# Präambel ####

PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT  = "../API/get_data_desii.R"   # liefert: daten_desii
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = "../get_pseudo.R"       # liefert: pseudo
AKZENT_FARBE          = "#8B2635"

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

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 ####

desii_validiere_chiffre = function(chiffre_roh) {
  chiffre = toupper(trimws(chiffre_roh))
  list(chiffre = chiffre, gueltig = grepl("^[A-Z][0-9]{6}$", chiffre))
}

# Entfernt escapte Backslashes aus dem Itemtext (z.B. "1\. Manche..." -> "1. Manche...").
# Wortlaut der Regel exakt gemaess Spezifikation Abschnitt 3.
desii_entferne_backslashes = function(text) {
  gsub("\\\\", "", text)
}

# Der formr-Label-Text hat die Form "**<Nr>\. <Itemtext>. ** <Instruktionssatz>", wobei der
# Instruktionssatz ("Geben Sie nun an, in wie viel Prozent Ihrer Zeit Sie diese Erfahrung
# machen.") bei allen 28 Items identisch ist und nicht mit angezeigt werden soll. Der
# eigentliche Itemtext steht zwischen den beiden Markdown-Fettungs-Markern ("**...**") -
# das ist robuster als ein hartkodierter Vergleich mit dem Instruktionssatz, da dessen exakter
# Wortlaut nicht Teil der Spezifikation ist. Die Itemnummer wird zusaetzlich entfernt, da die
# App sie separat in .item-nr anzeigt (sonst doppelt) - eine reine Anzeige-/Formatierungs-
# entscheidung (kein psychometrischer Eingriff), analog zu clean_item_label()/bsl_item_label()
# in den Schwester-Apps dieses Projekts (z.B. pg13r, bsl).
desii_bereinige_itemtext = function(text) {
  if (is.null(text) || length(text) == 0 || is.na(text[1])) return(NA_character_)
  t = desii_entferne_backslashes(as.character(text[1]))
  t = trimws(t)

  treffer = regmatches(t, regexec("^\\*\\*(.*?)\\*\\*", t))[[1]]
  if (length(treffer) == 2) {
    t = treffer[2]
  } else {
    # Fallback, falls kein **-Rahmen gefunden wird: Sternchen entfernen und den
    # Instruktionssatz per Mustertreffer am Ende abschneiden.
    t = gsub("\\*\\*", "", t, fixed = TRUE)
    t = sub("\\s*Geben Sie.*$", "", t)
  }

  t = sub("^\\d+[.)]\\s*", "", trimws(t))
  trimws(t)
}

desii_item_label = function(spalte_original, fallback) {
  lbl = attr(spalte_original, "label")
  if (is.null(lbl) || length(lbl) == 0 || is.na(lbl[1]) ||
      nchar(trimws(as.character(lbl[1]))) == 0) {
    return(fallback)
  }
  desii_bereinige_itemtext(lbl[1])
}

# Extrahiert den numerischen Prozentwert (0-100) eines range_ticks-Items.
# UNVERIFIZIERT - mit echten Testdaten pruefen: liegt der Wert im formr-Export direkt
# numerisch vor, oder als haven_labelled-Objekt mit labels-Attribut? Beide Faelle werden
# hier defensiv abgedeckt; ein nicht auswertbarer Wert ergibt NA statt eines geratenen Werts.
desii_extrahiere_vas_wert = function(spalte_original, wert) {
  if (is.null(wert) || length(wert) == 0 || is.na(wert[1])) return(NA_real_)
  w = wert[1]

  if (haven::is.labelled(spalte_original)) {
    lbl_attr = attr(spalte_original, "labels")
    if (!is.null(lbl_attr) && length(lbl_attr) > 0) {
      pos = which(as.vector(lbl_attr) == suppressWarnings(as.numeric(w)))
      if (length(pos) > 0) {
        n = suppressWarnings(as.numeric(names(lbl_attr)[pos[1]]))
        if (!is.na(n) && n >= 0 && n <= 100) return(n)
      }
    }
    # Kein passendes Label gefunden: defensiver Fallback auf den numerischen Rohwert.
    n_fallback = suppressWarnings(as.numeric(w))
    if (!is.na(n_fallback) && n_fallback >= 0 && n_fallback <= 100) return(n_fallback)
    return(NA_real_)
  }

  n = suppressWarnings(as.numeric(w))
  if (is.na(n) || n < 0 || n > 100) return(NA_real_)
  n
}

# Missing-Value-Regel woertlich aus der Testquelle: > 3 unbeantwortete Items -> Test nicht
# auswertbar, kein Score. <= 3 unbeantwortete Items -> Mittelwert nur ueber die beantworteten
# Items (Score = arithmetisches Mittel, KEIN Summenscore).
desii_berechne_score = function(werte) {
  n_fehlend = sum(is.na(werte))
  if (n_fehlend > 3) {
    return(list(auswertbar = FALSE, n_fehlend = n_fehlend, score = NA_real_))
  }
  list(auswertbar = TRUE, n_fehlend = n_fehlend, score = mean(werte, na.rm = TRUE))
}

# Itemliste absteigend nach Auspraegung (Prozentwert) sortieren, fuer Anzeige und Word-Export.
# Fehlende Items (NA) werden unabhaengig von der Sortierrichtung ans Ende gestellt
# (na.last = TRUE), die Itemnummer (nr) bleibt die urspruengliche Position im Fragebogen.
desii_sortiere_items_nach_auspraegung = function(items) {
  werte = vapply(items, function(it) it$wert, numeric(1))
  items[order(werte, decreasing = TRUE, na.last = TRUE)]
}

# Zusatzhinweis, der bei JEDER Klassifikationsanzeige erscheint (alle 3 Zonen), siehe
# Spezifikation Abschnitt 2a: weitere Diagnostik indiziert + ca. 20% falsch-negativ-Rate.
DESII_KLASSIFIKATION_ZUSATZ = paste0(
  "Laut Testmanual ist bei Verdacht weitere Diagnostik indiziert. Das Verfahren weist laut ",
  "Manual in ca. 20 % der Faelle ein falsch-negatives Ergebnis auf - ein niedriger Wert ",
  "schliesst eine schwere dissoziative Stoerung also nicht sicher aus. Betroffene sind laut ",
  "Manual in der Regel aber stabiler als Personen mit hohem DES-Wert."
)

# Cutoff-Stufung (Klassifikation, Abschnitt 2a): Quelle nennt alternativ 25% oder 30% ohne
# sich festzulegen - Nutzerentscheidung: beide als Stufung verwenden (< 25 gruen,
# 25-30 orange, >= 30 rot).
desii_klassifikation = function(score) {
  if (score >= 30) {
    return(list(
      zone  = "rot",
      farbe = "#B71C1C",
      label = "Starker Verdacht auf schwere dissoziative Stoerung"
    ))
  }
  if (score >= 25) {
    return(list(
      zone  = "orange",
      farbe = "#E65100",
      label = "Verdacht auf schwere dissoziative Stoerung"
    ))
  }
  list(
    zone  = "gruen",
    farbe = "#2E7D32",
    label = "Kein Hinweis auf eine schwere dissoziative Stoerung nach diesem Kriterium"
  )
}

# EMDR-Sicherheitshinweis (Abschnitt 2b): UNABHAENGIG von der 25/30-Klassifikation, greift
# bereits ab Score > 20. Schulungskontextspezifischer Hinweis, keine allgemeine
# diagnostische Aussage.
desii_emdr_hinweis_noetig = function(score) {
  isTRUE(score > 20)
}

DESII_EMDR_HINWEISTEXT = paste0(
  "Bei einem DES-II-Wert ueber 20 % soll laut Testmanual nach dem EMDR-Einfuehrungsseminar ",
  "kein EMDR durchgefuehrt werden."
)
DESII_EMDR_KENNZEICHNUNG = paste0(
  "Dies ist ein schulungskontextspezifischer Hinweis (bezogen auf die Ausbildungssituation ",
  "EMDR-Einfuehrungsseminar), keine allgemeine diagnostische Aussage."
)

# Sucht in dieser Reihenfolge nach der ersten vorhandenen, fuer die betreffende Zeile
# nicht-NA Ausfuelldatum-Spalte. Spaltenname ist UNVERIFIZIERT (siehe Abschnitt 3/10),
# kein Rateergebnis: ohne Treffer wird explizit NA_character_ zurueckgegeben, damit der
# Aufrufer sichtbar auf Sys.Date() zurueckfallen und dies kennzeichnen kann.
desii_finde_datumsspalte = function(daten, zeile) {
  kandidaten = c("ended", "created", "modified", "expired")
  for (k in kandidaten) {
    if (k %in% names(daten)) {
      wert = zeile[[k]][1]
      if (!is.null(wert) && !is.na(wert)) return(k)
    }
  }
  NA_character_
}

make_gauge_desii = function(score) {
  ggplot() +
    geom_rect(aes(xmin = 0,  xmax = 25,  ymin = 0, ymax = 1), fill = "#E8F5E9", color = NA) +
    geom_rect(aes(xmin = 25, xmax = 30,  ymin = 0, ymax = 1), fill = "#FFF3E0", color = NA) +
    geom_rect(aes(xmin = 30, xmax = 100, ymin = 0, ymax = 1), fill = "#FFEBEE", color = NA) +
    geom_rect(aes(xmin = 0,  xmax = 100, ymin = 0, ymax = 1), fill = NA, color = "#9E9E9E",
              linewidth = 0.6) +
    geom_vline(xintercept = 25, color = "#E65100", linetype = "dashed", linewidth = 0.8) +
    geom_vline(xintercept = 30, color = "#B71C1C", linetype = "dashed", linewidth = 0.8) +
    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: ", round(score, 1))),
               fill = AKZENT_FARBE, color = "white", fontface = "bold",
               linewidth = 0, size = 4) +
    annotate("text", x = 25, y = -0.55, label = "25", color = "#E65100", size = 3.2) +
    annotate("text", x = 30, y = -0.9,  label = "30", color = "#B71C1C", size = 3.2) +
    scale_x_continuous(limits = c(-4, 104), breaks = seq(0, 100, 10)) +
    scale_y_continuous(limits = c(-1.2, 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 = "DES-II Score (Mittelwert 0-100)", 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; }
.score-zahl  { font-size: 2.2rem; font-weight: 800; color: #8B2635; }
.hinweis-box {
  border-radius: 6px; padding: 14px 18px; margin: 12px 0; border-left: 5px solid;
}
.hinweis-box-titel { font-weight: 700; font-size: 1.05rem; margin-bottom: 6px; }
.hinweis-box-text  { font-size: 0.93em; line-height: 1.55; }
.hinweis-box-zusatz {
  font-size: 0.85em; margin-top: 10px; padding-top: 8px;
  border-top: 1px solid rgba(0,0,0,.1); line-height: 1.5;
}
.hinweis-box-gruen  { background: #E8F5E9; border-color: #A5D6A7; color: #2E7D32; }
.hinweis-box-orange { background: #FFF3E0; border-color: #FFCC80; color: #E65100; }
.hinweis-box-rot    { background: #FFEBEE; border-color: #EF9A9A; color: #B71C1C; }
.schulungshinweis-box {
  background: #FFE0B2; border-left: 5px solid #FB8C00; color: #7A4100;
  border-radius: 6px; padding: 14px 18px; margin: 12px 0;
}
.schulungshinweis-titel { font-weight: 700; margin-bottom: 6px; }
.schulungshinweis-kennzeichnung { font-size: 0.85em; font-style: italic; margin-top: 8px; }
.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-prozent {
  font-weight: 700; color: #333; min-width: 54px; text-align: right; flex-shrink: 0;
}
"

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$h2("DES-II – Dissociative Experience Scale"),
    tags$p("Deutsche Uebersetzung Dr. med. Arne Hofmann, EMDR Institut Deutschland")
  ),

  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_desii_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_klein      = fp_text(font.size = 9, italic = TRUE, color = "#777777")
  fp_disclaimer = fp_text(font.size = 9, italic = TRUE, color = "#777777")

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("DES-II - 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 (isTRUE(erg$ausfuelldatum_fallback)) {
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
      "Ausfuelldatum nicht in Daten gefunden, Erstellungsdatum des Reports verwendet.",
      fp_klein
    )))
  }
  if (length(erg$warnungen) > 0) {
    for (w in erg$warnungen) doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(w, fp_klein)))
  }
  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")

  if (!erg$auswertbar) {
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Auswertung", fp_abschnitt)))
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
      paste0(
        "Mehr als 3 Items unbeantwortet (", erg$n_fehlend, " von 28) - Test laut ",
        "Testmanual nicht auswertbar."
      ),
      fp_text(bold = TRUE, font.size = 11, color = "#B71C1C")
    )))
    doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(DESII_DISCLAIMER, fp_disclaimer)))
    return(doc)
  }

  fp_score = fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = erg$klass$farbe)

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Auswertung", fp_abschnitt)))
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(
    ftext("Score (Mittelwert, 0-100): ", fp_label),
    ftext(paste0(round(erg$score, 1), " %"), fp_score)
  ))
  if (erg$n_fehlend > 0) {
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
      paste0(
        erg$n_fehlend, " von 28 Items unbeantwortet - Mittelwert wurde nur ueber die ",
        "beantworteten Items gebildet."
      ),
      fp_klein
    )))
  }
  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Klassifikation", fp_abschnitt)))
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(erg$klass$label, fp_score)))
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(DESII_KLASSIFIKATION_ZUSATZ, fp_normal)))
  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")

  if (erg$emdr_noetig) {
    fp_emdr_titel = fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = "#E65100")
    fp_emdr_text  = fp_text(font.size = 10, color = "#E65100")
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("EMDR-Sicherheitshinweis", fp_emdr_titel)))
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(DESII_EMDR_HINWEISTEXT, fp_emdr_text)))
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
      paste0(DESII_EMDR_KENNZEICHNUNG, " (schulungskontextspezifischer Hinweis, keine ",
             "diagnostische Aussage)"),
      fp_klein
    )))
    doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
  }

  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("DES-II Einzelitems (sortiert nach Auspraegung)", fp_abschnitt)))
  for (it in erg$items) {
    wert_txt = if (is.na(it$wert)) "fehlend" else paste0(round(it$wert), " %")
    doc = body_add_fpar(doc, fpar(
      ftext(paste0(it$nr, ". ", it$text, "  "), fp_normal),
      ftext(wert_txt, fp_label)
    ))
  }

  doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
  doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(DESII_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_check = desii_validiere_chiffre(input$chiffre)
    chiffre       = chiffre_check$chiffre

    if ((nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && nchar(chiffre) == 0)) {
      return(list(error = "Bitte eine Patientenchiffre eingeben."))
    }
    if (!chiffre_check$gueltig) {
      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_desii", envir = .GlobalEnv)) {
      return(list(error = paste0(
        "Objekt 'daten_desii' 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_desii", envir = .GlobalEnv)
    pseudo_df = get("pseudo",      envir = .GlobalEnv)

    # Kein Filter auf 'instrument' noetig, da diese App nur einen Fragebogen-Run erhaelt
    # (siehe Spezifikation Abschnitt 3) - daten_desii enthaelt ohnehin nur Sessions dieses Runs.
    treffer_ps = pseudo_df[pseudo_df$chiffre == chiffre, , drop = FALSE]
    if (nrow(treffer_ps) == 0) {
      return(list(error = paste0(
        "Chiffre '", chiffre, "' wurde in der Pseudonym-Datenbank nicht gefunden.")))
    }
    alle_session_ids = unique(treffer_ps$pseudonym)
    if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) alle_session_ids = trimws(input$pseudonym)

    # ANNAHME (siehe Abschnitt 10, Offener Punkt 3): Session-ID-Spalte in daten_desii heisst
    # 'session'. Mit echten Testdaten zu verifizieren.
    if (!("session" %in% names(daten))) {
      return(list(error = paste0(
        "Spalte 'session' in 'daten_desii' nicht gefunden. Erwarteter Spaltenname ist ",
        "unverifiziert (siehe Abschnitt 10) - bitte tatsaechlichen Spaltennamen pruefen.")))
    }

    treffer_dat = daten[daten$session %in% alle_session_ids, , drop = FALSE]
    if (nrow(treffer_dat) == 0) {
      return(list(error = paste0(
        "Kein DES-II-Datensatz fuer diese Chiffre gefunden. ",
        "(", length(alle_session_ids), " Pseudonym(e) geprueft)")))
    }

    warnungen = character(0)

    if (nrow(treffer_dat) > 1) {
      n = nrow(treffer_dat)
      datumsspalten_je_zeile = vapply(
        seq_len(n),
        function(i) desii_finde_datumsspalte(daten, treffer_dat[i, , drop = FALSE]),
        character(1)
      )
      spalte_sortierung = datumsspalten_je_zeile[1]
      if (!is.na(spalte_sortierung) && all(!is.na(datumsspalten_je_zeile))) {
        treffer_dat = treffer_dat[order(treffer_dat[[spalte_sortierung]], decreasing = TRUE), ]
        datum_neu = tryCatch(
          format(as.POSIXct(treffer_dat[[spalte_sortierung]][1]), "%d.%m.%Y %H:%M"),
          error = function(e) "unbekanntes Datum"
        )
        warnungen = c(warnungen, paste0(
          "Mehrfach ausgefuellt (", n, " Eintraege) - es wird der neueste Datensatz vom ",
          datum_neu, " verwendet."
        ))
      } else {
        warnungen = c(warnungen, paste0(
          "Mehrfach ausgefuellt (", n, " Eintraege), Reihenfolge konnte mangels ",
          "eindeutiger Ausfuelldatum-Spalte nicht sicher bestimmt werden - der erste ",
          "gefundene Datensatz wird verwendet."
        ))
      }
      treffer_dat = treffer_dat[1, , drop = FALSE]
    }

    zeile = treffer_dat[1, , drop = FALSE]

    spalte_datum = desii_finde_datumsspalte(daten, zeile)
    ausfuelldatum_fallback = is.na(spalte_datum)
    datum_posix = if (!ausfuelldatum_fallback) {
      tryCatch(as.POSIXct(zeile[[spalte_datum]][1]), error = function(e) NULL)
    } else NULL
    datum_ok = !is.null(datum_posix) && length(datum_posix) > 0 && !is.na(datum_posix)

    ausfuelldatum = if (datum_ok) format(datum_posix, "%d.%m.%Y") else format(Sys.Date(), "%d.%m.%Y")
    ausfuelldatum_dateikennung = if (datum_ok) format(datum_posix, "%Y%m%d") else format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
    ausfuelldatum_fallback = ausfuelldatum_fallback || !datum_ok

    # 28 Items -> Prozentwerte (0-100) und bereinigte Itemtexte.
    item_cols = sprintf("desii_%02d", 1:28)
    fehlende_cols = item_cols[!(item_cols %in% names(daten))]
    if (length(fehlende_cols) > 0) {
      return(list(error = paste0(
        "Folgende erwartete Item-Spalten fehlen in 'daten_desii': ",
        paste(fehlende_cols, collapse = ", "),
        ". Feldnamen sind ggf. mit Survey-Namenspraefix versehen (siehe Abschnitt 1) - ",
        "bitte pruefen."
      )))
    }

    werte = vapply(item_cols, function(col) {
      desii_extrahiere_vas_wert(daten[[col]], zeile[[col]])
    }, numeric(1))

    item_texte = vapply(seq_along(item_cols), function(i) {
      desii_item_label(daten[[item_cols[i]]], paste0("Item ", i))
    }, character(1))

    sc = desii_berechne_score(werte)

    erg = list(
      error                      = NULL,
      chiffre                    = chiffre,
      ausfuelldatum              = ausfuelldatum,
      ausfuelldatum_fallback     = ausfuelldatum_fallback,
      ausfuelldatum_dateikennung = ausfuelldatum_dateikennung,
      warnungen                  = warnungen,
      n_fehlend                  = sc$n_fehlend,
      auswertbar                 = sc$auswertbar
    )

    if (!sc$auswertbar) {
      erg$score = NA_real_
      return(erg)
    }

    erg$score       = sc$score
    erg$klass       = desii_klassifikation(sc$score)
    erg$emdr_noetig = desii_emdr_hinweis_noetig(sc$score)
    erg$items = lapply(seq_along(item_cols), function(i) {
      list(nr = i, text = item_texte[i], wert = werte[i])
    })
    erg$items = desii_sortiere_items_nach_auspraegung(erg$items)

    erg
  })

  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$error)) return(NULL)
    zusatz = character(0)
    if (isTRUE(d$ausfuelldatum_fallback)) {
      zusatz = c(zusatz, paste0(
        "Ausfuelldatum nicht in Daten gefunden, Erstellungsdatum des Reports verwendet."
      ))
    }
    alle = c(d$warnungen, zusatz)
    if (length(alle) == 0) return(NULL)
    tagList(lapply(alle, function(w) div(class = "alert-warnung", w)))
  })

  output$ergebnis_ui = renderUI({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis_r()
    if (!is.null(d$error)) return(NULL)

    if (!d$auswertbar) {
      return(div(class = "abschnitt-karte",
        div(class = "abschnitt-titel", "DES-II - Auswertung"),
        div(class = "meta-block",
          tags$strong("Chiffre: "), d$chiffre,
          tags$span("   |   ", style = "color:#ccc;"),
          tags$strong("Ausfuelldatum: "), d$ausfuelldatum
        ),
        tags$hr(),
        div(class = "alert-fehler",
          paste0(
            "Mehr als 3 Items unbeantwortet (", d$n_fehlend, " von 28) - Test laut ",
            "Testmanual nicht auswertbar."
          )
        )
      ))
    }

    items_ui = lapply(d$items, function(it) {
      wert_txt = if (is.na(it$wert)) "fehlend" else paste0(round(it$wert), " %")
      div(class = "item-zeile",
        div(class = "item-nr",      paste0(it$nr, ".")),
        div(class = "item-text",    it$text),
        div(class = "item-prozent", wert_txt)
      )
    })

    div(class = "abschnitt-karte",
      div(class = "abschnitt-titel", "DES-II - Auswertung"),

      div(class = "meta-block",
        tags$strong("Chiffre: "), d$chiffre,
        tags$span("   |   ", style = "color:#ccc;"),
        tags$strong("Ausfuelldatum: "), d$ausfuelldatum
      ),

      tags$hr(),

      fluidRow(
        column(3,
          div(
            div(class = "score-zahl", paste0(round(d$score, 1), " %")),
            div("Score (Mittelwert 0-100)", style = "color:#555;"),
            if (d$n_fehlend > 0) div(
              style = "color:#BF360C; font-size:0.85em; margin-top:4px;",
              paste0(
                d$n_fehlend, " von 28 Items unbeantwortet - Mittelwert nur ueber die ",
                "beantworteten Items gebildet."
              )
            )
          )
        ),
        column(9, plotOutput("gauge_plot", height = "160px"))
      ),

      tags$hr(),

      tags$h5("Klassifikation"),
      div(class = paste0("hinweis-box hinweis-box-", d$klass$zone),
        div(class = "hinweis-box-titel", d$klass$label),
        div(class = "hinweis-box-zusatz", DESII_KLASSIFIKATION_ZUSATZ)
      ),

      if (d$emdr_noetig) tagList(
        div(class = "schulungshinweis-box",
          div(class = "schulungshinweis-titel", "EMDR-Sicherheitshinweis"),
          div(DESII_EMDR_HINWEISTEXT),
          div(class = "schulungshinweis-kennzeichnung", DESII_EMDR_KENNZEICHNUNG)
        )
      ),

      tags$hr(),

      tags$h5("DES-II Einzelitems (sortiert nach Auspraegung)"),
      div(items_ui)
    )
  })

  output$gauge_plot = renderPlot({
    req(input$btn_suchen)
    d = ergebnis_r()
    req(is.null(d$error), isTRUE(d$auswertbar))
    make_gauge_desii(d$score)
  }, bg = "transparent")

  output$download_word = downloadHandler(
    filename = function() {
      d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
      chiffre_esc = if (is.list(d) && is.null(d$error) && nchar(d$chiffre) > 0)
        d$chiffre else "export"
      datum_fn = if (is.list(d) && is.null(d$error) && !is.null(d$ausfuelldatum_dateikennung))
        d$ausfuelldatum_dateikennung else format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
      paste0("DESII_", chiffre_esc, "_", datum_fn, ".docx")
    },
    content = function(file) {
      d        = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
      daten_ok = is.list(d) && is.null(d$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_desii_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 ####

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