$verlust_text)) "k. A." else d$verlust_text, fp_normal) )) doc = body_add_fpar(doc, fpar( ftext("Monate seit dem Verlust: ", fp_label), ftext(if (d$monate_str == "k. A.") "k. A." else d$monate_str, fp_normal) )) doc = body_add_fpar(doc, fpar( ftext("Funktionsbeeintraechtigung: ", fp_label), ftext(if (is.na(d$beeintr_text)) "k. A." else d$beeintr_text, fp_normal) )) doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal") doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("PG-13-R Einzelitems", fp_abschnitt))) for (i in seq_len(10)) { 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", "Kaum", "Ein wenig", "Ziemlich", "Sehr")[as.integer(stufe_key) + 1L] item_txt = if (!is.na(d$item_texte[i])) d$item_texte[i] else paste0("Item ", i) fp_badge = fp_text( color = PG13R_BADGE_TEXT_FARBEN[[stufe_key]], bold = TRUE, shading.color = PG13R_BADGE_FARBEN[[stufe_key]], font.size = 10 ) doc = body_add_fpar(doc, fpar( ftext(paste0(i, ". ", item_txt, " "), fp_normal), ftext(paste0(" ", anker_txt, " "), fp_badge) )) } doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal") doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(d$diagnose$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. 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$msg))) if (!exists("daten_pg13r", envir = .GlobalEnv)) return(list(error = paste0( "Objekt 'daten_pg13r' nach dem Sourcen nicht gefunden. ", "Bitte Download-Skript pruefen."))) if (!exists("pseudo", envir = .GlobalEnv)) return(list(error = paste0( "Objekt 'pseudo' nach dem Sourcen nicht gefunden. ", "Bitte Pseudonym-Skript pruefen."))) daten = get("daten_pg13r", envir = .GlobalEnv) pseudo_df = get("pseudo", envir = .GlobalEnv) # Eine Chiffre kann mehrere Pseudonyme haben (eines pro Instrument/Run). treffer_ps = pseudo_df[pseudo_df$chiffre == chiffre, ] if (nrow(treffer_ps) == 0) return(list(error = paste0( "Chiffre '", chiffre, "' wurde in der Pseudonym-Datenbank nicht gefunden."))) alle_session_ids = unique(treffer_ps$pseudonym) if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) alle_session_ids = trimws(input$pseudonym) treffer_dat = daten[daten$session %in% alle_session_ids, ] if (nrow(treffer_dat) == 0) return(list(error = paste0( "Kein PG-13-Revised-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] datum_str = tryCatch( format(as.POSIXct(zeile[["created"]][1]), "%d.%m.%Y"), error = function(e) format(Sys.Date(), "%d.%m.%Y") ) verlust_text = pg13r_get_label_text(daten[["verlust_erlebt"]], zeile[["verlust_erlebt"]]) beeintr_text = pg13r_get_label_text(daten[["beeintraechtigung"]], zeile[["beeintraechtigung"]]) monate_raw = zeile[["monate_seit_verlust"]][1] monate_str = if (is.null(monate_raw) || is.na(monate_raw) || trimws(as.character(monate_raw)) == "") "k. A." else as.character(monate_raw) monate_num = suppressWarnings(as.numeric(monate_raw)) item_texte = sapply(seq_len(10), function(i) { var = paste0("item", sprintf("%02d", i)) clean_item_label(attr(daten[[var]], "label")) }) stufen = sapply(seq_len(10), function(i) { var = paste0("item", sprintf("%02d", i)) pg13r_get_level(daten[[var]], zeile[[var]]) }) anker_texte = sapply(seq_len(10), function(i) { var = paste0("item", sprintf("%02d", i)) pg13r_get_anker(daten[[var]], zeile[[var]]) }) # Summenscore = Summe der ROHEN Werte 1-5 (Range 10-50), nicht Stufen 0-4. # Entspricht der Originalformel im JS-Scoring-Tool (sum += parseInt(field.value)). raw_werte = sapply(seq_len(10), function(i) { as.numeric(zeile[[paste0("item", sprintf("%02d", i))]][1]) }) summenscore = sum(raw_werte, na.rm = TRUE) diagnose = pg13r_diagnose(verlust_text, summenscore, monate_num, beeintr_text) list( chiffre = chiffre, datum_str = datum_str, info_mehrere = info_mehrere, verlust_text = verlust_text, monate_str = monate_str, monate_num = monate_num, beeintr_text = beeintr_text, summenscore = summenscore, stufen = stufen, anker_texte = anker_texte, item_texte = item_texte, diagnose = diagnose, 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) diag = d$diagnose kat_key = as.character(diag$kategorie) items_ui = lapply(seq_len(10), 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", "Kaum", "Ein wenig", "Ziemlich", "Sehr")[as.integer(sk) + 1L] item_txt = if (!is.na(d$item_texte[i])) d$item_texte[i] else paste0("Item ", i) div(class = "item-zeile", div(class = "item-nr", paste0(i, ".")), div(class = "item-text", item_txt), span(class = paste0("stufe-badge stufe-badge-", sk), anker_txt) ) }) div(class = "abschnitt-karte", div(class = "abschnitt-titel", "PG-13-Revised"), 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$summenscore), div("Summenscore (10-50)", style = "color:#555;"), div(class = "cutoff-info", if (isTRUE(d$summenscore >= 30)) tags$span(style = "color:#B71C1C; font-weight:600;", paste0(d$summenscore, " >= 30: Schwelle erreicht")) else tags$span(style = "color:#2E7D32; font-weight:600;", paste0(d$summenscore, " < 30: Unterhalb Cutoff")) ) ) ), column(9, plotOutput("gauge_plot", height = "160px")) ), tags$hr(), tags$h5("Diagnostische Einordnung"), div(class = paste0("diagnose-box pg-kat-", kat_key), div(class = "diagnose-titel", paste0("Kategorie ", diag$kategorie, ": ", diag$titel)), div(class = "diagnose-hinweis", diag$hinweis), div(class = "diagnose-disclaimer", diag$disclaimer) ), tags$hr(), tags$h5("Kontextangaben"), div(class = "kontext-zeile", div(class = "kontext-label", "Verlust erlebt:"), div(if (is.na(d$verlust_text)) "k. A." else d$verlust_text) ), div(class = "kontext-zeile", div(class = "kontext-label", "Monate seit dem Verlust:"), div(d$monate_str) ), div(class = "kontext-zeile", div(class = "kontext-label", "Funktionsbeeintraechtigung:"), div(if (is.na(d$beeintr_text)) "k. A." else d$beeintr_text) ), tags$hr(), tags$h5("PG-13-R Einzelitems"), div(items_ui) ) }) output$gauge_plot = renderPlot({ req(input$btn_suchen) d = ergebnis_r() req(is.null(d$error)) make_gauge_pg13r(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$chiffre else "export" datum = if (is.list(d) && is.null(d$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("PG13R_", chiffre, "_", datum, ".docx") }, content = function(file) { d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL) daten_ok = is.list(d) && is.null(d$error) if (!daten_ok) { doc = read_docx() doc = body_add_par(doc, "Kein Datensatz geladen. Bitte zuerst Chiffre eingeben und 'Daten laden' klicken.", style = "Normal") print(doc, target = file) return() } doc = tryCatch( erstelle_pg13r_docx(d), error = function(e) { err_doc = read_docx() body_add_par(err_doc, paste0("Fehler beim Erstellen des Word-Dokuments: ", e$message), style = "Normal") } ) print(doc, target = file) } ) } # Start #### shinyApp(ui, server)