EudraVigilance欧洲疑似不良反应数据
EudraVigilance ADR Reports 是与双膦酸盐相关颌骨骨坏死（Bisphosphonate-related osteonecrosis of the jaw (BRONJ)）相关的公开数据资源，主要包含欧洲药品疑似不良反应报告公开汇总检索数据，数据模态为表格，适合用于分类、模型训练、基准评测或临床特征分析。
基本信息
资源简介
EudraVigilance欧洲疑似不良反应数据
【一句话概览】
欧洲疑似药品不良反应报告数据库提供多语言界面，涵盖背景、访问政策、常见问题、词汇表、新闻与联系方式等栏目，并设有理解报告、数据来源、报告查看、数据质量与免责声明等说明。该数据库支持按药品名称或活性物质名称检索疑似不良反应报告：集中授权药品可按药品名或活性物质名访问，非集中授权药品仅可按活性物质名访问。网站还提供药物安全、欧盟监测、EudraVigilance、患者安全警告及如何报告副作用等链接（来源 adrreports.eu）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《European database of suspected adverse drug reaction reports》。
【数据内容】
源站原始描述：European database of suspected adverse drug reaction reports - Search Contacts | FAQ | Glossary balgarski (bg) español (es) ceština (cs) dansk (da) Deutsch (de) eesti keel (et) elliniká (el) Íslenska (is) English (en) français (fr) Gaeilge (ga) Hrvatski (hr) italiano (it) latviešu valoda (lv) lietuviu kalba (lt) magyar (hu) Malti (mt) Nederlands (nl) Norsk (no) polski (pl) português (pt) româna (ro) slovencina (sk) slovenšcina (sl) suomi (fi) svenska (sv)…
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【主题与分类】
主题标签：adverse drug reaction、pharmacovigilance、EudraVigilance、medicine safety。
【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.adrreports.eu/en/search_subst.html
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.adrreports.eu/en/search_subst.html
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
EudraVigilance欧洲疑似不良反应数据包含欧洲药品疑似不良反应报告公开汇总检索数据，可用于双膦酸盐相关颌骨骨坏死相关的分类研究。
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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