生活保護世帯の子どもにテーラーメイド型支援を 効果的な支援システム開発に向けた新手法を確立

　貧困は、子どもの健康や社会生活に悪影響を及ぼします。生活保護世帯の子どもたちは、健康や生活に関して多様なニーズを抱えており、個々の生活背景に応じた支援が求められています。また、効果的な支援方法も個々の生活背景によって異なります。

　そこで、上野恵子 医学研究科特定助教らの研究グループは、生活保護世帯の子どもたちを生活背景に応じて類型化するために、1,275名が回答した質問紙調査から得た情報を用いて、機械学習の手法（ソフトクラスタリング）で生活背景の異なる小集団（セグメント）に類型化しました。次に、この分析で得られた結果をもとに、複雑な支援ニーズを持つ子どもたちを支援する専門家（NPO職員、児童精神科医、保健師、スクールカウンセラーなど。以下、「専門家」）へのインタビュー調査を実施し、各セグメントの生活背景や特性（人物像）を把握するとともに、それぞれに適した健康・生活支援策について意見を収集しました。その結果、特徴的なセグメントが抽出され、専門家が納得する5つのセグメント（「自分で何でもできる子ども」（セグメント1）、「施設にいる子ども」（セグメント2）、「引きこもりの子ども」（セグメント3）、「抽象的な質問に答えるのが面倒だと思う子ども」（セグメント4）、「生活保護利用の世代間連鎖がある世帯の子ども」（セグメント5））が得られました。さらに、専門家へのインタビュー調査の結果から、身体的健康にとどまらず、社会的健康（周囲の人々と関わり合いがあること、他者から必要とされることなど）・精神的健康を支える多様な支援策が示唆されました。具体的には、「高等教育進学への経済的支援」（セグメント1）、「多様で豊かな楽しみを経験するための支援」（セグメント2）、「継続的に交流できる家族以外の大人の存在」（セグメント3）、「自身のことを一緒に考えてあげる支援」（セグメント4）、「家族全体への支援」（セグメント5）です。本研究の成果をもとに、現在、各セグメントに適した支援プランの提示を行うテーラーメイド型支援システムの開発を進めています。

　本研究成果は、2025年4月16日に、国際学術誌「International Journal for Equity in Health」にオンライン掲載されました。