Luis Ernesto Portillo Zaldivar d285906b7b 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

2025-07-15 00:11:42 -06:00

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Plan de Implementación - Issue #8: Gestión de Pruebas y Resultados

Objetivo

Implementar el sistema completo de gestión de pruebas de laboratorio, incluyendo definición de parámetros, entrada de resultados, validación y generación de reportes.

Análisis de Requisitos

Funcionalidad Esperada

Catálogo de Pruebas con Parámetros: Cada análisis debe tener parámetros configurables con unidades y rangos de referencia
Entrada de Resultados: Interfaz dinámica para captura de resultados según el tipo de análisis
Validación de Resultados: Flujo de dos pasos (técnico ingresa, administrador valida)
Generación de Reportes: PDF con formato profesional y resultados fuera de rango resaltados
Control de Acceso: Permisos basados en roles para técnicos y administradores

Modelos de Datos Requeridos

lims.test: Representa una prueba de laboratorio en progreso
lims.test.parameter: Define parámetros para cada tipo de prueba
lims.result: Almacena los resultados reales de las pruebas

Tareas de Implementación

1. Crear modelo lims.test.parameter

Archivo: lims_management/models/test_parameter.py

Definir modelo con campos:

name = fields.Char(string='Parámetro', required=True)
product_id = fields.Many2one('product.product', string='Análisis', 
                              domain=[('is_analysis', '=', True)])
unit = fields.Char(string='Unidad de Medida')
value_type = fields.Selection([
    ('numeric', 'Numérico'),
    ('text', 'Texto'),
    ('selection', 'Selección'),
    ('boolean', 'Sí/No')
], string='Tipo de Valor', required=True)
normal_min = fields.Float(string='Valor Normal Mínimo')
normal_max = fields.Float(string='Valor Normal Máximo')
selection_options = fields.Text(string='Opciones (para tipo selección)')
sequence = fields.Integer(string='Secuencia', default=10)

Agregar validaciones y constraints
Crear vista de configuración

2. Crear modelo lims.test

Archivo: lims_management/models/lims_test.py

Definir modelo principal:

name = fields.Char(string='Código de Prueba', required=True, readonly=True)
sale_order_id = fields.Many2one('sale.order', string='Orden de Laboratorio')
order_line_id = fields.Many2one('sale.order.line', string='Línea de Orden')
product_id = fields.Many2one('product.product', string='Análisis')
patient_id = fields.Many2one('res.partner', string='Paciente')
sample_id = fields.Many2one('stock.lot', string='Muestra')
state = fields.Selection([
    ('pending', 'Pendiente'),
    ('in_process', 'En Proceso'),
    ('result_entered', 'Resultado Ingresado'),
    ('validated', 'Validado'),
    ('cancelled', 'Cancelado')
], string='Estado', default='pending')
technician_id = fields.Many2one('res.users', string='Técnico')
validator_id = fields.Many2one('res.users', string='Validador')
validation_date = fields.Datetime(string='Fecha de Validación')

Implementar generación automática de código de prueba
Agregar métodos de transición de estados
Implementar creación automática desde orden confirmada

3. Crear modelo lims.result

Archivo: lims_management/models/lims_result.py

Definir modelo de resultados:

test_id = fields.Many2one('lims.test', string='Prueba', required=True)
parameter_id = fields.Many2one('lims.test.parameter', string='Parámetro')
value_numeric = fields.Float(string='Valor Numérico')
value_text = fields.Text(string='Valor de Texto')
value_selection = fields.Char(string='Valor de Selección')
value_boolean = fields.Boolean(string='Valor Sí/No')
is_normal = fields.Boolean(string='Dentro de Rango Normal', compute='_compute_is_normal')
observations = fields.Text(string='Observaciones')
attachment_ids = fields.Many2many('ir.attachment', string='Archivos Adjuntos')

Implementar cálculo automático de is_normal
Agregar validaciones según tipo de valor

4. Implementar generación automática de pruebas

Archivo: lims_management/models/sale_order.py (extender)

Al confirmar orden con análisis, crear registros lims.test
Vincular con muestras generadas automáticamente
Notificar en el chatter sobre pruebas creadas

5. Crear vistas de entrada de resultados

Archivo: lims_management/views/lims_test_views.xml

Vista kanban por estado para gestión de pruebas
Vista formulario con:
- Información del paciente y muestra (readonly)
- Lista editable de resultados por parámetro
- Destacar valores fuera de rango con color rojo
- Botones de acción según estado
Vista lista con filtros y agrupaciones

6. Implementar flujo de validación

Archivo: lims_management/models/lims_test.py (extender)

Método action_enter_results() - marca como resultado ingresado
Método action_validate() - valida resultados (solo administradores)
Método action_request_review() - solicita revisión
Agregar validaciones de permisos

7. Crear informe PDF de resultados

Archivos:

lims_management/report/test_results_report.xml
lims_management/report/test_results_template.xml
Diseñar plantilla QWeb con:
- Encabezado con logo del laboratorio
- Información del paciente y orden
- Tabla de resultados con formato: | Parámetro | Resultado | Unidad | Rango de Referencia |
- Resaltar valores anormales
- Sección de observaciones
- Firma del validador
Configurar paper format A4

8. Implementar seguridad y permisos

Archivos:

lims_management/security/ir.model.access.csv (actualizar)
lims_management/security/security.xml (actualizar)
Definir grupos:
- Técnico de Laboratorio: crear/editar resultados
- Administrador de Laboratorio: validar resultados
Crear reglas de registro para cada modelo
Implementar campo-nivel de seguridad para validación

9. Crear datos de demostración

Archivo: lims_management/demo/test_parameters_demo.xml

Parámetros para hemograma completo
Parámetros para química sanguínea
Parámetros para uroanálisis
Crear algunas pruebas de ejemplo con resultados

10. Implementar notificaciones