Ведущие: Директор по аналитике данных и инновациям Кристофер Стивенс и стажер по психологии Вирджиния Хэтч
Тема: Выявление профилей риска среди детей и семей, имеющих преимущество, и изучение их связи с результатами программы
Абстрактные: Правильное выявление детей и семей Head Start, подверженных риску возникновения проблем с психическим здоровьем, а также социальных детерминант, которые приводят к и поддерживают их риск по мере того, как они входят в программы и проходят через них, может привести к эффективному и действенному распределению усилий по профилактике и вмешательству, которые принесут максимальную пользу семьям. а также сотрудники программы, работающие с детьми и семьями. Этот вопрос важно изучать в лучшие времена, однако с учетом изменения ситуации в области поведенческого здоровья и дошкольного образования, вызванного пандемией COVID-19, а также внимания общества к борьбе с системным расизмом и равенством, он становится более важным, чем когда-либо. Обилие данных, доступных программам Head Start, таких как показатели психосоциального функционирования детей и семей и социальные детерминанты, с которыми сталкиваются дети и семьи, позволяют применять сложные методы анализа данных, такие как латентный классовый анализ, деревья решений и случайные леса, чтобы надежно и точно строить профили риска и устойчивости на основе имеющихся данных. Эти профили риска и устойчивости в сочетании с моделями сортировки рисков, такими как реагирование на вмешательство, могут служить основой для разработки систем поддержки принятия решений, которые помогают руководству и персоналу программы выявлять семьи, находящиеся в группе риска, а также эффективно и результативно распределять свои усилия и ресурсы. предоставить детям и семьям то, что им нужно, чтобы получить максимальную пользу от услуг программы. Более того, эти профили рисков могут помочь в разработке и реализации стратегий профилактики и вмешательства, направленных на конкретные риски, для повышения благополучия детей и семей и их готовности к школе.
На основе выборки из 1,196 уникальных детей и их семей, которые были зачислены в программы Head Start в период с августа 2016 года по май 2022 года, текущее исследование решает следующий вопрос: могут ли данные, доступные в настоящее время для программ Head Start, использоваться для надежного выявления детей и семей? подвержены риску из-за рисков для психического здоровья и различных социальных детерминант не получить или получить минимальную пользу от услуг? Для ответа на этот вопрос в настоящем исследовании используются данные нескольких программ Head Start, которые являются частью крупной общественной организации, предоставляющей услуги по поведенческому здоровью, а также общедоступные данные. Данные будут взяты из нескольких источников, включая, помимо прочего: 1) системы электронных образовательных записей программ Head Start, которые включают основные демографические данные ребенка и семьи, характеристики ребенка и семьи, социальные детерминанты; 2) опрос родителей о сильных сторонах, потребностях и интересах (SNIP), который проводится в рамках программ Head Start среди лиц, осуществляющих уход, в августе и мае каждого учебного года; 3) Индекс детских возможностей (COI), который использует различные данные переписи населения США и предоставляет информацию о рисках и социальных детерминантах, присущих районам проживания детей и семей; и 4) Профиль развития желаемых результатов (DRDP), который проводится три раза в течение учебного года для оценки функционирования детей в различных областях. Первые три источника данных будут служить предикторами или объясняющими переменными, а четвертый будет служить конечной или целевой переменной.
Классификационный анализ будет использоваться для классификации детей и семей по различным категориям риска. Кроме того, будет проведен анализ для подтверждения результатов классификации, включая описательный анализ переменных модели и анализ чувствительности.
Результаты этого исследования могут иметь многочисленные преимущества для детей и семей, обслуживаемых программами Head Start, а также для населения школьного возраста. Способность лучше выявлять семьи, находящиеся в группе риска, на раннем этапе может привести к эффективному распределению ресурсов и лучшим результатам программ для семей за счет разработки инструментов поддержки принятия решений, включающих процесс решения проблем. Более того, эти профили можно использовать для определения потенциальных стратегий профилактики и вмешательства, которые могли бы улучшить благополучие детей и семей, а также их способность получать максимальную выгоду от программ. Результаты могут также привести к выявлению пробелов в обучении и обслуживании, а также к развитию возможностей для удовлетворения этих потребностей. Эти возможности для сотрудников в сочетании с повышением эффективности распределения их усилий могут повысить их чувство эффективности, снизить утомляемость и возможность выгорания. Хотя основное внимание в этом исследовании уделяется детям дошкольного возраста и их семьям, эти методы могут быть перенесены на другие образовательные учреждения и группы населения. Богатство данных, доступных в школьных системах, позволяет использовать аналитические модели, используемые в настоящем исследовании, а также другие методы, не представленные. Как указывалось ранее, эти проблемы более важны, чем когда-либо, учитывая влияние пандемии на психосоциальное функционирование молодежи и семей, а также обнажающее неравенство внутри наших систем.
Зарегистрируйтесь для участия в ежегодной конференции Национального центра школьного психического здоровья. в Балтиморе, Мэриленд.
