---
title: "Faser og fastfrysning af baseline"
output: rmarkdown::html_vignette
vignette: >
  %\VignetteIndexEntry{Faser og fastfrysning af baseline}
  %\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
  %\VignetteEncoding{UTF-8}
---

```{r, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>",
  fig.width = 7,
  fig.height = 4
)
```

## To måder at håndtere ændringer

`bfh_qic()` understøtter to relaterede men forskellige mekanismer for håndtering
af interventioner og baseline-perioder:

| Parameter | Hvad det gør | Klinisk brug |
|-----------|-------------|--------------|
| `part`    | Splitter dataset i flere faser; hver fase får **egen** centerlinje + kontrolgrænser | Sammenligning før/efter intervention |
| `freeze`  | Beregner kontrolgrænser kun fra første N rækker; bruger samme grænser for alle efterfølgende | Etabler baseline, vis afvigelser efter |

## `part` — flere faser med separate kontrolgrænser

Brug når du vil sammenligne to (eller flere) statistisk distinkte perioder, fx
før og efter en kvalitetsforbedrings-intervention. Hver fase får egen centerlinje
og egne kontrolgrænser.

```{r part-example}
library(BFHcharts)

# Pre-intervention: månedlig infektionsrate ~15%
# Intervention rullet ud i marts 2024
# Post-intervention: rate falder til ~8%
data <- data.frame(
  month = seq(as.Date("2024-01-01"), by = "month", length.out = 12),
  infections = c(15, 18, 14, 9, 8, 7, 8, 9, 7, 6, 8, 7),
  discharges = rep(100L, 12)
)

# part = 3 splitter dataset efter periode 3 (marts)
bfh_qic(data,
  x = month, y = infections, n = discharges,
  chart_type = "p",
  y_axis_unit = "percent",
  part = 3,
  chart_title = "Infektionsrate (intervention marts 2024)"
)
```

**Anvendelse**:
- `part = 3` splitter efter 3. observation
- `part = c(3, 9)` opretter 3 faser med splits ved positioner 3 og 9
- Hver fase beregner sin egen `p_bar`, `UCL`, `LCL`

**Hvornår** bruges `part`:
- Du har en **kendt intervention** med specifik dato
- Du forventer at processen er statistisk anderledes efter
- Du ikke ønsker at fase 1 forurener fase 2's kontrolgrænser

## `freeze` — fastlås baseline-grænser

Brug når du vil etablere en stabil baseline og vise hvordan efterfølgende perioder
afviger. I modsætning til `part` får alle perioder samme kontrolgrænser
(beregnet fra de første N punkter).

```{r freeze-example}
# Baseline = de første 6 måneder (jan-jun 2024)
# Baseline-grænser bruges for hele datasættet — afsløre intervention-effekt
bfh_qic(data,
  x = month, y = infections, n = discharges,
  chart_type = "p",
  y_axis_unit = "percent",
  freeze = 6,
  chart_title = "Infektionsrate (baseline jan-jun, frosset)"
)
```

**Anvendelse**:
- `freeze = 6` beregner CL/UCL/LCL kun fra observationer 1-6
- Alle observationer 7+ tegnes mod **samme** grænser
- Punkter under LCL post-baseline = signifikant forbedring

**Hvornår** bruges `freeze`:
- Du har en **historisk stabil** baseline du vil måle imod
- Du **ikke** ønsker at post-intervention perioder skal "trække" centerlinjen
- Du vil vise effektstørrelse af en intervention visuelt

## Kombineret: `part` + `freeze`

Begge parametre kan kombineres når du har flere sekventielle interventioner:

```{r part-freeze-example, eval = FALSE}
# Baseline: jan-jun 2024 (frosset)
# Intervention 1: jul-sep 2024
# Intervention 2: okt-dec 2024
bfh_qic(data,
  x = month, y = infections, n = discharges,
  chart_type = "p",
  part = c(6, 9),
  freeze = 6
)
```

Resultat: 3 faser; fase 1's grænser er frosne fra de første 6 punkter; fase 2 og 3
beregner deres egne grænser fra deres data.

## Almindelige fejl

### Fejl 1: Refreeze på hver datasæt-opdatering

```r
# ❌ Forkert: dynamisk freeze gør grænser ustabile
bfh_qic(data, ..., freeze = nrow(data) - 3)  # Sidste 3 ekskluderet hver gang

# ✅ Rigtigt: fast freeze-position fra original baseline
bfh_qic(data, ..., freeze = 12)  # 12 første måneder, fast
```

### Fejl 2: Bruge `part` som "moving window"

`part` er ikke en glidende vindue. Hver fase er **statistisk uafhængig** —
data fra fase 1 påvirker ikke fase 2's kontrolgrænser.

### Fejl 3: For tidlig faseopsplitning

Du har brug for ≥8 datapunkter per fase for meningsfulde kontrolgrænser. Under
det: brug `run`-chart for fasen i stedet, eller udskyd fase-split til mere data
er tilgængelig.

### Fejl 4: Faseopsplitning baseret på data (post-hoc)

Bestem `part`-positioner **før** du ser data — baseret på kendte interventionstidspunkter.
Splitter du efter at have set hvor data ændrer sig, har du committed cherry-picking.

## Klinisk eksempel: medicineringsfejl

```{r clinical-example}
# Antal medicineringsfejl per 1000 ordinationer
# Intervention: ny dobbeltkontrol-procedure indført okt 2024
data <- data.frame(
  month = seq(as.Date("2024-01-01"), by = "month", length.out = 18),
  errors = c(
    # Pre-intervention: ~12 fejl/1000
    11, 13, 14, 12, 10, 13, 14, 11, 15,
    # Post-intervention: ~6 fejl/1000
    7, 5, 6, 4, 7, 5, 4, 6, 5
  ),
  prescriptions = rep(1000L, 18)
)

# Vis effekt med frosset baseline
bfh_qic(data,
  x = month, y = errors, n = prescriptions,
  chart_type = "u",
  y_axis_unit = "rate",
  freeze = 9,
  chart_title = "Medicineringsfejl per 1000 ordinationer",
  target_text = "↓ Mål: <8 fejl/1000",
  target_value = 8
)
```

Punkter under LCL efter periode 9 demonstrerer signifikant forbedring; baseline
fastfrosset så reduktion er visuelt tydelig.

## Strict baseline mode (PDF-eksport, v0.12.0+)

Fra v0.12.0 defaulter `bfh_export_pdf()` til **strict-baseline-mode**:
eksport afvises hvis `freeze < 8` eller hvis en fase har færre end 8
datapunkter. Begrundelsen er at PDF'er fra eksport-pipelinen lander på
QI-leadership-borde hvor R-warnings aldrig når en menneskelig læser, og
Anhøj & Olesen (2014) anbefaler `>= 8` baseline-punkter for pålidelig
run-/crossing-detection.

```{r strict-baseline, eval = FALSE}
result <- bfh_qic(data, x = month, y = errors, freeze = 5L, chart_type = "i")

# Default: error før render
bfh_export_pdf(result, "rapport.pdf")
#> Error: freeze = 5: baseline har faerre end 8 punkter ...
#> Saet strict_baseline = FALSE for at acceptere kortere baseline ...

# Eksplicit opt-out (warning-only-adfærd):
bfh_export_pdf(result, "rapport.pdf", strict_baseline = FALSE)

# Batch med session-niveau opt-out:
session <- bfh_create_export_session(strict_baseline = FALSE)
bfh_export_pdf(result, "rapport.pdf", batch_session = session)
```

`bfh_qic()` selv bevarer warning-only-adfærd — interaktiv brug giver
analytikeren mulighed for at se warnings og træffe en informed beslutning.
Strict-mode rammer kun eksport-pipelinen.

## Se også

- `vignette("chart-types")` — vælg den rigtige charttype først
- `vignette("targets-and-percent")` — sat realistiske mål
- `?bfh_qic` — `@param part`, `@param freeze` parameter-detaljer
- `?bfh_export_pdf` — `@param strict_baseline` for fuld kontrakt