FDA FAERS Dataset
收藏Snowflake2025-09-12 更新2025-09-13 收录
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资源简介:
# FDA FAERS Dataset
The FDA FAERS (FDA Adverse Event Reporting System) Dataset is a comprehensive data product providing normalized, cleaned, and analytically-ready access to pharmaceutical drug adverse event reports. This dataset encompasses over 18 million adverse event records, 65 million drug records, 54 million reaction records, and 18 million patient records, with advanced data quality enhancements and 4 pre-aggregated analytical reporting models for drug safety surveillance.
提供机构:
Dataplex Consulting & Data Products
创建时间:
2025-09-12
原始信息汇总
FDA FAERS 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称: FDA FAERS Dataset
- 提供商: Dataplex Consulting & Data Products
- 数据内容: 规范化、清洗且可直接用于分析的药物不良事件报告数据
- 数据规模:
- 超过1800万条不良事件记录
- 6500万条药物记录
- 5400万条反应记录
- 1800万条患者记录
- 数据质量: 经过高级数据质量增强处理
- 分析模型: 包含4个预聚合的分析报告模型
业务应用场景
风险分析
为制药公司、生物技术公司和医疗机构提供1800万+规范化不良事件记录和预建风险分析模型,支持全面的药物安全评估。
生命科学商业化
通过提供竞争性安全情报和差异化机会,加速制药制造商、医疗事务团队和市场准入组织的药物商业化进程。
监管报告
帮助制药公司、临床研究组织和医疗系统确保监管合规性并优化药物警戒计划。
人口健康管理
赋能卫生系统、支付方和药房福利管理者改善患者群体的用药安全。
真实世界数据(RWD)
作为制药公司、学术研究者和监管机构进行上市后监测和结果研究的关键真实世界证据来源。
数据字典结构
- DRUG__AGG_DEMOGRAPHIC_RISK_PROFILES
- DRUG__AGG_DRUG_REACTION_ASSOCIATIONS
- DRUG__AGG_MANUFACTURER_ADVERSE_EVENTS
- DRUG__EVENTS
- DRUG__EVENTS_PATIENTS
- 其他3个数据对象
数据预览示例
数据包含以下关键字段:
- DRUG_NAME(药物名称)
- AGE_GROUP(年龄组)
- SEX(性别)
- WEIGHT_GROUP(体重组)
- EVENT_COUNT(事件计数)
- SERIOUS_EVENTS(严重事件)
- SERIOUS_RATE(严重率)
- DEATH_EVENTS(死亡事件)
- DEATH_RATE(死亡率)
- RISK_SCORE(风险评分)
- RISK_LEVEL(风险等级)
定价信息
- 月订阅费用: 695美元
- 包含内容:
- 1800万+规范化不良事件记录
- 预建安全分析模型
- MedDRA编码反应和结果
- 来自FDA源的自动更新
- 分析就绪的数据结构
试用信息
- 试用期限: 7天
- 试用内容:
- 核心FAERS表:每表4000条记录
- 预聚合分析视图:每视图200条记录
- 完整的100+标准化属性架构访问
- 完整文档和分析模型规范
技术规格
- 更新频率: 每日
- 时间覆盖范围: 1970年1月1日之后
- 地理覆盖范围: 美国(所有州)及51个其他地区
- 云区域可用性: 支持AWS多个区域
数据提供商信息
- 销售联系: contact@dataplex-consulting.com
- 支持联系: support@dataplex-consulting.com
- 提供商背景: 提供顶级、交钥匙数据产品,拥有20+年服务经验
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
FDA FAERS数据集提供标准化清洗后的药物不良事件报告数据,包含超过1800万不良事件记录及配套药品、反应和患者数据,支持药物安全监测分析。该数据集已进行质量优化并预置4种分析报告模型。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



