Siphonight
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- detectExtrema : extrema locaux stricts (plateaux fusionnés), alternance pic/creux imposée, filtre d'amplitude (2 pg/mL E2, 0,02 ng/mL T) — sémantique zigzag documentée (oscillation sous le seuil = un seul pivot) - CurveChart : triangles ▲▼ aux extrema de chaque série (couleur de la série), chip « Pics / creux » + légende (désactivé par défaut) - computeTKPerEster : le k du modèle T est calibré PAR PÉRIODE D'ESTER (labs T attribués à la période de la dernière dose ≤ lab, médiane) — la suppression T diffère valerate vs enanthate ; la courbe T utilise le k de l'ester ACTIF à chaque instant (activeEsterAt + curseur de doses triées dans computeCurve) - Fix : la calibration T automatique utilise désormais l'E2 CALIBRÉE (scalePerEster) — calibrer contre l'E2 brute faussait les k - levelAt/currentLevel : paramètre tKPerEster (fallback = tConfig.k stocké) - ExtremaTest : 6 tests (alternance, monotone, plat, court, filtre d'amplitude, anti-corrélation E2/T) — 56 tests verts - versionCode 6, versionName 1.2.3 ; docs mises à jour (§7.5/§7.6, §11, README, guide)
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# HormoneTrack
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Suivi de thérapie hormonale (THS) sur Android, avec courbes estimées **heure par heure**
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d'estradiol (E2) et de testostérone (T), calibration sur les prises de sang, rappels
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affichés sur smartwatch (Huawei Watch GT 3 via Gadgetbridge ou Huawei Health) et
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sauvegarde JSON. **100 % local, aucun compte, aucun serveur.**
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> **⚠️ Avertissement médical** : les courbes sont des **estimations pharmacocinétiques**
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> à titre informatif — ce ne sont pas des mesures. Fie-toi toujours à tes analyses de
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> sang et aux consignes de ton endocrinologue.
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- **Statut** : v1.2.3 — build Android ✅, **56 tests unitaires** ✅ (2 régressions épinglées sur données réelles), intégration montre = notifications ✅, **repo git avec releases taguées** ✅
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- **Journal des versions** : [docs/CHANGELOG.md](docs/CHANGELOG.md)
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- **Guide utilisateur** : [docs/GUIDE_INSTALLATION.md](docs/GUIDE_INSTALLATION.md)
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- **Doc de développement** (architecture, maths, décisions, bugs) : [docs/DEVELOPPEMENT.md](docs/DEVELOPPEMENT.md)
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- **Montre / Gadgetbridge** : [docs/MONTRE-GADGETBRIDGE.md](docs/MONTRE-GADGETBRIDGE.md)
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## Fonctionnalités
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- **Courbes estimées heure par heure** : E2 (pg/mL) et T (ng/mL), vue 24 h / 7 j / 30 j,
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**panoramique** (glisser pour remonter dans le passé), **pics & creux** affichables
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(triangles ▲▼ aux extrema locaux, toggle)
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- **Deux modèles PK au choix, superposables** (issus de la feuille `Estrogen.ods`) :
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**Estrannaise (EstraNase)** et **Transfem Science** pour les injections EV / EU / EEn,
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affichés côte à côte avec toggles indépendants
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- **Modèle Bateman** paramétrable (temps au pic, demi-vie, biodisponibilité) pour gel,
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patch et voie orale
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- **Simulation prévisionnelle** : configurer la **fréquence d'injection** (jours) sur un
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traitement → projection des doses à venir sur le graphique (jamais sauvegardées)
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- **Log des doses** avec date/heure exacte, dose en mg, **ester par injection**
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(switch EV↔EU↔EEn comme dans le tableur), **éditable** (tap sur une ligne dans Doses),
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**intervalle en jours entre dosages** affiché
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- **Analyses de sang** : **E2 + T en une seule entrée** (chacune optionnelle), affichées
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**côte à côte** quand elles partagent la même date/heure, éditables (tap → choix de
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l'entrée) ; unités T : ng/mL, ng/dL, ng/L, nmol/L
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- **Calibration** : facteur d'échelle par traitement = médiane(lab ÷ prédiction du modèle),
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calculé automatiquement (« Scale factor » du `.ods`, automatisé) — ou **calibration
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automatique permanente** (option, désactivée par défaut) qui calibre **chaque ester
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avec les labs de sa période** (labs valerate → doses valerate, labs enanthate → doses
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enanthate) et recalibre le modèle T
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- **Estimation T** empirique `T = plancher + (base − plancher) ÷ (1 + k·E2)`, avec
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**k calibré par période d'ester** (la suppression T diffère valerate vs enanthate),
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contre l'E2 déjà calibrée — unités T acceptées : ng/mL, ng/dL, ng/L, nmol/L
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- **Rappels quotidiens** avec actions **« Pris » / « Reporter 1 h »** dans la notification ;
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les notifications remontent sur la Watch GT 3 (Gadgetbridge ou Huawei Health)
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- **Sauvegarde/Restauration JSON** complète (traitements + doses + analyses + réglages T)
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- **FR + EN** (langue par app, indépendante du système)
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- UI Jetpack Compose récente (BOM 2026.08, Material You) ; 100 % local, aucun compte
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## Démarrage rapide (build depuis les sources)
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Prérequis : JDK 17+ (Java 21 OK), Android SDK (la plateforme 37 sera auto-téléchargée
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par AGP si les licences sont signées). Le wrapper télécharge Gradle 9.7.1.
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```bash
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git clone <repo> && cd HormoneTrack
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echo "sdk.dir=/chemin/vers/android-sdk" > local.properties # ou ANDROID_HOME
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./gradlew assembleDebug # APK : app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk
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./gradlew testDebugUnitTest # 36 tests (moteur PK, profils, backup, régression)
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```
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Installation sur un téléphone : mode développeur + Débogage USB, puis Android Studio
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(**Run ▶️**) ou `adb install -r app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk`.
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Pas de Play Store : l'app est sideloadée. Détails pas-à-pas : [docs/GUIDE_INSTALLATION.md](docs/GUIDE_INSTALLATION.md).
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## Git
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Dépôt initialisé avec des **releases taguées** (`v1.1.0`, `v1.2.0`, …) :
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```bash
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git tag # lister les releases
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git log --oneline # historique par couches (toolchain / moteur / UI / docs)
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git push -u origin main --tags # après ajout d'un remote
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```
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Chaque commit de release passe `./gradlew testDebugUnitTest` (vert obligatoire) et est
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taggué annoté. Voir [docs/DEVELOPPEMENT.md §16](docs/DEVELOPPEMENT.md).
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## Les modèles en bref
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Chaque injection contribue `dose_mg × profil(dt)` où `profil` est la réponse normalisée
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(pg/mL par mg) issue des tables horaires d'Estrannaise / Transfem Science (8001 h) ;
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les contributions se superposent. Pics de référence :
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| Profil | Modèle | Pic (pg/mL/mg) | Tmax |
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|----------|------------------|----------------|--------|
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| EV | Estrannaise | 61,1 | ~45 h |
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| EU | Estrannaise | 3,4 | ~55 h (plateau long) |
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| EEn | Estrannaise | 31,4 | ~152 h |
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| EV | Transfem Science | 59,0 | ~51 h |
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| EU | Transfem Science | 10,1 | ~198 h |
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| EEn | Transfem Science | 32,0 | ~156 h |
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La calibration (facteur d'échelle par traitement, calibré par tes labs) ajuste le modèle
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à ton corps, exactement comme la colonne « Scale factor » de la feuille d'origine.
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## Vie privée
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- Base de données **Room locale** sur le téléphone ; **aucune** télémétrie, aucun réseau
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- Sauvegarde = fichier JSON que tu stockes où tu veux (Owncloud, etc.)
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- `allowBackup=false` (données sensibles) ; verrou biométrique prévu en Phase 2
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- Compat **Gadgetbridge** (FOSS) : aucune dépendance à Huawei Health ni aux services Huawei
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## Structure du dépôt
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HormoneTrack/
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├── README.md ← ce fichier
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├── docs/
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│ ├── GUIDE_INSTALLATION.md guide utilisateur (téléphone + montre)
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│ ├── DEVELOPPEMENT.md doc de dev complète (architecture, maths, bugs, tests)
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│ └── MONTRE-GADGETBRIDGE.md montre Huawei GT 3 : options + limites
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├── build.gradle.kts config Gradle racine (AGP/Kotlin/KSP épinglés)
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├── settings.gradle.kts
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├── gradle.properties
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├── gradle/wrapper/ wrapper Gradle 8.9 (jar + properties)
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├── gradlew / gradlew.bat
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└── app/
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├── build.gradle.kts dépendances (Compose, Room, DataStore, Gson…)
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├── proguard-rules.pro
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└── src/
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├── main/
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│ ├── AndroidManifest.xml
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│ ├── assets/pk_profiles.json ← tables horaires (Estrannaise/TFS)
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│ ├── java/com/hormonetrack/
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│ │ ├── data/ (Room : models, DAOs, repository, backup)
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│ │ ├── pk/ (moteur pharmacocinétique + profils)
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│ │ ├── reminder/ (alarmes exactes, notifs + actions, boot)
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│ │ ├── settings/ (DataStore : TConfig, langue)
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│ │ ├── ui/ (Compose : screens, components, theme)
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│ │ ├── HormoneTrackApp.kt
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│ │ └── MainActivity.kt
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│ └── res/ (strings FR/EN, thème, icônes)
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└── test/java/com/hormonetrack/ ← tests unitaires JVM
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├── pk/ (moteur + profils)
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└── data/backup/ (round-trip Gson)
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```
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## Feuille de route
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- [x] v1 : courbes E2/T, log doses, labs + calibration, rappels, backup JSON, FR/EN
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- [ ] Tests UI Compose + compilation release signée
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- [ ] Verrou biométrique, widget, export CSV
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- [ ] Phase 2 montre : watchface personnalisée et/ou mini-app Lite Wearable (voir [docs/MONTRE-GADGETBRIDGE.md](docs/MONTRE-GADGETBRIDGE.md))
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## Licence
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À définir avant le premier push public (suggestion : GPL-3.0, cohérent avec l'écosystème
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Gadgetbridge). Les modèles PK appartiennent à leurs autrices respectives
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([Estrannaise](https://estrannaise.github.io/), [Transfem Science](https://transfemscience.org)).
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