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@@ -1100,18 +1100,30 @@ if st.session_state.search_results is not None:
         col1, col2 = st.columns([3,1])
         with col1:
             st.success(f"Hemos encontrado {len(results)} posible(s) causa(s) relacionada(s) con tu caso.")
-        with col2:
-            if word_file_buffer:
-                st.download_button(
-                    label="📄 Descargar Informe Completo (Word)", 
-                    data=word_file_buffer, 
-                    file_name=f"Informe_Detective_Alimentos_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.docx",
-                    mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
-                    key="download_word_report"
-                )
-        
-        st.subheader("Análisis de Relevancia de las Coincidencias")
-        st.altair_chart(create_relevance_chart(results), use_container_width=True)
+            
+            with col2:
+            # Botón de descarga único con mensaje informativo
+            if st.button("📄 Descargar Informe (Word)", help="La generación del informe puede tomar algunos segundos."):
+                with st.spinner("Generando su informe personalizado, por favor espere..."):
+                    # Generar todo el contenido del informe en el momento
+                    ai_analysis_text = st.session_state.analysis_cache.get('best_match_analysis', "Análisis con IA no generado.")
+                    base_report_text = generate_report_text(st.session_state.user_query, results)
+                    neuro_report_text = generate_neuro_report_text(st.session_state.entities, FOOD_TO_COMPOUND_MAP, INTEGRATED_NEURO_FOOD_MAP)
+                    molecular_report_text = generate_molecular_report_text(best_match, st.session_state.entities, foodb_index, FOOD_NAME_TO_FOODB_KEY, COMPOUND_SYNONYM_MAP, KNOWN_TRIGGERS_MAP)
+                    
+                    complete_report_string = f"{base_report_text}\n\n{ai_analysis_text}\n{neuro_report_text}\n{molecular_report_text}"
+                    
+                    word_file_buffer = generate_word_report(complete_report_string)
+                    
+                    # Preparar el botón de descarga oculto para que Streamlit lo muestre al finalizar el spinner
+                    if word_file_buffer:
+                        st.download_button(
+                            label="Descarga lista", # Esta etiqueta no será visible para el usuario
+                            data=word_file_buffer,
+                            file_name=f"Informe_Detective_Alimentos_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.docx",
+                            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document",
+                            key="download_word_report_final"
+                        )
         
         with st.expander(f"**Análisis Detallado de la Principal Coincidencia: {best_match.get('condicion_asociada')}**", expanded=True):
             col1_expander, col2_expander = st.columns([3, 1])