feat(#32): Add automatic sample generation - Task 1 completed
- Added generated_sample_ids field to sale.order model - Override action_confirm() to intercept lab order confirmation - Implemented _generate_lab_samples() main logic method - Implemented _group_analyses_by_sample_type() for grouping - Implemented _create_sample_for_group() for sample creation - Added necessary fields to stock.lot model (doctor_id, origin, volume_ml, analysis_names) - Updated state field to include 'pending_collection' state - Added proper error handling and user notifications via message_post - Successful test with ephemeral instance restart
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cb0cabf2d2
commit
a9ed1a23bd
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@ -1,5 +1,9 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# -*- coding: utf-8 -*-
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from odoo import models, fields
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from odoo import models, fields, api, _
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from odoo.exceptions import UserError
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import logging
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_logger = logging.getLogger(__name__)
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class SaleOrder(models.Model):
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class SaleOrder(models.Model):
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_inherit = 'sale.order'
|
_inherit = 'sale.order'
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||||||
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@ -17,3 +21,145 @@ class SaleOrder(models.Model):
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||||||
domain="[('is_doctor', '=', True)]",
|
domain="[('is_doctor', '=', True)]",
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||||||
help="The doctor who referred the patient for this laboratory request."
|
help="The doctor who referred the patient for this laboratory request."
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)
|
)
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||||||
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generated_sample_ids = fields.Many2many(
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'stock.lot',
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'sale_order_stock_lot_rel',
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|
'order_id',
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|
'lot_id',
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string='Muestras Generadas',
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domain="[('is_lab_sample', '=', True)]",
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readonly=True,
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help="Laboratory samples automatically generated when this order was confirmed"
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)
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def action_confirm(self):
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"""Override to generate laboratory samples automatically"""
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res = super(SaleOrder, self).action_confirm()
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# Generate samples only for laboratory requests
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for order in self.filtered('is_lab_request'):
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try:
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order._generate_lab_samples()
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except Exception as e:
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_logger.error(f"Error generating samples for order {order.name}: {str(e)}")
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# Continue with order confirmation even if sample generation fails
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# But notify the user
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order.message_post(
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body=_("Error al generar muestras automáticamente: %s. "
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"Por favor, genere las muestras manualmente.") % str(e),
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message_type='notification'
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)
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return res
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def _generate_lab_samples(self):
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"""Generate laboratory samples based on the analyses in the order"""
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self.ensure_one()
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_logger.info(f"Generating laboratory samples for order {self.name}")
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# Group analyses by sample type
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sample_groups = self._group_analyses_by_sample_type()
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if not sample_groups:
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_logger.warning(f"No analyses with sample types found in order {self.name}")
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return
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# Create samples for each group
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created_samples = self.env['stock.lot']
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for sample_type_id, group_data in sample_groups.items():
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sample = self._create_sample_for_group(group_data)
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if sample:
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created_samples |= sample
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# Link created samples to the order
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if created_samples:
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self.generated_sample_ids = [(6, 0, created_samples.ids)]
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_logger.info(f"Created {len(created_samples)} samples for order {self.name}")
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# Post message with created samples
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sample_list = "<ul>"
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for sample in created_samples:
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sample_list += f"<li>{sample.name} - {sample.sample_type_product_id.name}</li>"
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|
sample_list += "</ul>"
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self.message_post(
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body=_("Muestras generadas automáticamente: %s") % sample_list,
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message_type='notification'
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)
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def _group_analyses_by_sample_type(self):
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"""Group order lines by required sample type"""
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groups = {}
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for line in self.order_line:
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product = line.product_id
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# Skip non-analysis products
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if not product.is_analysis:
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continue
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# Check if analysis has a required sample type
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if not product.required_sample_type_id:
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_logger.warning(
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f"Analysis {product.name} has no required sample type defined"
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)
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# Post warning message
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self.message_post(
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body=_("Advertencia: El análisis '%s' no tiene tipo de muestra definido") % product.name,
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|
message_type='notification'
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||||||
|
)
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||||||
|
continue
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||||||
|
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||||||
|
sample_type = product.required_sample_type_id
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# Initialize group if not exists
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if sample_type.id not in groups:
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groups[sample_type.id] = {
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'sample_type': sample_type,
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'lines': [],
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'total_volume': 0.0,
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'analyses': []
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}
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# Add line to group
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groups[sample_type.id]['lines'].append(line)
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groups[sample_type.id]['analyses'].append(product.name)
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groups[sample_type.id]['total_volume'] += (product.sample_volume_ml or 0.0) * line.product_uom_qty
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return groups
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def _create_sample_for_group(self, group_data):
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"""Create a single sample for a group of analyses"""
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try:
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sample_type = group_data['sample_type']
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# Prepare sample values
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vals = {
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'product_id': sample_type.product_variant_id.id,
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'patient_id': self.partner_id.id,
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|
'doctor_id': self.doctor_id.id if self.doctor_id else False,
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'origin': self.name,
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|
'sample_type_product_id': sample_type.id,
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|
'volume_ml': group_data['total_volume'],
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|
'is_lab_sample': True,
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|
'state': 'pending_collection',
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|
'analysis_names': ', '.join(group_data['analyses'][:3]) +
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('...' if len(group_data['analyses']) > 3 else '')
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}
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# Create the sample
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sample = self.env['stock.lot'].create(vals)
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_logger.info(
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f"Created sample {sample.name} for {len(group_data['analyses'])} analyses"
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)
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return sample
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except Exception as e:
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_logger.error(f"Error creating sample: {str(e)}")
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raise UserError(
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_("Error al crear muestra para %s: %s") % (sample_type.name, str(e))
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)
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@ -40,8 +40,31 @@ class StockLot(models.Model):
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string='Collected by',
|
string='Collected by',
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default=lambda self: self.env.user
|
default=lambda self: self.env.user
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)
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)
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|
doctor_id = fields.Many2one(
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'res.partner',
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|
string='Médico Referente',
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domain="[('is_doctor', '=', True)]",
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|
help="Médico que ordenó los análisis"
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)
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origin = fields.Char(
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|
string='Origen',
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help="Referencia a la orden de laboratorio que generó esta muestra"
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)
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volume_ml = fields.Float(
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|
string='Volumen (ml)',
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|
help="Volumen total de muestra requerido"
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)
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analysis_names = fields.Char(
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|
string='Análisis',
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|
help="Lista de análisis que se realizarán con esta muestra"
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)
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state = fields.Selection([
|
state = fields.Selection([
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|
('pending_collection', 'Pendiente de Recolección'),
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('collected', 'Recolectada'),
|
('collected', 'Recolectada'),
|
||||||
('received', 'Recibida en Laboratorio'),
|
('received', 'Recibida en Laboratorio'),
|
||||||
('in_process', 'En Proceso'),
|
('in_process', 'En Proceso'),
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37
pr_description_issue44.txt
Normal file
37
pr_description_issue44.txt
Normal file
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@ -0,0 +1,37 @@
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## Resumen
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Este Pull Request implementa la relación entre análisis y tipos de muestra (Issue #44), estableciendo la base necesaria para la automatización de generación de muestras (Issue #32).
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## Cambios principales
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### 1. Modelos
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- **ProductTemplate**: Añadidos campos `required_sample_type_id` y `sample_volume_ml` para definir requisitos de muestra en análisis
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- **StockLot**: Añadido campo `sample_type_product_id` manteniendo compatibilidad con `container_type`
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### 2. Vistas
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- Actualización de vistas de análisis para mostrar campos de tipo de muestra
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- Actualización de vistas de stock.lot con nuevo campo de tipo de muestra
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- Visualización de relaciones test-muestra en listas y formularios
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### 3. Datos
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- Creación de 10 tipos de muestra comunes (Tubo Suero, EDTA, Orina, etc.)
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- Actualización de análisis demo con tipos de muestra requeridos
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|
- Actualización de muestras demo con referencias a productos tipo muestra
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### 4. Herramientas
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- Script de verificación `verify_sample_relationships.py` para validar la implementación
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- Documentación completa en `ISSUE44_IMPLEMENTATION.md`
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## Compatibilidad
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- Mantiene compatibilidad total con el campo legacy `container_type`
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- Sincronización automática entre campos viejos y nuevos
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|
- Sin ruptura de funcionalidad existente
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## Pruebas
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Todas las tareas fueron probadas individualmente con reinicio de instancia efímera y verificación de logs sin errores.
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## Próximos pasos
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Con esta base implementada, el Issue #32 puede proceder con la automatización de generación de muestras al confirmar órdenes de laboratorio.
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