Overview

Dataset statistics

Number of variables4
Number of observations160
Missing cells127
Missing cells (%)19.8%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory5.3 KiB
Average record size in memory33.8 B

Variable types

Numeric1
Text3

Dataset

Description건강보험심사평가원에서 사용하는 어려운 전문용어를 쉽게 풀이하여 작성한 정보 / 검색 결과가 없는 용어는 용어집에 추가 요청할 수 있음(경로는 유의사항 참고)
Author건강보험심사평가원
URLhttps://www.data.go.kr/data/15089268/fileData.do

Alerts

쉬운용어단어명 has 124 (77.5%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2024-04-17 16:39:57.813442
Analysis finished2024-04-17 16:39:58.420730
Duration0.61 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

일련번호
Real number (ℝ)

Distinct159
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)0.6%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean80
Minimum1
Maximum159
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size1.5 KiB
2024-04-18T01:39:58.474505image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile8.9
Q140.5
median80
Q3119.5
95-th percentile151.1
Maximum159
Range158
Interquartile range (IQR)79

Descriptive statistics

Standard deviation46.043458
Coefficient of variation (CV)0.57554322
Kurtosis-1.2
Mean80
Median Absolute Deviation (MAD)40
Skewness0
Sum12720
Variance2120
MonotonicityStrictly increasing
2024-04-18T01:39:58.579679image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.6%
2 1
 
0.6%
103 1
 
0.6%
104 1
 
0.6%
105 1
 
0.6%
106 1
 
0.6%
107 1
 
0.6%
108 1
 
0.6%
109 1
 
0.6%
110 1
 
0.6%
Other values (149) 149
93.1%
ValueCountFrequency (%)
1 1
0.6%
2 1
0.6%
3 1
0.6%
4 1
0.6%
5 1
0.6%
6 1
0.6%
7 1
0.6%
8 1
0.6%
9 1
0.6%
10 1
0.6%
ValueCountFrequency (%)
159 1
0.6%
158 1
0.6%
157 1
0.6%
156 1
0.6%
155 1
0.6%
154 1
0.6%
153 1
0.6%
152 1
0.6%
151 1
0.6%
150 1
0.6%

단어명
Text

Distinct159
Distinct (%)100.0%
Missing1
Missing (%)0.6%
Memory size1.4 KiB
2024-04-18T01:39:58.800962image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length26
Median length19
Mean length5.9937107
Min length2

Characters and Unicode

Total characters953
Distinct characters200
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique159 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row7개 질병군 포괄수가제
2nd rowAHRQ
3rd rowCABG
4th rowCMS
5th rowDRG
ValueCountFrequency (%)
의료급여기관 6
 
2.9%
의료 6
 
2.9%
결정신청 2
 
1.0%
효능군 2
 
1.0%
3차 2
 
1.0%
100 2
 
1.0%
삼차 2
 
1.0%
이차 2
 
1.0%
2차 2
 
1.0%
중복 2
 
1.0%
Other values (169) 178
86.4%
2024-04-18T01:39:59.118854image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
48
 
5.0%
료 37
 
3.9%
의 37
 
3.9%
급 31
 
3.3%
제 25
 
2.6%
여 22
 
2.3%
차 19
 
2.0%
상 18
 
1.9%
기 18
 
1.9%
가 17
 
1.8%
Other values (190) 681
71.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 821
86.1%
Space Separator 48
 
5.0%
Uppercase Letter 26
 
2.7%
Decimal Number 19
 
2.0%
Open Punctuation 14
 
1.5%
Close Punctuation 14
 
1.5%
Lowercase Letter 8
 
0.8%
Other Punctuation 3
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
료 37
 
4.5%
의 37
 
4.5%
급 31
 
3.8%
제 25
 
3.0%
여 22
 
2.7%
차 19
 
2.3%
상 18
 
2.2%
기 18
 
2.2%
가 17
 
2.1%
비 17
 
2.1%
Other values (160) 580
70.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
R 4
15.4%
A 3
11.5%
C 3
11.5%
H 2
7.7%
I 2
7.7%
D 2
7.7%
G 2
7.7%
B 2
7.7%
E 1
 
3.8%
N 1
 
3.8%
Other values (4) 4
15.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 3
37.5%
v 1
 
12.5%
r 1
 
12.5%
g 1
 
12.5%
d 1
 
12.5%
i 1
 
12.5%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 8
42.1%
1 6
31.6%
3 2
 
10.5%
2 2
 
10.5%
7 1
 
5.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 2
66.7%
· 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
48
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 14
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 14
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 821
86.1%
Common 98
 
10.3%
Latin 34
 
3.6%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
료 37
 
4.5%
의 37
 
4.5%
급 31
 
3.8%
제 25
 
3.0%
여 22
 
2.7%
차 19
 
2.3%
상 18
 
2.2%
기 18
 
2.2%
가 17
 
2.1%
비 17
 
2.1%
Other values (160) 580
70.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
R 4
 
11.8%
A 3
 
8.8%
e 3
 
8.8%
C 3
 
8.8%
H 2
 
5.9%
I 2
 
5.9%
D 2
 
5.9%
G 2
 
5.9%
B 2
 
5.9%
E 1
 
2.9%
Other values (10) 10
29.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
48
49.0%
( 14
 
14.3%
) 14
 
14.3%
0 8
 
8.2%
1 6
 
6.1%
3 2
 
2.0%
2 2
 
2.0%
, 2
 
2.0%
7 1
 
1.0%
· 1
 
1.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 821
86.1%
ASCII 131
 
13.7%
None 1
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
48
36.6%
( 14
 
10.7%
) 14
 
10.7%
0 8
 
6.1%
1 6
 
4.6%
R 4
 
3.1%
A 3
 
2.3%
e 3
 
2.3%
C 3
 
2.3%
3 2
 
1.5%
Other values (19) 26
19.8%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
료 37
 
4.5%
의 37
 
4.5%
급 31
 
3.8%
제 25
 
3.0%
여 22
 
2.7%
차 19
 
2.3%
상 18
 
2.2%
기 18
 
2.2%
가 17
 
2.1%
비 17
 
2.1%
Other values (160) 580
70.6%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

설명세부내용
Text

Distinct158
Distinct (%)99.4%
Missing1
Missing (%)0.6%
Memory size1.4 KiB
2024-04-18T01:39:59.350135image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length509
Median length154
Mean length111.2956
Min length2

Characters and Unicode

Total characters17696
Distinct characters555
Distinct categories13 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks8 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique157 ?
Unique (%)98.7%

Sample

1st row포괄수가제는 환자가 입원해서 퇴원할 때까지 발생하는 진료에 대하여 질병마다 미리 정해진 금액을 내는 제도입니다. 입원비가 하나로 묶여 있다고 생각하시면 됩니다. 현재는 백내장수술, 맹장수술, 항문수술, 편도수술, 탈장수술, 자궁수술, 제왕절개분만 이렇게 7가지의 수술에 적용되고 있습니다.
2nd row미국 의료관리품질조사국(Agency for Healthcare Research & Quality)
3rd row관상동맥우회로이식술 - 협심증으로 인한 흉통을 완화하고 관상동맥 질환으로 인한 사망을 예방하기 위한 수술
4th row미국 보건의료관리청(Center for Medicare & Medicaid Service)
5th row환자분류체계를 이용하여 질병군별로 입원환자의 진료비를 보상하는 제도이다. 입원기간 동안 제공된 검사, 수술, 투약 등 의료서비스의 종류나 양에 관계없이 어떤 질병의 진료를 위해 입원했었는가에 따라 미리 책정된 일정 금액을 보상한다. <출처: 건강보험심사평가원 기능과 역할>
ValueCountFrequency (%)
85
 
2.2%
또는 53
 
1.4%
및 36
 
1.0%
따라 31
 
0.8%
있는 23
 
0.6%
수 23
 
0.6%
출처 22
 
0.6%
그 21
 
0.6%
중 18
 
0.5%
대하여 17
 
0.4%
Other values (2270) 3458
91.3%
2024-04-18T01:39:59.713562image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
3634
 
20.5%
의 439
 
2.5%
는 319
 
1.8%
하 305
 
1.7%
에 286
 
1.6%
료 273
 
1.5%
가 231
 
1.3%
제 220
 
1.2%
, 218
 
1.2%
한 210
 
1.2%
Other values (545) 11561
65.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 12319
69.6%
Space Separator 3634
 
20.5%
Other Punctuation 572
 
3.2%
Decimal Number 426
 
2.4%
Lowercase Letter 294
 
1.7%
Math Symbol 197
 
1.1%
Close Punctuation 75
 
0.4%
Open Punctuation 72
 
0.4%
Uppercase Letter 61
 
0.3%
Dash Punctuation 15
 
0.1%
Other values (3) 31
 
0.2%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
의 439
 
3.6%
는 319
 
2.6%
하 305
 
2.5%
에 286
 
2.3%
료 273
 
2.2%
가 231
 
1.9%
제 220
 
1.8%
한 210
 
1.7%
보 203
 
1.6%
을 199
 
1.6%
Other values (461) 9634
78.2%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 42
14.3%
i 30
10.2%
a 28
9.5%
r 24
 
8.2%
c 24
 
8.2%
t 17
 
5.8%
n 17
 
5.8%
o 16
 
5.4%
l 15
 
5.1%
d 14
 
4.8%
Other values (13) 67
22.8%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 6
 
9.8%
I 5
 
8.2%
R 5
 
8.2%
A 5
 
8.2%
H 5
 
8.2%
F 4
 
6.6%
C 4
 
6.6%
S 4
 
6.6%
W 3
 
4.9%
Q 3
 
4.9%
Other values (9) 17
27.9%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 218
38.1%
. 165
28.8%
: 97
17.0%
· 56
 
9.8%
& 14
 
2.4%
' 8
 
1.4%
* 4
 
0.7%
% 4
 
0.7%
/ 4
 
0.7%
; 1
 
0.2%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 102
23.9%
0 87
20.4%
2 72
16.9%
3 46
10.8%
7 30
 
7.0%
4 26
 
6.1%
9 23
 
5.4%
5 16
 
3.8%
6 15
 
3.5%
8 9
 
2.1%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
< 96
48.7%
> 95
48.2%
~ 3
 
1.5%
∑ 2
 
1.0%
× 1
 
0.5%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
① 3
33.3%
② 3
33.3%
③ 2
22.2%
④ 1
 
11.1%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 59
78.7%
」 14
 
18.7%
] 2
 
2.7%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 56
77.8%
「 14
 
19.4%
[ 2
 
2.8%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 6
54.5%
” 5
45.5%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
‘ 6
54.5%
“ 5
45.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
3634
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 15
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 12297
69.5%
Common 5022
28.4%
Latin 355
 
2.0%
Han 22
 
0.1%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 439
 
3.6%
는 319
 
2.6%
하 305
 
2.5%
에 286
 
2.3%
료 273
 
2.2%
가 231
 
1.9%
제 220
 
1.8%
한 210
 
1.7%
보 203
 
1.7%
을 199
 
1.6%
Other values (441) 9612
78.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
3634
72.4%
, 218
 
4.3%
. 165
 
3.3%
1 102
 
2.0%
: 97
 
1.9%
< 96
 
1.9%
> 95
 
1.9%
0 87
 
1.7%
2 72
 
1.4%
) 59
 
1.2%
Other values (32) 397
 
7.9%
Latin
ValueCountFrequency (%)
e 42
 
11.8%
i 30
 
8.5%
a 28
 
7.9%
r 24
 
6.8%
c 24
 
6.8%
t 17
 
4.8%
n 17
 
4.8%
o 16
 
4.5%
l 15
 
4.2%
d 14
 
3.9%
Other values (32) 128
36.1%
Han
ValueCountFrequency (%)
酬 2
 
9.1%
傷 2
 
9.1%
炳 1
 
4.5%
絃 1
 
4.5%
調 1
 
4.5%
約 1
 
4.5%
契 1
 
4.5%
傭 1
 
4.5%
雇 1
 
4.5%
託 1
 
4.5%
Other values (10) 10
45.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 12296
69.5%
ASCII 5259
29.7%
None 85
 
0.5%
Punctuation 22
 
0.1%
CJK 22
 
0.1%
Enclosed Alphanum 9
 
0.1%
Math Operators 2
 
< 0.1%
Compat Jamo 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
3634
69.1%
, 218
 
4.1%
. 165
 
3.1%
1 102
 
1.9%
: 97
 
1.8%
< 96
 
1.8%
> 95
 
1.8%
0 87
 
1.7%
2 72
 
1.4%
) 59
 
1.1%
Other values (61) 634
 
12.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
의 439
 
3.6%
는 319
 
2.6%
하 305
 
2.5%
에 286
 
2.3%
료 273
 
2.2%
가 231
 
1.9%
제 220
 
1.8%
한 210
 
1.7%
보 203
 
1.7%
을 199
 
1.6%
Other values (440) 9611
78.2%
None
ValueCountFrequency (%)
· 56
65.9%
「 14
 
16.5%
」 14
 
16.5%
× 1
 
1.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
’ 6
27.3%
‘ 6
27.3%
” 5
22.7%
“ 5
22.7%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
① 3
33.3%
② 3
33.3%
③ 2
22.2%
④ 1
 
11.1%
CJK
ValueCountFrequency (%)
酬 2
 
9.1%
傷 2
 
9.1%
炳 1
 
4.5%
絃 1
 
4.5%
調 1
 
4.5%
約 1
 
4.5%
契 1
 
4.5%
傭 1
 
4.5%
雇 1
 
4.5%
託 1
 
4.5%
Other values (10) 10
45.5%
Math Operators
ValueCountFrequency (%)
∑ 2
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 1
100.0%

쉬운용어단어명
Text

MISSING 

Distinct35
Distinct (%)97.2%
Missing124
Missing (%)77.5%
Memory size1.4 KiB
2024-04-18T01:39:59.901560image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length11
Median length9
Mean length6.3611111
Min length2

Characters and Unicode

Total characters229
Distinct characters99
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)94.4%

Sample

1st row질병군별 포괄수가제
2nd row의약품안전사용서비스
3rd row먹는약
4th row건강보험 적용
5th row과거력
ValueCountFrequency (%)
의약품안전사용서비스 2
 
4.7%
건강보험 2
 
4.7%
환자 2
 
4.7%
진료비비교지표 1
 
2.3%
지표연동자율개선제 1
 
2.3%
의약품구입차이액 1
 
2.3%
호스피스·완화의료 1
 
2.3%
진료시작일 1
 
2.3%
의료급여 1
 
2.3%
재활물리치료 1
 
2.3%
Other values (30) 30
69.8%
2024-04-18T01:40:00.190670image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
료 11
 
4.8%
용 9
 
3.9%
의 7
 
3.1%
약 7
 
3.1%
비 7
 
3.1%
7
 
3.1%
제 6
 
2.6%
험 6
 
2.6%
보 6
 
2.6%
강 5
 
2.2%
Other values (89) 158
69.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 219
95.6%
Space Separator 7
 
3.1%
Other Punctuation 1
 
0.4%
Open Punctuation 1
 
0.4%
Close Punctuation 1
 
0.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
료 11
 
5.0%
용 9
 
4.1%
의 7
 
3.2%
약 7
 
3.2%
비 7
 
3.2%
제 6
 
2.7%
험 6
 
2.7%
보 6
 
2.7%
강 5
 
2.3%
동 5
 
2.3%
Other values (85) 150
68.5%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
7
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 1
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 219
95.6%
Common 10
 
4.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
료 11
 
5.0%
용 9
 
4.1%
의 7
 
3.2%
약 7
 
3.2%
비 7
 
3.2%
제 6
 
2.7%
험 6
 
2.7%
보 6
 
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강 5
 
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동 5
 
2.3%
Other values (85) 150
68.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
7
70.0%
· 1
 
10.0%
( 1
 
10.0%
) 1
 
10.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 219
95.6%
ASCII 9
 
3.9%
None 1
 
0.4%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
료 11
 
5.0%
용 9
 
4.1%
의 7
 
3.2%
약 7
 
3.2%
비 7
 
3.2%
제 6
 
2.7%
험 6
 
2.7%
보 6
 
2.7%
강 5
 
2.3%
동 5
 
2.3%
Other values (85) 150
68.5%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
7
77.8%
( 1
 
11.1%
) 1
 
11.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

Interactions

2024-04-18T01:39:58.152450image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Correlations

2024-04-18T01:40:00.261392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
일련번호쉬운용어단어명
일련번호1.0000.897
쉬운용어단어명0.8971.000

Missing values

2024-04-18T01:39:58.243952image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-04-18T01:39:58.307015image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2024-04-18T01:39:58.378097image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

일련번호단어명설명세부내용쉬운용어단어명
017개 질병군 포괄수가제포괄수가제는 환자가 입원해서 퇴원할 때까지 발생하는 진료에 대하여 질병마다 미리 정해진 금액을 내는 제도입니다. 입원비가 하나로 묶여 있다고 생각하시면 됩니다. 현재는 백내장수술, 맹장수술, 항문수술, 편도수술, 탈장수술, 자궁수술, 제왕절개분만 이렇게 7가지의 수술에 적용되고 있습니다.<NA>
12AHRQ미국 의료관리품질조사국(Agency for Healthcare Research & Quality)<NA>
23CABG관상동맥우회로이식술 - 협심증으로 인한 흉통을 완화하고 관상동맥 질환으로 인한 사망을 예방하기 위한 수술<NA>
34CMS미국 보건의료관리청(Center for Medicare & Medicaid Service)<NA>
45DRG환자분류체계를 이용하여 질병군별로 입원환자의 진료비를 보상하는 제도이다. 입원기간 동안 제공된 검사, 수술, 투약 등 의료서비스의 종류나 양에 관계없이 어떤 질병의 진료를 위해 입원했었는가에 따라 미리 책정된 일정 금액을 보상한다. <출처: 건강보험심사평가원 기능과 역할>질병군별 포괄수가제
56DUR의약품을 처방하고 조제할 때 함께 먹으면 부작용이 발생할 수 있거나 중복되는 약 등 의약품 안전성과 관련된 정보를 실시간으로 의사와 약사에게 컴퓨터 화면으로 제공하여 부적절한 약물 사용을 사전에 점검하는 서비스를 말한다.<출처: 건강보험심사평가원 기능과 역할>의약품안전사용서비스
67HIRA건강보험심사평가원(Health Insurance Review & Assessment Service)<NA>
78NICE영국의 국립보건임상연구소(National Institute for Health & care Excellence)<NA>
89가중평균가동일성분내 약품별 청구량 비중을 고려한 보정 상한금액으로써, 동일성분별 의약품의 ∑(상한금액× 청구량)/∑(청구량)로 산출됨<NA>
910간호등급차등제(간호관리료차등제)병상 수 또는 환자 수 당 확보된 간호사 수에 따라 1~7등급으로 분류하여 그 등급에 따라 입원료에 대해 가산율을 적용하여 입원료를 차등지급하는 제도임. 적정 수준의 간호사 수를 확보하지 못한 의료기관에서 간호서비스의 일부를 보호자나 간병인에게 위임하는 등 입원진료 시 간호서비스의 질이 저하되는 현상을 해소하고 의료기관의 간호서비스 질 향상을 유도하고자 함<출처: 대한간호협회 웹진, 보건복지부 고시 2018-041호><NA>
일련번호단어명설명세부내용쉬운용어단어명
150151행려환자의료급여법 제3조제1항제9호 및 동법 시행령 제2조제1호의 규정에 해당하는 자로 다음 4가지 요건을 모두 충족하는 자를 의미. ①일정한 거소가 없는 자, ②행정관서(경찰서, 소방서 등)에 의하여 병원에 이송된 자, ③‘응급의료에 관한 법률’ 제2조제1호 내지 제3호의 규정에 의한 응급의료(응급처치 및 응급진료)를 받은 응급 환자임이 의사진단서상 확인되는 자, ④신분증 또는 신원조회를 통해 부양의무자가 없거나 부양의무자가 있어도 부양능력이 없거나 부양을 기피하는 것으로 파악된 자를를 행려환자라 함<출처 :보건복지부, 2013 의료급여사업안내, 2013><NA>
151152행위환자의 치료할 때 수행되는 수술, 검사, 처치 등과 같은 의료행위<NA>
152153행위별수가제행위별수가제는 환자가 병원에서 진료 받고 내는 진찰료, 검사료, 입원료, 약값 등의 항목 하나하나마다 가격을 더하여 계산하는 방식입니다. 즉 환자가 병원에서 제공받은 의료서비스의 종류와 양이 진료비 금액을 결정합니다. 행위별수가제는 현재 우리나라 건강보험제도의 기본 지불제도로 쓰이고 있습니다.<NA>
153154(허가)초과약제약사법령에 의하여 허가를 받거나 신고한 약제중 「국민건강보험 요양급여의 기준에 관한 규칙)」에 따라 요양급여대상으로 급여목록표에 고시되어 있는 약제의 허가 또는 신고 범위를 벗어나 처방·투여하고자 하는 약제<NA>
154155현지계도일반적으로 보험자 또는 정부에서 요양기관을 대상으로 깨치어 특정 항목 또는 내용에 대해 이끌어 주는 것을 의미함<NA>
155156환자단위층화계층환자를 각각의 성별과 나이로 일정한 구분(남,녀, 5세 단위)을 두어 분류하는 방식<NA>
156157환자분류체계환자분류체계는 특정 질병을 가지고 있는 사람들을 연령, 성별, 수술 및 합병증 유무 등의 기준에 따라 유사한 그룹으로 묶어 분류하는 것을 말합니다. 이는 질병군별로 치료에 필요한 의료서비스의 양 등을 미리 예측할 수 있게 합니다. 그래서 포괄수가제의 진료비 지급단위로 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 병원의 생산성을 측정하고 평가하는 중요한 도구가 됩니다.<NA>
157158효능군 중복동일한 약물 효능 또는 동일한 약물 계열에 속하는 약물의 투여(복용) 중복<NA>
158159효능군 중복의약품동일한 약물 효능 또는 동일한 약물 계열에 속하는 의약품<출처 : 건강보험심사평가원><NA>
159<NA><NA><NA><NA>