docs(#8): Crear plan detallado para gestión de pruebas y resultados
- Definición de 10 tareas principales - Modelos: lims.test, lims.test.parameter, lims.result - Flujo de validación de dos pasos - Generación de reportes PDF - Sistema de permisos por roles - Integración con órdenes y muestras existentes
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# Plan de Implementación - Issue #8: Gestión de Pruebas y Resultados
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## Objetivo
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Implementar el sistema completo de gestión de pruebas de laboratorio, incluyendo definición de parámetros, entrada de resultados, validación y generación de reportes.
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## Análisis de Requisitos
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### Funcionalidad Esperada
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1. **Catálogo de Pruebas con Parámetros**: Cada análisis debe tener parámetros configurables con unidades y rangos de referencia
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2. **Entrada de Resultados**: Interfaz dinámica para captura de resultados según el tipo de análisis
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3. **Validación de Resultados**: Flujo de dos pasos (técnico ingresa, administrador valida)
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4. **Generación de Reportes**: PDF con formato profesional y resultados fuera de rango resaltados
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5. **Control de Acceso**: Permisos basados en roles para técnicos y administradores
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### Modelos de Datos Requeridos
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1. **lims.test**: Representa una prueba de laboratorio en progreso
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2. **lims.test.parameter**: Define parámetros para cada tipo de prueba
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3. **lims.result**: Almacena los resultados reales de las pruebas
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## Tareas de Implementación
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### 1. Crear modelo lims.test.parameter
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**Archivo:** `lims_management/models/test_parameter.py`
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- [ ] Definir modelo con campos:
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```python
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name = fields.Char(string='Parámetro', required=True)
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product_id = fields.Many2one('product.product', string='Análisis',
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domain=[('is_analysis', '=', True)])
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unit = fields.Char(string='Unidad de Medida')
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value_type = fields.Selection([
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('numeric', 'Numérico'),
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('text', 'Texto'),
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('selection', 'Selección'),
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('boolean', 'Sí/No')
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], string='Tipo de Valor', required=True)
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normal_min = fields.Float(string='Valor Normal Mínimo')
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normal_max = fields.Float(string='Valor Normal Máximo')
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selection_options = fields.Text(string='Opciones (para tipo selección)')
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sequence = fields.Integer(string='Secuencia', default=10)
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```
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- [ ] Agregar validaciones y constraints
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- [ ] Crear vista de configuración
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### 2. Crear modelo lims.test
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**Archivo:** `lims_management/models/lims_test.py`
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- [ ] Definir modelo principal:
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```python
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name = fields.Char(string='Código de Prueba', required=True, readonly=True)
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sale_order_id = fields.Many2one('sale.order', string='Orden de Laboratorio')
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order_line_id = fields.Many2one('sale.order.line', string='Línea de Orden')
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product_id = fields.Many2one('product.product', string='Análisis')
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patient_id = fields.Many2one('res.partner', string='Paciente')
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sample_id = fields.Many2one('stock.lot', string='Muestra')
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state = fields.Selection([
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('pending', 'Pendiente'),
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('in_process', 'En Proceso'),
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('result_entered', 'Resultado Ingresado'),
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('validated', 'Validado'),
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('cancelled', 'Cancelado')
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], string='Estado', default='pending')
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technician_id = fields.Many2one('res.users', string='Técnico')
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validator_id = fields.Many2one('res.users', string='Validador')
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validation_date = fields.Datetime(string='Fecha de Validación')
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```
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- [ ] Implementar generación automática de código de prueba
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- [ ] Agregar métodos de transición de estados
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- [ ] Implementar creación automática desde orden confirmada
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### 3. Crear modelo lims.result
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**Archivo:** `lims_management/models/lims_result.py`
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- [ ] Definir modelo de resultados:
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```python
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test_id = fields.Many2one('lims.test', string='Prueba', required=True)
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parameter_id = fields.Many2one('lims.test.parameter', string='Parámetro')
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||||
value_numeric = fields.Float(string='Valor Numérico')
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value_text = fields.Text(string='Valor de Texto')
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value_selection = fields.Char(string='Valor de Selección')
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||||
value_boolean = fields.Boolean(string='Valor Sí/No')
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is_normal = fields.Boolean(string='Dentro de Rango Normal', compute='_compute_is_normal')
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observations = fields.Text(string='Observaciones')
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attachment_ids = fields.Many2many('ir.attachment', string='Archivos Adjuntos')
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```
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- [ ] Implementar cálculo automático de is_normal
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- [ ] Agregar validaciones según tipo de valor
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### 4. Implementar generación automática de pruebas
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**Archivo:** `lims_management/models/sale_order.py` (extender)
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- [ ] Al confirmar orden con análisis, crear registros lims.test
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- [ ] Vincular con muestras generadas automáticamente
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- [ ] Notificar en el chatter sobre pruebas creadas
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### 5. Crear vistas de entrada de resultados
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**Archivo:** `lims_management/views/lims_test_views.xml`
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- [ ] Vista kanban por estado para gestión de pruebas
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- [ ] Vista formulario con:
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- Información del paciente y muestra (readonly)
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- Lista editable de resultados por parámetro
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- Destacar valores fuera de rango con color rojo
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- Botones de acción según estado
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- [ ] Vista lista con filtros y agrupaciones
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### 6. Implementar flujo de validación
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**Archivo:** `lims_management/models/lims_test.py` (extender)
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- [ ] Método action_enter_results() - marca como resultado ingresado
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- [ ] Método action_validate() - valida resultados (solo administradores)
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- [ ] Método action_request_review() - solicita revisión
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- [ ] Agregar validaciones de permisos
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### 7. Crear informe PDF de resultados
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**Archivos:**
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- `lims_management/report/test_results_report.xml`
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- `lims_management/report/test_results_template.xml`
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- [ ] Diseñar plantilla QWeb con:
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- Encabezado con logo del laboratorio
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- Información del paciente y orden
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- Tabla de resultados con formato:
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| Parámetro | Resultado | Unidad | Rango de Referencia |
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- Resaltar valores anormales
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- Sección de observaciones
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- Firma del validador
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- [ ] Configurar paper format A4
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### 8. Implementar seguridad y permisos
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**Archivos:**
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- `lims_management/security/ir.model.access.csv` (actualizar)
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- `lims_management/security/security.xml` (actualizar)
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- [ ] Definir grupos:
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- Técnico de Laboratorio: crear/editar resultados
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- Administrador de Laboratorio: validar resultados
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- [ ] Crear reglas de registro para cada modelo
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- [ ] Implementar campo-nivel de seguridad para validación
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### 9. Crear datos de demostración
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**Archivo:** `lims_management/demo/test_parameters_demo.xml`
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- [ ] Parámetros para hemograma completo
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- [ ] Parámetros para química sanguínea
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- [ ] Parámetros para uroanálisis
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- [ ] Crear algunas pruebas de ejemplo con resultados
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### 10. Implementar notificaciones
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**Archivo:** `lims_management/models/lims_test.py` (extender)
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- [ ] Email al paciente cuando resultados están validados
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- [ ] Notificación al médico referente
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- [ ] Plantillas de email profesionales
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## Consideraciones Técnicas
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### Performance
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- Usar compute fields con store=True donde sea apropiado
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- Índices en campos de búsqueda frecuente (patient_id, state)
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- Lazy loading para attachments
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### Usabilidad
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- Interfaz intuitiva para entrada rápida de resultados
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- Atajos de teclado para navegación entre campos
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- Autocompletado donde sea aplicable
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- Vista previa del PDF antes de enviar
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### Validación de Datos
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- Validar rangos numéricos según parámetros
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- Prevenir modificación de resultados validados
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- Log de auditoría para cambios en resultados
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### Integración
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- API REST para consulta de resultados (futuro)
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- Webhook para notificaciones externas
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- Exportación de resultados en formato HL7 (opcional)
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## Flujo de Trabajo
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```mermaid
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graph TD
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A[Orden Confirmada] --> B[Generar Pruebas]
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B --> C[Estado: Pendiente]
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C --> D[Muestra Recibida]
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D --> E[Estado: En Proceso]
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E --> F[Técnico Ingresa Resultados]
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F --> G[Estado: Resultado Ingresado]
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G --> H{Validación por Admin}
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H -->|Aprobado| I[Estado: Validado]
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H -->|Rechazado| J[Solicitar Corrección]
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J --> F
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I --> K[Generar PDF]
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K --> L[Enviar Notificaciones]
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```
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## Criterios de Aceptación
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1. [ ] Los análisis tienen parámetros configurables con unidades y rangos
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2. [ ] La entrada de resultados es dinámica según el tipo de análisis
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3. [ ] Los valores fuera de rango se destacan visualmente
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4. [ ] El flujo de validación respeta los permisos por rol
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5. [ ] El PDF generado tiene formato profesional y es descargable
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6. [ ] Las notificaciones se envían automáticamente
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7. [ ] Existe trazabilidad completa de cambios
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8. [ ] La interfaz es intuitiva y eficiente
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## Estimación de Tiempo
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- Tareas 1-3: 3-4 horas (modelos y estructura)
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- Tarea 4: 1 hora (integración con órdenes)
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- Tarea 5: 2-3 horas (vistas complejas)
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- Tarea 6: 2 horas (flujo de validación)
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- Tarea 7: 3-4 horas (reporte PDF)
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- Tarea 8: 1-2 horas (seguridad)
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- Tareas 9-10: 2 horas (demo y notificaciones)
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**Total estimado: 15-18 horas**
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## Dependencias
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- Issue #31: Configuración inicial del módulo ✓
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- Issue #32: Generación automática de muestras ✓
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- Módulos de Odoo: sale, stock, mail, report
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## Riesgos y Mitigaciones
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1. **Riesgo**: Complejidad en la entrada dinámica de resultados
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- **Mitigación**: Comenzar con tipos básicos y expandir gradualmente
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2. **Riesgo**: Performance con muchos parámetros por prueba
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- **Mitigación**: Implementar paginación y carga diferida
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3. **Riesgo**: Formato de PDF no cumple expectativas
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- **Mitigación**: Revisar ejemplos tempranos con usuario
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