主持人： 數據分析和創新總監 Kristopher Stevens 和心理學實習生 Virginia Hatch
標題： 確定領先兒童和家庭的風險概況並檢查其與計劃成果的關聯
摘要： 正確識別有心理健康問題風險的啟蒙兒童和家庭，以及在他們進入和參與計畫時導致和維持其風險的社會決定因素，可以有效和高效地分配預防和乾預工作，從而最大限度地使家庭受益以及與兒童和家庭一起工作的專案工作人員。在最好的時期審視這個問題很重要，然而，隨著COVID-19 大流行造成的行為健康和早期教育格局的變化以及社會對解決系統性種族主義和公平問題的關注，這個問題比以往任何時候都更加重要。 Head Start 計畫擁有豐富的數據，例如兒童和家庭的心理社會功能指標以及兒童和家庭面臨的社會決定因素，允許應用複雜的數據分析技術，例如潛在類別分析、決策樹和隨機森林，根據可用數據可靠、精確地建構風險和復原力概況。這些風險和復原力概況與風險分類模型（例如乾預響應）相結合，可以為決策支援系統的開發提供信息，幫助專案領導和工作人員識別高風險家庭，並有效和高效地分配他們的努力和資源為兒童和家庭提供他們需要的東西，使他們能夠從計劃服務中受益最多。此外，這些風險概況可以為制定和實施針對特定風險的預防和乾預策略提供信息，以增強兒童和家庭的福祉和入學準備。
本研究以 1,196 年 2016 月至 2022 年 1 月期間加入 Head Start 服務的 2 名獨特兒童及其家庭為樣本，解決了以下問題：Head Start 計劃當前可用的數據能否用於可靠地表明兒童和家庭由於心理健康風險和各種社會決定因素，是否面臨無法或很少從服務中受益的風險？為了解決這個問題，目前的研究利用了幾個 Head Start 計畫的數據，這些計畫是一個大型社區組織的一部分，提供行為健康服務以及公開數據。數據將來自多個來源，包括但不限於： 3) Head Start 計畫的電子教育記錄系統，其中包括兒童和家庭的基本人口統計、兒童和家庭特徵、社會決定因素； 4) 家長優勢、需求和興趣調查 (SNIP)，由 Head Start 計劃在每個學年的 XNUMX 月和 XNUMX 月向照顧者進行； XNUMX) 兒童機會指數 (COI)，它利用各種美國人口普查數據並提供有關兒童和家庭居住社區固有風險和社會決定因素的資訊； XNUMX) 期望結果發展概況 (DRDP)，在學年期間實施 XNUMX 次，以評估兒童在多個領域的功能。前三個資料來源將用作預測變量或解釋變量，而第四個資料來源將用作結果變量或目標變量。
分類分析將用於將兒童和家庭分為不同的風險類別。此外，還將進行分析以支援分類結果，包括模型變數的描述性分析和敏感度分析。
這項研究的結果可能會為 Head Start 計畫所服務的兒童和家庭以及學齡人口帶來許多好處。儘早更好地識別高風險家庭的能力可以透過開發包含問題解決過程的決策支援工具來有效分配資源並為家庭提供更好的計劃成果。此外，這些概況可用於確定潛在的預防和介入策略，從而增強兒童和家庭的福祉以及他們從規劃中最大程度受益的能力。結果還可以確定培訓和服務差距以及開發滿足這些需求的機會。員工的這些機會加上工作分配效率的提高，可以提高他們的效率感，減少疲勞和倦怠的可能性。雖然這項研究的重點是學齡前兒童及其家庭，但這些方法可以移植到其他教育環境和人群。學校系統中可用的大量數據對於目前研究中使用的分析模型以及未提出的其他技術來說已經成熟。如前所述，鑑於這場流行病對青少年和家庭心理社會功能的影響以及暴露出我們系統內的不平等現象，這些問題比以往任何時候都更加重要。
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