외인 부호(external cause code)는 손상이 발생한 원인과 상황을 분류하는 체계로, 보건행정 실무에서 의무기록의 완전성과 손상 감시(injury surveillance) 자료의 질을 좌우하는 핵심 요소입니다. 이 환자의 경우 의무기록상 ‘보행 중 승용차에 치임’, ‘도로 횡단 중 발생’이라는 진술이 명확하므로, 외인 부호는
보행자가 승용차와 충돌한 교통사고에 해당합니다. 정답은 3번입니다.
의무기록에서 외인 부호의 근거를 찾는 방법
외인 부호를 부여할 때는 진단명보다
사고 개요(accident description)와
손상 발생 당시의 활동을 우선적으로 확인해야 합니다. 이 환자의 응급실 기록에는 ‘보행 중 승용차에 치임’, ‘도로 횡단 중 발생’, ‘여가 활동 중’이라는 세 가지 정보가 연속적으로 기술되어 있습니다. 이 중 외인 부호의 1차 축은 ‘교통사고(transport accident)’이며, 2차 축은 ‘보행자(pedestrian)’, 3차 축은 ‘승용차(car)와의 충돌’로 세분됩니다. 따라서 보기 3번이 이 환자의 외인 부호 기전으로 가장 정확합니다.
보행자 교통사고의 역학적 중요성
보행자는 교통사고에서 가장 취약한 도로 이용자 집단으로 분류됩니다. 도시 환경에서 보행자, 자전거 이용자, 이륜차 운전자는 ‘취약 도로 이용자(vulnerable road users)’로 통칭되며, 이들은 차량 탑승자에 비해 동일한 충돌 에너지에서도 중증 손상으로 이어질 가능성이 높습니다
[1]. 이 환자도 보행 중 승용차에 치여
급성 경막하출혈(acute subdural haemorrhage)과
두개골 골절(skull fracture)이라는 중증 두부 손상을 입었고, 응급 개두술(craniotomy)까지 필요했습니다. 보행자 교통사고는 단순히 외인 부호 분류의 문제가 아니라, 손상 예방 정책과 응급의료체계 자원 배분에서도 우선적으로 관리해야 할 영역입니다.
외인 부호와 ICD-11 체계의 연계
외인 부호는 국제질병분류(ICD)에서 손상의 발생 원인을 기록하는 별도의 축으로 운영됩니다. ICD-11에서는 응급의료체계와의 연계를 위해 구조 요청부터 병원 도착까지의 정보 흐름을 표준화하려는 논의가 진행 중이며, 이 과정에서 외인 부호의 정확한 부여가 전제 조건으로 강조됩니다
[2]. 응급구조 단계에서 수집된 사고 정보가 의무기록의 외인 부호로 정확히 전환되어야, 이후 손상 감시와 예방 정책 수립에 활용할 수 있기 때문입니다. 이 환자의 사례처럼 ‘보행자-승용차 충돌’이라는 기전이 기록에서 누락되면, 보행자 안전을 위한 도로 환경 개선이나 교통 정책의 근거 자료가 왜곡될 수 있습니다.
오답 보기의 배제 근거
보기 1번
동일 면상에서의 상세불명 낙상은 낙상(fall)이 손상 기전일 때 부여하는 외인 부호입니다. 이 환자는 낙상이 아니라 차량과의 충돌이 손상의 직접 원인이므로 해당하지 않습니다. 보기 2번
건물 또는 구조물에서의 추락은 높은 곳에서 떨어진 경우에 적용되며, 이 환자의 기록에는 추락 정황이 없습니다. 보기 4번
무생물성 기계적 힘에 대한 노출은 기계나 물체에 부딪히거나 눌리는 손상에 적용되는데, 교통사고는 별도의 분류 축을 가지므로 우선순위에서 제외됩니다. 보기 5번
과다한 자연 한랭에 대한 노출은 저체온증이나 동상처럼 환경적 온도 노출이 손상 기전일 때 사용하는 부호로, 이 환자와 무관합니다.
외인 부호 부여의 실무적 판단 순서
외인 부호를 부여할 때는 첫째, 손상이
의도적(자해·타해)인지
비의도적(사고)인지 확인합니다. 이 환자는 여가 활동 중 도로 횡단 중 사고로, 비의도적 손상에 해당합니다. 둘째, 비의도적 손상이라면
교통사고,
낙상,
기계적 힘 노출,
자연적 요인 노출 중 어떤 대분류에 속하는지 결정합니다. 이 환자는 교통사고입니다. 셋째, 교통사고라면
환자의 역할(보행자, 운전자, 탑승자)과
충돌 상대(승용차, 트럭, 이륜차 등)를 특정합니다. 이 환자는 보행자로서 승용차와 충돌했으므로, 최종적으로 ‘보행자가 승용차와 충돌한 교통사고’로 부호화됩니다. 도로 교통사고의 중증도는 운전자의 연령, 행동 특성, 도로 환경 등 다양한 요인에 의해 결정되며, 보행자 사고는 특히 중증 손상으로 이어질 확률이 높다는 점이 여러 도시 지역 연구에서 반복적으로 확인되고 있습니다.
참고 문헌 (논문 출처)
- [1]
Improving road safety in smart cities using machine learning techniques.일반논문Abid MS, Hussain M, Nabi S, Sehar T, Hussain D, Gu YH. (2026) · DOI: 10.1038/s41598-026-36795-6
- [2]
Mapping the terminology of the early rescue chain to the Foundation of ICD-11: Registered report protocol.일반논문Tegegne MD, Tu SW, Ibrahim I, Cornet R, Niakan Kalhori SR, Deserno TM. (2026) · DOI: 10.1371/journal.pone.0350733