Sistema Web para la Gestión de un Laboratorio de Microbiología Usando SvelteKit, SQLite3 y Drizzle ORM
Este artículo presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema web destinado a la administración de un laboratorio de microbiología. El proyecto surge ante la necesidad crítica de optimizar la gestión del registro de muestras, la asignación de análisis y el almacenamiento de resultados,...
- Autores:
-
Gonzalez Ochoa, Jose Daniel
Deluque Urdaneta, Javier Javier
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad Libre
- Repositorio:
- RIU - Repositorio Institucional UniLibre
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unilibre.edu.co:10901/32046
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10901/32046
- Palabra clave:
- gestión de laboratorios
microbiología
sistema de información
SvelteKit
SQLite3
Drizzle ORM
integridad de datos
laboratory management
microbiology
information system
SvelteKit
SQLite3
Drizzle ORM
data integrity
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
| Summary: | Este artículo presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema web destinado a la administración de un laboratorio de microbiología. El proyecto surge ante la necesidad crítica de optimizar la gestión del registro de muestras, la asignación de análisis y el almacenamiento de resultados, asegurando la trazabilidad y la confiabilidad de los datos en entornos con recursos limitados. La solución se implementó utilizando un stack tecnológico moderno y de código abierto, compuesto por el framework SvelteKit para la capa de presentación y lógica de negocio, SQLite3 como motor de base de datos relacional ligero y autocontenido, y Drizzle ORM para la gestión estructurada y tipada de los datos. La metodología empleada abarcó un análisis de requerimientos del flujo de trabajo del laboratorio, el modelado entidad-relación de la base de datos, el diseño de una arquitectura de software ligera y la ejecución de pruebas funcionales con escenarios reales. Los resultados demuestran una mejora cuantitativa significativa, con una reducción del 40% en los tiempos de registro de muestras y del 35% en la consulta de resultados en comparación con los métodos manuales preexistentes. Se concluye que la aplicación desarrollada representa una herramienta confiable, eficiente y adaptable, que no solo optimiza la operativa del laboratorio, sino que también sirve como un modelo replicable para la creación de soluciones de gestión de datos a bajo costo en otros contextos académicos o de investigación. |
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