真实世界数据研究专区 · 数据集
美国 FDA 不良事件报告系统(FAERS)
原名:FDA Adverse Event Monitoring System (AEMS)。
概述
这是美国食品药品监督管理局(FDA)收集上市后不良事件报告的数据库,现已并入 FDA 不良事件监测系统(AEMS)。报告由药企、医务人员与消费者提交,涉及人用药品与治疗性生物制品。季度数据文件自 2004 年第一季度起按季发布,最新一期为 2026 年 4—6 月。每份报告分为人口学与管理信息、药品、不良反应、患者结局与报告来源等表。
自发报告是药物警戒的基础数据来源。研究者用它做不成比例分析,寻找药品与不良事件之间的异常关联信号。它也用于观察用药错误、药物相互作用与罕见严重不良反应的上报情况。报告不能证明因果,也不能用来估计发生率,信号要另用队列或试验数据检验。
对人工智能学习的帮助
数据结构遵循 ICH E2B 国际安全报告指南,不良事件与用药错误用 MedDRA 术语编码,属于 2.0 规则语义一层。模型可以从中学习药品名称、活性成分与 MedDRA 术语之间的对应。它还能学到一份报告里首要怀疑药、次要怀疑药与合并用药的分工。报告由上报者填写,不是诊疗或支付过程留下的记录,因此不计入 1.0 临床真实一层。报告内容未经医学核实,且有重复和不完整报告,训练前要先去重。
记录形态
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 记录来源 | 其他来源 |
| 记录单位 | 一份不良事件报告 |
| 时间轴 | 单次,每条为一份提交给 FDA 的不良事件报告 |
| 结局 | 上报者填写的患者结局,未经医学核实,非随访 |
| 专家标注 | 未列明 |
| 任务环境 | 无 |
数据结构
表:DRUGyyQq.TXT。
| 字段 | 含义 | 类型或取值 |
|---|---|---|
PRIMARYID |
报告唯一编号,各数据文件间的主关联键 | 数字;由 Case ID 与病例版本号拼接 |
CASEID |
病例编号 | 数字 |
DRUG_SEQ |
病例内药品序号 | 数字;与 PRIMARYID 合用关联 THER 文件 |
ROLE_COD |
药品在事件中的角色 | PS 首要怀疑,SS 次要怀疑,C 合并用药,I 相互作用,DN 未给药 |
DRUGNAME |
药品名称 | 有效商品名,否则为报告原文 |
PROD_AI |
药品活性成分 | 文本,有则填写 |
ROUTE |
给药途径 | 文本 |
DOSE_VBM |
剂量、频次与途径的报告原文 | 文本 |
样例
表:DRUG26Q2.txt。
| 报告编号 | 病例编号 | 药品序号 | 药品角色 | 药品名称 | 活性成分 | 给药途径 | 单次剂量 | 剂量单位 | 给药频次 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 100140224 | 10014022 | 1 | PS | PEGINTERFERON ALFA-2A | PEGINTERFERON ALFA-2A | Subcutaneous | 180 | UG | /WK |
| 100140224 | 10014022 | 2 | SS | COPEGUS | RIBAVIRIN | Oral | 1200 | MG | QD |
| 100140224 | 10014022 | 3 | SS | VICTRELIS | BOCEPREVIR | Oral | 2400 | MG | QD |
获取
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 商用 | 未列明 |
| 申请 | 季度文件公开下载,单个病例报告须按《信息自由法》申请 |
| 中国可用性 | 公开下载,未写地域限制 |
质量与局限
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 维护方口径 | 数据库结构遵循 ICH E2B 指南,不良事件用 MedDRA 编码。季度文件附 README 说明文件结构 |
| 已知局限 | 有重复和不完整报告,报告不能证明因果。报告内容未经医学核实。不能据此估计发生率 |
所属话题
- 临床药理 › 药物不良反应监测
出处
https://www.fda.gov/drugs/fda-adverse-event-monitoring-system-aems/fda-adverse-event-monitoring-system-aems-public-dashboard;https://fis.fda.gov/extensions/FPD-QDE-FAERS/FPD-QDE-FAERS.html;https://www.fda.gov/drugs/surveillance-post-drug-approval-activities/fda-adverse-event-monitoring-system-aems。
审校:数巨有谱真实数据研究团队|编辑:数巨有谱AI团队