발표자 : 데이터 분석 및 혁신 이사 Kristopher Stevens 및 심리학 인턴 Virginia Hatch
표제: 헤드 스타트 아동 및 가족의 위험 프로필을 식별하고 프로그램 결과와의 연관성을 조사합니다.
요약 : 정신 건강 문제의 위험에 처한 Head Start 어린이와 가족, 그리고 그들이 프로그램에 참여하고 여행할 때 위험을 초래하고 유지하는 사회적 결정 요인을 적절하게 식별하면 가족에게 최대한 혜택을 주는 예방 및 중재 노력을 효과적이고 효율적으로 할당할 수 있습니다. 어린이와 가족과 함께 일하는 프로그램 직원도 있습니다. 이 문제는 가장 좋은 시기에 검토하는 것이 중요하지만, 코로나19 팬데믹으로 인해 행동 건강 및 조기 교육 환경이 변화하고 체계적 인종차별과 형평성을 해결하는 데 사회적 초점이 맞춰지면서 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 어린이와 가족의 심리사회적 기능 지표, 어린이와 가족이 직면한 사회적 결정 요인 등 Head Start 프로그램에서 사용할 수 있는 풍부한 데이터를 통해 잠재 계층 분석, 의사 결정 트리, 사용 가능한 데이터를 기반으로 위험 및 탄력성에 대한 프로필을 안정적이고 정확하게 구축하기 위한 랜덤 포레스트입니다. 개입에 대한 대응과 같은 위험 분류 모델과 결합된 이러한 위험 및 탄력성 프로필은 프로그램 리더십과 직원이 위험에 처한 가족을 식별하고 그들의 노력과 자원을 효과적이고 효율적으로 할당하는 데 도움이 되는 의사 결정 지원 시스템 개발에 정보를 제공할 수 있습니다. 어린이와 가족이 프로그램 서비스를 통해 가장 많은 혜택을 누리는 데 필요한 것을 제공합니다. 더욱이, 이러한 위험 프로필은 어린이와 가족의 복지와 학교 준비 상태를 향상시키기 위해 특정 위험을 목표로 하는 예방 및 개입 전략의 개발 및 구현에 정보를 제공할 수 있습니다.
1,196년 2016월부터 2022년 1월 사이에 Head Start 서비스에 등록한 2명의 독특한 어린이와 그 가족의 샘플을 통해 현재 연구는 다음 질문을 다룹니다. 현재 Head Start 프로그램에서 사용할 수 있는 데이터를 사용하여 어린이와 가족을 안정적으로 나타낼 수 있습니까? 정신 건강 위험 및 다양한 사회적 결정 요인으로 인해 서비스 혜택을 받지 못하거나 최소한으로 받을 위험에 처해 있습니까? 이 질문을 해결하기 위해 현재 연구에서는 행동 건강 서비스를 제공하는 대규모 지역 사회 기반 조직의 일부인 여러 Head Start 프로그램의 데이터와 공개적으로 사용 가능한 데이터를 활용합니다. 데이터는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 소스에서 추출됩니다. 3) 아동 및 가족의 기본 인구 통계, 아동 및 가족 특성, 사회적 결정 요인을 포함하는 Head Start 프로그램의 전자 교육 기록 시스템; 4) 매 학년도 XNUMX월과 XNUMX월에 헤드 스타트 프로그램이 보호자를 대상으로 실시하는 학부모의 강점, 필요 및 관심 설문 조사(SNIP); XNUMX) 다양한 미국 인구 조사 데이터를 활용하고 어린이와 가족이 거주하는 동네에 내재된 위험 및 사회적 결정 요인에 대한 정보를 제공하는 아동 기회 지수(COI) XNUMX) 여러 영역에 걸쳐 아동의 기능을 평가하기 위해 학년도 중 XNUMX회 실시되는 DRDP(바람직한 결과 발달 프로필). 처음 세 가지 데이터 소스는 예측 변수 또는 설명 변수 역할을 하며 네 번째 소스는 결과 또는 목표 변수 역할을 합니다.
분류 분석은 어린이와 가족을 다양한 위험 범주로 분류하는 데 사용됩니다. 또한 모델 변수에 대한 설명 분석 및 민감도 분석을 포함하여 분류 결과를 뒷받침하기 위한 분석이 수행됩니다.
본 연구의 결과는 학령기 인구뿐만 아니라 Head Start 프로그램의 혜택을 받는 어린이와 가족에게도 많은 혜택을 줄 수 있습니다. 위험에 처한 가족을 조기에 더 잘 식별할 수 있는 능력은 문제 해결 프로세스를 통합하는 의사 결정 지원 도구의 개발을 통해 가족을 위한 자원의 효과적인 할당과 더 나은 프로그램 결과로 이어질 수 있습니다. 더욱이, 이러한 프로필은 어린이와 가족의 복지뿐 아니라 프로그래밍을 통해 최대한 혜택을 받을 수 있는 능력을 향상시킬 수 있는 잠재적인 예방 및 개입 전략을 식별하는 데 활용될 수 있습니다. 또한 결과를 통해 교육 및 서비스 격차를 파악하고 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 기회를 개발할 수 있습니다. 직원을 위한 이러한 기회는 노력 배분의 효율성 증가와 결합되어 효율성에 대한 느낌을 높이고 피로와 탈진 가능성을 줄일 수 있습니다. 이 연구의 초점은 미취학 아동과 그 가족에 있지만 이러한 방법은 다른 교육 환경과 인구에게도 적용될 수 있습니다. 학교 시스템에서 사용할 수 있는 풍부한 데이터는 현재 연구에서 활용되는 분석 모델과 제시되지 않은 기타 기술에 적합합니다. 이전에 언급한 바와 같이, 이러한 문제는 팬데믹이 청소년과 가족의 심리사회적 기능에 미치는 영향과 우리 시스템 내의 불평등을 폭로한다는 점을 고려할 때 그 어느 때보다 중요합니다.
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