Éditeur d'alignements

Vue générale

L’éditeur est un panneau redimensionnable en deux colonnes, séparé par un diviseur que vous pouvez glisser pour ajuster l’espace selon votre confort de travail :

Le flux de travail est toujours le même :

1. Sélectionner un concept source dans le tableau de gauche.
2. Trouver le concept cible dans le panneau de droite (via un concept set ou la recherche dans les vocabulaires OHDSI).
3. Cliquer sur Exact match — ou choisir une autre équivalence sémantique dans le menu déroulant (on y reviendra plus bas).

Concepts source

Le tableau de gauche liste tous les concepts à aligner en défilement infini — les lignes se chargent au fur et à mesure que vous faites défiler.

Barre de recherche

Une barre de recherche pleine largeur est disponible au-dessus du tableau. Saisissez un nom, un code ou un identifiant, puis appuyez sur Entrée ou cliquez sur Rechercher. La recherche combine trois stratégies ordonnées par pertinence :

1. Correspondance exacte sur l’identifiant numérique.
2. Correspondance partielle (substring) sur le nom et le code.
3. Correspondance approximative via Jaro-Winkler (seuil ≥ 0,8) — utile pour les fautes de frappe ou les variantes orthographiques.

Colonnes du tableau

Les colonnes disponibles dépendent des données présentes dans votre source. Le bouton en bas du tableau permet d’afficher ou masquer les colonnes :

• Statut (petit point coloré) — voir ci-dessous.
• Vocabulaire * — terminologie source (ex. Labo, ICCA…).
• Catégorie — utile pour filtrer les concepts source par domaine clinique et traiter une catégorie entière d’un coup.
• ID concept source — identifiant numérique utilisé dans les exports OMOP. Pour les sources fichier sans colonne d’ID, c’est l’ID attribué depuis la vue d’ensemble.
• Nom du concept — libellé du concept.
• Code concept * — code local du concept dans votre système source.
• Patients et Lignes — fréquences observées dans votre base. Indispensables pour prioriser les concepts les plus courants.
• Métadonnées — visible uniquement quand la colonne Métadonnées (JSON) a été configurée à l’import. Cliquer dessus ouvre la vue de détail du concept.

* colonnes obligatoires à l’import.

Filtres en ligne

Une deuxième rangée d’en-tête, directement sous les titres de colonnes, contient les filtres. Ils se combinent en temps réel :

• Statut d’alignement — menu déroulant avec les options : Tous · Non alignés · Alignés · Alignés ailleurs.
• Nom du concept — correspondance exacte sur le texte saisi, à la différence de la barre de recherche qui fait une recherche approximative.
• Code et ID — champs texte.
• Vocabulaire, Catégorie, Sous-catégorie, Domaine, Classe — menus multi-sélection, alimentés par les valeurs distinctes présentes dans votre source.

Le point de statut

Chaque ligne commence par un point coloré qui indique l’état d’alignement du concept :

Point vert — un survol affiche un résumé des alignements existants pour ce concept dans ce projet : concept cible, vocabulaire, équivalence, et les avis reçus.

Point bleu — le même code a déjà été aligné dans un autre projet du workspace. Cliquer dessus ouvre un popover listant ces alignements, avec un bouton Importer pour les rapatrier en un clic dans le projet courant.

Métadonnées du concept

Si votre source contient des métadonnées, l’icône en bout de ligne ouvre la vue des métadonnées du concept à la place du tableau source. Cette vue affiche selon le contenu :

• Un tableau de statistiques descriptives (min, médiane, moyenne, max, écart-type…) avec un boxplot.
• Des graphiques interactifs (histogramme de distribution, graphique en barres, camembert, courbe temporelle par année).
• Une répartition par unités hospitalières.
• Un tableau de propriétés libres.
• Le JSON brut complet (bouton {} en haut à droite).

Un bouton ← Retour ramène au tableau source, en restant sur le même scroll qu’avant.

Structure JSON attendue

La colonne Métadonnées (JSON) doit contenir un objet JSON. Linkr reconnaît deux formats au choix.

{
  "metadata": {
    "granularité": "Jour",
    "complétude": "98 %"
  },
  "statistics": {
    "min": 0,
    "p25": 45,
    "median": 72,
    "p75": 110,
    "max": 980,
    "mean": 78.4,
    "std": 32.1,
    "count": 12450
  },
  "distributions": [
    {
      "name": "Distribution par sexe",
      "type": "pie",
      "data": [
        { "label": "Femme", "value": 6230 },
        { "label": "Homme", "value": 6220 }
      ]
    },
    {
      "name": "Évolution par année",
      "type": "line",
      "data": [
        { "label": "2020", "value": 3100 },
        { "label": "2021", "value": 4200 }
      ]
    }
  ],
  "properties": [
    { "label": "Unité", "value": "mg/dL" },
    { "label": "Source", "value": "BIOLOGIE" }
  ]
}

Concepts cibles

Le panneau de droite a trois modes, basculables via un sélecteur en haut : Jeux de concepts, Rechercher et Suggestions. Chacun a sa propre logique, mais tous trois permettent de sélectionner un concept cible que vous alignerez ensuite via la barre d’actions.

Mode « Jeux de concepts »

Un concept set est un ensemble de concepts standard regroupés autour d’une même réalité clinique (ex. Heart rate, Créatinine), accompagné de notes d’experts : définition, concepts inclus/exclus, règles de mapping. Il vous guide en restreignant le choix aux candidats déjà validés pour cette catégorie, plutôt que d’avoir à fouiller les millions de concepts d’ATHENA.

Vous parcourez les concept sets liés au projet (ceux importés depuis l’onglet Concepts cibles), triés et filtrés par Catégorie, Sous-catégorie et nom. Les colonnes Items, Version et Provenance sont masquées par défaut.

L’icône ⓘ ouvre un volet latéral détaillant le concept set : description rédigée par les experts, statistiques d’usage, concepts résolus et expression brute. C’est là que vous trouvez les règles de mapping — par exemple « mappez “HR” sans précision vers le concept générique, et non vers la variante oxymètre ».

Cliquez sur une ligne pour ouvrir le concept set dans le panneau principal : la barre supérieure rappelle son nom, sa catégorie et le nombre de concepts. Vous y voyez ses concepts résolus, naviguez via une recherche et des filtres en colonne, et sélectionnez celui qui correspond. Les concepts déjà alignés au concept source apparaissent grisés.

C’est le mode rapide et précis quand votre concept source appartient à une catégorie déjà couverte par un concept set de référence.

Mode « Rechercher »

Vous tapez un nom, un code ou un identifiant numérique, et Linkr interroge la référence ATHENA chargée dans le projet. Comme pour les concepts source, la recherche combine match exact (sur l’ID), substring (tous les mots de la requête), et fuzzy (Jaro-Winkler ≥ 0,8) — pratique pour les fautes de frappe ou les variantes orthographiques. Les résultats sont triés par pertinence.

Le bouton filtres (icône à gauche de la barre de recherche) ouvre un popover pour restreindre la recherche à certains vocabulaires, domaines, classes de concept ou aux concepts standard uniquement. Vous y réglez aussi le nombre maximum de résultats (défaut : 1 000 ; au-delà de 10 000 le navigateur ralentit).

Fiche du concept cible

L’icône ⓘ en bout de ligne — disponible aussi bien en mode Rechercher qu’en mode Suggestions — ouvre un volet latéral détaillant le concept OMOP : ses propriétés, ses relations (Maps to, Has component, Has method…), sa hiérarchie ancêtres/descendants, et ses synonymes. Indispensable pour vérifier qu’un candidat est bien standard, à jour, et que sa position dans la hiérarchie est cohérente avec votre code source.

Mode « Suggestions »

Vous parcourez des candidats pré-calculés pour le concept source sélectionné, classés par score combiné. Chaque ligne expose les scores détaillés par méthode (Syntaxique, Sémantique, Statistique, IA) sous forme de points colorés, et un bouton Gérer les suggestions permet d’importer le fichier de scores, ajuster les pondérations ou tout supprimer.

Ces scores ne sont pas calculés par Linkr : ils proviennent d’un fichier .parquet produit par le Skill Claude concept-mapping, exécuté hors de l’application sur l’export ZIP de votre projet.

Barre d’actions

La barre d’actions n’est visible que lorsqu’un concept source est sélectionné à gauche. Son contenu change selon qu’un concept cible est sélectionné à droite ou non.

Aligner

Quand un concept source et un concept cible sont sélectionnés, deux éléments apparaissent :

• Bouton vert « Exact » (badge SKOS, avec flèche déroulante ) — un clic direct crée l’alignement en skos:exactMatch. La flèche ouvre un menu pour choisir une autre équivalence (Close, Broad, Narrow, Related) ; le badge du bouton change alors de couleur en conséquence.
• Bouton (Aligner avec commentaire) — ouvre une boîte de dialogue où vous choisissez l’équivalence et saisissez un commentaire explicatif.

L’alignement est créé immédiatement avec le statut Non revu, prêt à être validé dans l’onglet Évaluation.

Ignorer

Quand un concept source est sélectionné mais sans concept cible, la barre d’actions bascule sur les boutons d’ignorance :

• Bouton « Ignorer » — marque le concept source comme sans équivalent standard. Il est exclu du décompte des concepts à aligner et apparaît dans la KPI « Ignorés » du tableau de bord du projet. Si le concept est déjà ignoré, le bouton affiche Retirer le statut ignoré.
• Bouton (Ignorer avec commentaire) — même action, avec une boîte de dialogue pour expliquer pourquoi (ex. « identifiant administratif sans signification clinique »).

Choisir l’équivalence SKOS

Linkr s’appuie sur le standard SKOS (Simple Knowledge Organization System) du W3C pour qualifier la force d’un alignement. Les exports SSSOM (Simple Standard for Sharing Ontological Mappings) consomment ces mêmes prédicats. Cinq niveaux, du plus précis au plus large :

Règle pratique : si vous hésitez entre Exact et Close, préférez Close et ajoutez un commentaire — le relecteur pourra escalader vers Exact lors de l’évaluation. Évitez Related sauf si aucune autre équivalence ne convient : les exports OMOP (source_to_concept_map) traitent tous les niveaux de la même façon, mais un Related dans un export SSSOM signale aux partenaires que l’alignement est fragile.

Voir aussi la section Mapping du SKOS Primer pour les exemples du W3C.

Alignements multiples

Un même concept source peut recevoir plusieurs alignements vers des cibles différentes. C’est courant pour distinguer la valeur, l’unité et l’instrument d’une même mesure (ex. maps_to, maps_to_value, maps_to_unit dans la nomenclature OMOP). Il suffit de re-sélectionner le concept source et d’aligner à nouveau ; les alignements supplémentaires se cumulent et apparaissent ensemble dans l’onglet Évaluation.

Résumé du flux de travail