HormoneTrack-web/tests/calibration.test.js

/**
 * Tests de calibration (miroir de CalibrationPerModelTest.kt +
 * ScaleFactorWhsahReproTest.kt + V120FeaturesTest.kt) :
 *
 *  - facteur PAR PÉRIODE D'ESTER (labs EV → EV, labs EEn → EEn) ;
 *  - calibration PAR MODÈLE (fix #60) : échelles distinctes ESE/TFS/WHS,
 *    chaque courbe calibrée passe par le lab ;
 *  - GARDE DE SIGNIFICATIVITÉ (fix #61) : reproduction du scénario ×2,21
 *    (dose de test ancienne + labs tardifs) — le facteur retombe physiologique ;
 *  - k T par ester, calibré contre l'E2 CALIBRÉE ;
 *  - autoCalibrated ne modifie RIEN (copies).
 */

import { test, describe, before } from 'node:test';
import assert from 'node:assert/strict';
import {
  initProfiles, makeTreatment, makeDose, makeLab, assertClose, HOUR_MS, DAY_MS,
} from './helpers.js';
import {
  autoCalibrated, computeEsterScaleFactors, computeTKPerEster, computeScaleFactor,
  labIsSignificant, computeTConfigCalibration, LAB_MIN_PREDICTION_FRACTION,
} from '../js/pk/pk-calibration.js';
import { e2At, TConfig } from '../js/pk/index.js';

describe('labIsSignificant (garde #61)', () => {
  test('prédiction > 0,5 et ≥ 15 % du max observé', () => {
    assert.equal(labIsSignificant(100, 0), true, 'premier lab (max 0)');
    assert.equal(labIsSignificant(100, 500), true, '20 % du max');
    assert.equal(labIsSignificant(50, 500), false, '10 % du max → ignoré');
    assert.equal(labIsSignificant(0.3, 0), false, 'bruit < 0,5 pg/mL');
    assert.equal(LAB_MIN_PREDICTION_FRACTION, 0.15);
  });
});

describe('calibration par période d\'ester (v1.2.1)', () => {
  before(() => initProfiles());

  test('labs EV calibrent EV, labs EEn calibrent EEn (scénario transition)', () => {
    // Scénario : période EV (2 mg / 5 j, jours 30–60) puis période EEn
    // (5 mg / 7 j, jours 67–95). Les lab values sont posées DATA-DRIVEN :
    // lab = prédiction complète × facteur voulu (l'accumulation est prise
    // en compte par e2At, comme dans l'app).
    const trEv = makeTreatment({ id: 1, esterType: 'EV', pkModel: 'TFS', doseAmount: 2 });
    const trEen = makeTreatment({ id: 2, esterType: 'EEN', pkModel: 'TFS' });
    const treatments = [trEv, trEen];
    const doses = [];
    let id = 1;
    for (let day = 30; day <= 60; day += 5) {
      doses.push(makeDose(day * DAY_MS, 2, { id: id++, treatmentId: 1, esterType: 'EV' }));
    }
    for (let day = 67; day <= 95; day += 7) {
      doses.push(makeDose(day * DAY_MS, 5, { id: id++, treatmentId: 2, esterType: 'EEN' }));
    }
    // Lab EV : jour 62 (dernière dose EV jour 60, avant la 1ʳᵉ EEn jour 67)
    const labEvTs = 62 * DAY_MS;
    const predEv = e2At(treatments, doses, labEvTs, null, null);
    // Lab EEn : jour 97 (dernière dose EEn jour 95)
    const labEenTs = 97 * DAY_MS;
    const predEen = e2At(treatments, doses, labEenTs, null, null);
    const labs = [
      makeLab('E2', predEv * 1.2, 'pg/mL', labEvTs),
      makeLab('E2', predEen * 0.8, 'pg/mL', labEenTs),
    ];
    const scales = computeEsterScaleFactors(treatments, doses, labs, null);
    // Chaque ester calibré par SON lab (pas de mélange des périodes)
    assertClose(scales.EV, 1.2, 0.02, `facteur EV = ${scales.EV}`);
    assertClose(scales.EEN, 0.8, 0.02, `facteur EEN = ${scales.EEN}`);
  });

  test('labs antérieurs à la 1ʳᵉ dose → échelles vides (rien à calibrer)', () => {
    const tr = makeTreatment({ esterType: 'EEN', pkModel: 'TFS' });
    const doses = [makeDose(50 * DAY_MS, 5)];
    const labs = [makeLab('E2', 300, 'pg/mL', 10 * DAY_MS)];
    assert.deepEqual(computeEsterScaleFactors([tr], doses, labs, null), {});
  });
});

describe('calibration PAR MODÈLE (fix #60)', () => {
  before(() => initProfiles());

  test('chaque courbe calibrée avec SON modèle passe par le lab ; échelles distinctes', () => {
    const tr = makeTreatment({ esterType: 'EV', pkModel: 'TFS', scaleFactor: 1.0 });
    const doses = [makeDose(0, 5)];
    const labTs = 2.1 * DAY_MS; // ~pic TFS EV
    const labValue = 300;
    const labs = [makeLab('E2', labValue, 'pg/mL', labTs)];
    const scalesByModel = {};
    for (const model of ['ESE', 'TFS', 'WHS']) {
      const scales = computeEsterScaleFactors([tr], doses, labs, model);
      scalesByModel[model] = scales.EV;
      const calibrated = e2At([tr], doses, labTs, model, scales);
      assertClose(calibrated, labValue, 0.02, `courbe ${model} calibrée passe par le lab`);
    }
    // Les 3 facteurs sont DISTINCTS (prédictions différentes par modèle) :
    assert.ok(Math.abs(scalesByModel.ESE - scalesByModel.TFS) > 0.02, 'ESE ≠ TFS');
    assert.ok(Math.abs(scalesByModel.WHS - scalesByModel.TFS) > 0.02, 'WHS ≠ TFS');
    assertClose(scalesByModel.TFS, 1.02, 0.05, 'TFS : ratio vs son propre pic ≈ 1');
  });
});

describe('garde de significativité — reproduction du bug ×2,21 (fix #61)', () => {
  before(() => initProfiles());

  test('garde de significativité : les labs hors fenêtre d\'action sont EXCLUS des 2 pipelines', () => {
    // Reproduction du scénario ×2,21 (v1.4.8) : UNE dose + un lab dans la
    // fenêtre d'action (ratio correct) + un lab TARDIF avec un ratio absurde
    // (prédiction résiduelle ≈ 0). Sans garde, la médiane explosait.
    const tr = makeTreatment({ id: 1, esterType: 'EV', pkModel: 'TFS' });
    const doses = [makeDose(0, 5, { treatmentId: 1 })];
    const goodTs = 2 * DAY_MS;                                  // ~pic : prédiction ≈ 295
    const goodValue = e2At([tr], doses, goodTs, null, null) * 0.9;
    const lateTs = 60 * DAY_MS;                                 // prédiction résiduelle ≈ 0
    const labs = [
      makeLab('E2', goodValue, 'pg/mL', goodTs),
      makeLab('E2', 3000, 'pg/mL', lateTs), // ratio ~×1000 — doit être ignoré
    ];
    // Pipeline MANUEL
    const sf = computeScaleFactor(tr, doses, labs);
    assertClose(sf, 0.9, 0.05, `facteur manuel = ${sf} (jamais la médiane contaminée)`);
    // Pipeline AUTO
    const scales = computeEsterScaleFactors([tr], doses, labs, 'TFS');
    assertClose(scales.EV, 0.9, 0.05, `facteur auto = ${scales.EV}`);
  });

  test('le facteur reste exact quand les labs sont dans la fenêtre d\'action', () => {
    const tr = makeTreatment({ esterType: 'EV', pkModel: 'TFS' });
    const doses = [makeDose(0, 5)];
    const labTs = 2 * DAY_MS;
    const labValue = e2At([tr], doses, labTs, null, null) * 0.9; // prédiction ×0.9
    const labs = [makeLab('E2', labValue, 'pg/mL', labTs)];
    const sf = computeScaleFactor(tr, doses, labs);
    assertClose(sf, 0.9, 0.05, 'facteur manuel dans la fenêtre d\'action');
  });
});

describe('k T par ester (v1.2.3)', () => {
  before(() => initProfiles());

  test('k calibré par période contre l\'E2 CALIBRÉE ; originaux non modifiés', () => {
    const tr = makeTreatment({ id: 1, esterType: 'EEN', pkModel: 'TFS' });
    const doses = [makeDose(0, 5, { treatmentId: 1 })];
    const tConfig = new TConfig(6, 0.2, 0.19);
    const scales = { EEN: 1.0 };
    // Lab T = 0.35 ng/mL à l'équilibre (E2 ≈ 160 calibrée)
    const labs = [makeLab('T', 0.35, 'ng/mL', 7 * DAY_MS)];
    const ks = computeTKPerEster([tr], doses, labs, tConfig, scales, null);
    assert.ok(ks.EEN > 1e-4 && ks.EEN < 10, `k = ${ks.EEN} dans la garde`);
    // le tConfig d'origine n'est pas modifié (pur)
    assert.equal(tConfig.k, 0.19);
  });

  test('lab T en ng/dL converti avant calibration (bug #23)', () => {
    const tr = makeTreatment({ id: 1, esterType: 'EEN', pkModel: 'TFS' });
    const doses = [makeDose(0, 5, { treatmentId: 1 })];
    const tConfig = new TConfig(6, 0.2, 0.19);
    const ksNgMl = computeTKPerEster([tr], doses, [makeLab('T', 0.35, 'ng/mL', 7 * DAY_MS)], tConfig, { EEN: 1.0 }, null);
    const ksNgDl = computeTKPerEster([tr], doses, [makeLab('T', 35, 'ng/dL', 7 * DAY_MS)], tConfig, { EEN: 1.0 }, null);
    assertClose(ksNgMl.EEN, ksNgDl.EEN, 1e-9, 'même k quelle que soit l\'unité saisie');
  });
});

describe('autoCalibrated (option Paramètres)', () => {
  before(() => initProfiles());

  test('renvoie des COPIES : traitements et tConfig inchangés', () => {
    const tr = makeTreatment({ id: 1, scaleFactor: 0.72 });
    const tConfig = new TConfig(6, 0.2, 0.19);
    const doses = [makeDose(0, 5, { treatmentId: 1 })];
    const labs = [makeLab('E2', 300, 'pg/mL', 2 * DAY_MS)];
    const result = autoCalibrated([tr], doses, labs, tConfig);
    assert.equal(result.treatments[0].scaleFactor, 0.72, 'scaleFactor stocké intact');
    assert.equal(result.tConfig.k, 0.19, 'tConfig intact');
    assert.equal(result.calibratedEsters, 1);
    assert.equal(result.tRecalibrated, false, 'pas de lab T → pas de recalibrage T');
  });

  test('modelOverride délégue : implémentation unique (Home et graphique ne peuvent pas diverger)', () => {
    const tr = makeTreatment({ id: 1, esterType: 'EV', pkModel: 'TFS' });
    const doses = [makeDose(0, 5, { treatmentId: 1 })];
    const labs = [makeLab('E2', 300, 'pg/mL', 2.1 * DAY_MS)];
    const cfg = new TConfig();
    const viaAuto = autoCalibrated([tr], doses, labs, cfg, 'TFS').esterScales;
    const viaDirect = computeEsterScaleFactors([tr], doses, labs, 'TFS');
    assert.deepEqual(viaAuto, viaDirect, 'autoCalibrated = computeEsterScaleFactors (délégation)');
  });
});

describe('computeTConfigCalibration (k global, bouton Paramètres)', () => {
  test('récupère un k planté ; null sans labs exploitables', () => {
    const tr = makeTreatment({ id: 1, esterType: 'EEN', pkModel: 'TFS' });
    const doses = [makeDose(0, 5, { treatmentId: 1 })];
    const cfg = new TConfig(6, 0.2, 0.19);
    const labs = [makeLab('T', 0.35, 'ng/mL', 7 * DAY_MS)];
    const calibrated = computeTConfigCalibration(labs, [tr], doses, cfg);
    assert.ok(calibrated && calibrated.k > 1e-4 && calibrated.k < 10, `k = ${calibrated && calibrated.k}`);
    assert.equal(calibrated.base, 6);
    assert.equal(calibrated.floor, 0.2);
    // lab sous le plancher + 0.02 → inutilisable
    const low = computeTConfigCalibration([makeLab('T', 0.2, 'ng/mL', 7 * DAY_MS)], [tr], doses, cfg);
    assert.equal(low, null);
  });
});