FDA不良事件报告系统

FAERS 是药物过敏和过敏性休克研究中常用的药物警戒数据源,包含患者、药品、反应、结果和报告来源等表格,可用于信号检测、药物不良反应分类和风险监测。

U.S. Food and Drug AdministrationU.S. Food and Drug Administration
FDA
2026-01-01 更新
浏览 35
表格分类adverse eventdrug safetypost-marketing surveillancetherapeutic biologicFAERS
FDA FAERS Quarterly Data Files

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-01-01

资源简介

FDA不良事件报告系统

【一句话概览】

FDA不良事件报告系统数据库支持FDA对所有已上市药品及治疗性生物制品的上市后安全监测计划,收录了FDA依据法规要求从生产商处获得的不良事件报告,以及直接来自消费者和医疗专业人员的报告。该数据库覆盖时间为2004年1月至今,更新频率为每季度一次(来源 fda.gov)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) Database》。

【数据内容】

源站原始描述:FDA Adverse Event Reporting System Database supports the FDA''s post-marketing safety surveillance program for all marketed drug and therapeutic biologic products. It contains adverse event reports FDA has received from manufacturers as required by regulation along with reports received directly from consumers and healthcare professionals. Dates of Coverage: January 2004 - present Update Frequency: Quarterly

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):FDA不良事件报告系统数据库支持FDA对所有已上市药物和治疗性生物制品的上市后安全监测计划。它包含FDA根据法规要求从制造商处收到的以及直接从消费者和医疗保健专业人员处收到的不良事件报告。覆盖日期:2004年1月至今。更新频率:每季度。

【主题与分类】

主题标签:adverse event、drug safety、post-marketing surveillance、therapeutic biologic、FAERS。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.fda.gov/drugs/drug-approvals-and-databases/fda-adverse-event-reporting-system-faers-database

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源站:https://www.fda.gov/drugs/drug-approvals-and-databases/fda-adverse-event-reporting-system-faers-database

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

FAERS 收录药物和治疗性生物制品上市后不良事件报告,可检索过敏反应、荨麻疹和过敏性休克等事件。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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