Importer des patients dans GERO (Excel / CSV)

Mis à jour5 novembre 2025

🧑‍💼 Pour : administrateurs et gérants d’événement
🎯 Objectif : importer rapidement une liste de patients et leurs personnes à prévenir depuis Excel (.xlsx) ou CSV (.csv), en limitant les erreurs.

🩺 1) Accéder à la fonction d’import

Si vous êtes administrateur ou gérant de l’événement, le bouton Importer apparaît en haut de l’écran de la liste des patients.
➡️ Cliquez sur Importer pour ouvrir l’assistant (wizard).
💡 Si vous ne voyez pas le bouton, vérifiez votre rôle sur l’événement.

📂 2) Déposer le fichier

Glissez-déposez votre fichier Excel (.xlsx) ou CSV (.csv), ou utilisez le sélecteur.
L’assistant lit la première ligne comme en-têtes (noms de colonnes).
⚠️ Un fichier sans en-têtes ou contenant des colonnes “sans titre” peut faire échouer l’import.

🧩 3) Faire correspondre les colonnes (mapping)

L’assistant propose un pré-remplissage automatique des correspondances. Vous pouvez corriger manuellement.

🔎 Comment l’auto-détection fonctionne

Insensible à la casse (MAJ/min).
Espaces, tirets, underscores et points ignorés (ex. first-name, First_name → firstname).
Accents supprimés (ex. téléphone ≃ telephone).
Plusieurs alias sont reconnus en français et en anglais (liste ci-dessous).

✅ Champs reconnus & alias (fidèle au code)

Champ GERO	Alias d’en-tête acceptés (FR/EN) — sans accents/espaces	Exemple
Référence (optionnel)	`reference`, `identifiant`, `id`, `niv`	`A001`
Prénom	`given name`, `firstname`, `prénom`	`Jean`
Nom	`family name`, `name`, `last name`, `surname`, `nom`, `nom de famille`	`DUPONT`
Sexe	`gender`, `sex`, `genre`, `sexe`, `civilité`	`F` / `female` / `femme` M / male / homme
Date de naissance	`birthday`, `date of birth`, `date de naissance`, `ddn`	`1992-07-15`
Type (patient)	`type`	`participant` / `staff` / …
Rue	`street`, `address`, `rue`, `voie`, `nom de la voie`, `adresse`	`12 rue de la paix`
Ville	`town`, `city`, `ville`	`PARIS`
Code postal	`postcode`, `code postal`	`75006`
Pays (adresse)	`country`, `state`, `pays`	`FR` / `France`
Email	`email`, `e-mail`, `mail`, `mél`, `courriel`, `courrier électronique`, `mail address`, `adresse email`, `adresse mail`, `adresse e-mail`, `adresse mél`, `adresse courriel`	`jean@example.com`
Téléphone	`phone`, `phone number`, `téléphone`, `numéro de téléphone`	`+33610101010`
Nationalité	`nationality`, `nationalité`	`FR` / `FRANCE`
Personne à prévenir — Prénom	`nok givenname`, `nok firstname`, `contact firstname`, `contact givenname`, `prenom contact`, `personne a prevenir prenom`, `next of kin givenname`, `next of kin firstname`	`Michel`
Personne à prévenir — Nom	`nok familyname`, `nok lastname`, `contact lastname`, `contact familyname`, `nom contact`, `personne a prevenir nom`, `next of kin familyname`, `next of kin lastname`	`Martin`
Personne à prévenir — Téléphone	`nok phone`, `contact phone`, `telephone contact`, `tel a prevenir`, `téléphone personne a prevenir`, `next of kin phone`	`+33710101010`
Personne à prévenir — Lien	`nok affiliation`, `contact affiliation`, `relation contact`, `relationship`, `relation`, `affiliation`, `lien`, `lien de parente`, `lien avec le patient`, `type de lien`, `next of kin relationship`	`frère` / `mère` / `spouse`

🧠 Nettoyage automatique du téléphone : seuls les chiffres et le “+” sont conservés.

💾 4) Données créées par GERO

Pour chaque ligne, GERO crée un patient avec :

Identité : prénom, nom, date de naissance (convertie en ISO YYYY-MM-DD), sexe.
Coordonnées : email, téléphone, adresse (rue/ville/code postal/pays).
Nationalité, Type, Référence (si fournis).
Personne à prévenir (optionnelle) si au moins un champ NOK est présent (prénom, nom, téléphone, lien).

Si une donnée est manquante ou illisible, le champ est laissé vide pour la ligne.

🗓️ 5) Formats de date acceptés (robuste)

Le moteur accepte plusieurs formes et les convertit en ISO YYYY-MM-DD :

ISO & variantes : YYYY-MM-DD, YYYY/MM/DD (ex. 1980-03-12, 1980/03/12)
Français : dd/MM/yyyy, d/M/yyyy, dd/MM/yy (ex. 12/03/1980, 1/3/1990, 15/09/80)
Excel “numéro de série” (ex. 31295) → interprété en UTC
Objet Date Excel/JS (si la cellule est déjà typée “Date”)

⛔ Non pris en charge (sans correction préalable) : 12.03.1980, 12 mars 1980, 03-12-80 (ambigu), phrases libres.

💡 Dans Excel : mettez la colonne Date de naissance en format Date (Accueil → Nombre → Date courte).

🧱 6) Contraintes sur les en-têtes & colonnes

1ère ligne = en-têtes (obligatoire).
Pas de colonnes sans titre au milieu des données.
Ne mélangez pas plusieurs infos dans une cellule (évitez “Nom Prénom” collés).
Supprimez les colonnes totalement vides.

🏷️ 7) Nationalité & Pays (adresse)

Recommandé : codes ISO 3166-1 alpha-2 (FR, MG, RE, US…) pour faciliter recherche/tri/exports.
Sinon : libellés standards (France, Mayotte).

📋 8) Exemple minimal (CSV)

reference,givenName,familyName,gender,dateOfBirth,type,email,phone,nationality,street,town,postcode,country,nokFirstName,nokLastName,nokPhone,nokRelationship
A001,Leïla,Bakari,F,1992-07-15,participant,leila@example.com,+262639000000,MG,12 rue du Lagon,Pamandzi,97610,MG,Karim,Bakari,+262639111111,frère
A002,Jean,Martin,M,15/09/1980,staff,jean.martin@example.fr,0639000001,FR,1 avenue des Plages,Mamoudzou,97600,FR,Marie,Martin,0639000009,épouse
A003,Moina,Issa,F,1/3/1990,VIP,moina@example.com,+262639000002,KM,Route Nationale,Labattoir,97615,KM,Ali,Issa,+262639222222,ami

Remarquez la variété de formats de date — tous acceptés.

🚨 9) Erreurs fréquentes & résolution

Erreur	Cause probable	Solution
L’import échoue immédiatement	Pas d’en-têtes / colonnes sans titre	Ajouter les titres / supprimer colonnes vides
Certaines dates ne “passent” pas	Format non reconnu	Mettre la colonne en Date Excel ou utiliser `YYYY-MM-DD`
Le tri par âge est incohérent	Dates invalides à certaines lignes	Corriger ces lignes puis réimporter
Numéros de téléphone “modifiés”	Nettoyage automatique	Normal : GERO garde chiffres et “+”
La personne à prévenir n’apparaît pas	Colonnes NOK absentes ou vides	Renseigner `nokFirstName`, `nokLastName`, `nokPhone`…

🧭 10) Conseils d’organisation

Faire un import test (5–10 lignes) avant un import massif.
Conserver une colonne “Référence” unique (ID interne) pour dédoublonnage et mises à jour.
Maintenir un modèle standard par événement (même ordre et mêmes intitulés).
Personne à prévenir : garder un format homogène pour téléphone (+ + chiffres) et des liens simples (mère, frère, épouse, ami…).

❓ FAQ

Peut-on importer sans date de naissance ?
🟢 Oui, le champ reste vide.

Le sexe doit-il être “M/F” ?
🟢 Les formats courants sont reconnus (M, F, male, female, monsieur, madame…).

Différence entre “Pays” (adresse) et “Nationalité” ?

Pays = champ adresse ; Nationalité = statut civil.
👉 Pour les filtres/exports, préférez les codes ISO.

Faut-il renseigner la personne à prévenir ?
🟢 Non, c’est optionnel. Si au moins un champ NOK est présent, GERO crée automatiquement le contact lié.

🆕 Mise à jour — novembre 2025

Nouveau : import de Personne à prévenir (NOK) avec 4 colonnes : nokFirstName, nokLastName, nokPhone, nokRelationship.
Normalisation des liens la plus courante (père, mère, conjoint, ami, etc.).
Parsing des dates renforcé : ISO, FR (dd/MM/yyyy, d/M/yyyy, dd/MM/yy), yyyy/MM/dd, Excel serial, Date Excel/JS.
Nettoyage des téléphones : seuls “+” et chiffres sont conservés.