WHO全球不良反应开放检索数据
VigiAccess 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，主要包含全球药物不良反应报告公开检索汇总数据，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
WHO全球不良反应开放检索数据
【一句话概览】
VigiAccess 由世界卫生组织（WHO）于2015年推出，旨在向公众开放 VigiBase 中的信息。VigiBase 是 WHO 全球药品潜在副作用报告数据库，副作用在技术上称为药物不良反应（ADRs）和免疫接种后不良事件（AEFIs），由属于 WHO 国际药物监测规划（PIDM）成员国的国家药物警戒中心或国家药品监管机构上报。WHO PIDM 成立于1968年，旨在确保药品的安全有效使用（来源 vigiaccess.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《VigiAccess》。
【数据内容】
源站原始描述：VigiAccess was launched by the World Health Organization (WHO) in 2015 to provide public access to information in VigiBase, the WHO global database of reported potential side effects of medicinal products. Side effects – known technically as adverse drug reactions (ADRs) and adverse events following immunization (AEFIs) – are reported by national pharmacovigilance centres or national drug regulatory authorities that are members of the WHO Programme for International Drug Monitoring (PIDM). WHO P…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：VigiAccess由世界卫生组织（WHO）于2015年推出，旨在让公众获取VigiBase中的信息。VigiBase是WHO的全球数据库，收录了报告的医药产品潜在副作用。副作用——专业上称为药物不良反应（ADRs）和免疫接种后不良事件（AEFIs）——由属于WHO国际药物监测规划（PIDM）成员国的国家药物警戒中心或国家药品监管机构报告。WHO PIDM成立于1968年，旨在确保医药产品的安全有效使用。
【主题与分类】
主题标签：pharmacovigilance、adverse drug reactions、ADRs、adverse events following immunization、AEFIs、VigiBase、WHO、medicinal products、side effects、COVID-19 vaccine。
【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.vigiaccess.org/
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.vigiaccess.org/
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
WHO全球不良反应开放检索数据包含全球药物不良反应报告公开检索汇总数据，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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