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- Agregar QWeb template para generar PDF profesional con: - Encabezado con datos del laboratorio y logo - Información completa del paciente y orden - Tabla de resultados con indicadores visuales para valores fuera de rango - Sección de observaciones y notas - Información del validador y fecha de validación - Agregar campo computado reference_text en parameter_range para mostrar rangos formateados - Agregar botón "Imprimir Informe de Resultados" en vista de órdenes (solo visible cuando hay pruebas validadas) - Agregar campo lab_notes en sale.order para observaciones generales - Reorganizar vista de lims.test con pestañas para mejor UX - Corregir manejo de employee_ids en el reporte para casos donde no existe el módulo HR - Incluir scripts de prueba para generar datos de demostración El informe resalta valores críticos y fuera de rango con colores distintivos, facilitando la interpretación rápida de los resultados por parte del médico. 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
226 lines
8.9 KiB
Python
226 lines
8.9 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Script para crear órdenes de laboratorio con resultados validados para probar el reporte PDF
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"""
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import odoo
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import logging
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from datetime import datetime, timedelta
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import random
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from odoo import fields
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_logger = logging.getLogger(__name__)
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def create_validated_lab_order(env):
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"""Crear una orden de laboratorio con resultados completos y validados"""
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# Obtener o crear paciente y doctor demo
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patient = env['res.partner'].search([('is_patient', '=', True)], limit=1)
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if not patient:
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patient = env['res.partner'].create({
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'name': 'Juan Pérez (Demo)',
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'is_patient': True,
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'birthdate_date': '1980-05-15',
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'gender': 'male',
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'vat': '12345678',
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})
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doctor = env['res.partner'].search([('is_doctor', '=', True)], limit=1)
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if not doctor:
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doctor = env['res.partner'].create({
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'name': 'Dr. María García (Demo)',
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'is_doctor': True,
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})
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# Usar usuario admin como técnico y validador
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admin_user = env.ref('base.user_admin')
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technician = admin_user
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validator = admin_user
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# Obtener análisis disponibles
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hemograma = env.ref('lims_management.analysis_hemograma')
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glucosa = env.ref('lims_management.analysis_glucosa')
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perfil_lipidico = env.ref('lims_management.analysis_perfil_lipidico')
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# Crear orden de laboratorio
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order = env['sale.order'].create({
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'partner_id': patient.id,
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'doctor_id': doctor.id,
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'is_lab_request': True,
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'lab_notes': 'Paciente en ayunas de 12 horas. Control de rutina anual.',
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'order_line': [
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(0, 0, {
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'product_id': hemograma.product_variant_id.id,
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'product_uom_qty': 1,
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|
'price_unit': hemograma.list_price,
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}),
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(0, 0, {
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'product_id': glucosa.product_variant_id.id,
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|
'product_uom_qty': 1,
|
|
'price_unit': glucosa.list_price,
|
|
}),
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|
(0, 0, {
|
|
'product_id': perfil_lipidico.product_variant_id.id,
|
|
'product_uom_qty': 1,
|
|
'price_unit': perfil_lipidico.list_price,
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|
}),
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]
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})
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# Confirmar orden (genera muestras y pruebas automáticamente)
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order.action_confirm()
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_logger.info(f"Orden creada: {order.name}")
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# Primero, marcar todas las muestras como recolectadas
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for sample in order.generated_sample_ids:
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sample.write({'state': 'collected'})
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# Procesar cada prueba
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for test in order.lab_test_ids:
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# Asignar técnico
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test.write({
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'technician_id': technician.id
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})
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# Generar resultados si no existen
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if not test.result_ids:
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# Usar sudo para evitar restricciones de permisos y llamar método interno
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test.sudo()._generate_test_results()
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_logger.info(f"Generados {len(test.result_ids)} resultados para prueba {test.name}")
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# Cambiar estado a in_process
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test.write({'state': 'in_process'})
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# Ingresar resultados según el tipo de análisis
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for result in test.result_ids:
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parameter = result.parameter_id
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vals = {}
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# Solo procesar parámetros numéricos
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if parameter.value_type == 'numeric':
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# Generar valores basados en el parámetro
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if parameter.code == 'HGB': # Hemoglobina
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vals['value_numeric'] = random.uniform(11.0, 16.5) # Algunos fuera de rango
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elif parameter.code == 'HCT': # Hematocrito
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vals['value_numeric'] = random.uniform(35.0, 48.0)
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elif parameter.code == 'WBC': # Leucocitos
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vals['value_numeric'] = random.uniform(3.5, 11.0) # Algunos fuera de rango
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elif parameter.code == 'PLT': # Plaquetas
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vals['value_numeric'] = random.uniform(140, 450)
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|
elif parameter.code == 'RBC': # Eritrocitos
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vals['value_numeric'] = random.uniform(3.8, 5.8)
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elif parameter.code == 'GLU': # Glucosa
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vals['value_numeric'] = random.uniform(65, 125) # Algunos elevados
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elif parameter.code == 'CHOL': # Colesterol
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vals['value_numeric'] = random.uniform(150, 240) # Algunos elevados
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|
elif parameter.code == 'TRIG': # Triglicéridos
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|
vals['value_numeric'] = random.uniform(40, 200) # Algunos elevados
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elif parameter.code == 'HDL': # HDL
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|
vals['value_numeric'] = random.uniform(35, 65)
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elif parameter.code == 'LDL': # LDL
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vals['value_numeric'] = random.uniform(70, 160)
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else:
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# Valor genérico para otros parámetros numéricos
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if result.applicable_range_id:
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# Generar valor cercano al rango normal
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min_val = result.applicable_range_id.normal_min or 0
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max_val = result.applicable_range_id.normal_max or 100
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vals['value_numeric'] = random.uniform(min_val * 0.8, max_val * 1.2)
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|
else:
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# Valor por defecto si no hay rango
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vals['value_numeric'] = random.uniform(1, 100)
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_logger.info(f"Asignando valor numérico {vals.get('value_numeric', 0):.2f} a {parameter.name} ({parameter.code})")
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elif parameter.value_type == 'text':
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vals['value_text'] = "Normal"
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elif parameter.value_type == 'selection':
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|
vals['value_selection'] = "normal"
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elif parameter.value_type == 'boolean':
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vals['value_boolean'] = False
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# Escribir valores
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if vals:
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result.write(vals)
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# Agregar notas si está fuera de rango
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if result.is_out_of_range:
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if result.is_critical:
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result.notes = "Valor crítico. Se recomienda repetir el análisis y consultar con el médico de inmediato."
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else:
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result.notes = "Valor ligeramente alterado. Se sugiere control en 3 meses."
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# Marcar resultados como ingresados
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test.write({'state': 'result_entered'})
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# Agregar comentarios a algunas pruebas
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if test.product_id == hemograma:
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test.notes = "Serie roja dentro de parámetros normales. Serie blanca con ligera leucocitosis."
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elif test.product_id == perfil_lipidico:
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test.notes = "Se recomienda dieta baja en grasas y control en 3 meses."
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# Validar todas las pruebas
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for test in order.lab_test_ids:
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test.write({
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'state': 'validated',
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'validator_id': validator.id,
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|
'validation_date': fields.Datetime.now()
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})
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_logger.info(f"Todas las pruebas validadas para orden {order.name}")
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return order
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def create_multiple_test_orders(env, count=3):
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"""Crear múltiples órdenes con diferentes escenarios"""
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orders = env['sale.order']
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for i in range(count):
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_logger.info(f"Creando orden {i+1} de {count}")
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order = create_validated_lab_order(env)
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orders |= order
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# Variar las observaciones
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if i == 1:
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order.lab_notes = "Paciente diabético tipo 2. Control mensual de glucemia."
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elif i == 2:
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order.lab_notes = "Control post-operatorio. Paciente con antecedentes de anemia."
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return orders
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if __name__ == '__main__':
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# Configuración
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db_name = 'lims_demo'
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# Conectar a Odoo
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odoo.tools.config.parse_config(['--database', db_name])
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# Obtener el registro de la base de datos
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registry = odoo.registry(db_name)
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# Crear cursor y environment
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with registry.cursor() as cr:
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env = odoo.api.Environment(cr, odoo.SUPERUSER_ID, {})
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try:
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# Crear órdenes con resultados validados
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orders = create_multiple_test_orders(env, count=2)
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# Confirmar cambios
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cr.commit()
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print(f"\n✅ Se crearon {len(orders)} órdenes de laboratorio con resultados validados:")
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for order in orders:
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print(f" - {order.name}: {order.partner_id.name}")
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print(f" Pruebas: {', '.join(test.product_id.name for test in order.lab_test_ids)}")
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print("\n📋 Ahora puedes probar el botón 'Imprimir Informe de Resultados' en estas órdenes.")
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except Exception as e:
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cr.rollback()
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print(f"\n❌ Error: {str(e)}")
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_logger.error(f"Error creando datos demo: {str(e)}", exc_info=True) |