预测0至4岁儿童的保育需求：一项基于2015–2019年荷兰人口登记数据的研究

《Children and Youth Services Review》：Predicting youth care between 0 to 4?years of age: a 2015–2019 Dutch population register data study

青少年护理风险预测模型研究：基于荷兰2015-2019年出生数据，构建了涵盖社区、父母健康及社会经济等多因素的风险模型，Cox回归分析显示简约模型与全模型性能相当（AUC 0.759-0.798）。最强预测因子包括父母教育水平（HR=2.43）、母亲精神类药物处方（HR=2.54）及过往护理干预（HR=5.78）。模型对预防性干预的假阳性率达97.2%，但能有效识别高风险儿童（10%人群内识别41例潜在受益者）。

　　在儿童早期成长过程中，家庭环境和社会条件对孩子的健康发展具有深远的影响。儿童从出生到两岁这一阶段被认为是生命早期极为敏感的时期，其中任何不利因素都可能对其未来的生活产生广泛的影响。针对这一现象，研究人员致力于开发风险预测模型，以识别那些可能需要儿童福利服务（youth care）的家庭，并通过早期干预来减轻这些家庭的负担。这种风险预测模型的构建基于荷兰的全国性注册数据，涵盖了从孕期到孩子四岁期间的各种因素，包括社区特征、家庭经济状况、父母健康和行为、既往分娩结果以及当前分娩结果等。通过这些数据，研究人员能够评估哪些因素最有可能导致儿童在成长过程中需要介入服务。

荷兰的儿童福利系统是一个综合性服务体系，涵盖了儿童援助、儿童保护和青少年矫正等多个方面。尽管近年来儿童福利服务的使用率有所上升，但服务提供者数量却相对有限。这种供需失衡的现象在2015年全国性改革后仍然存在，改革的目标是减少儿童福利服务的使用。然而，即便在改革之后，仍有大量家庭依赖这些服务，这反映了社会中存在持续的挑战和问题。值得注意的是，尽管儿童福利服务的使用率逐年上升，但服务提供者的财务状况却在恶化，尤其是那些年收入超过200万欧元的机构，它们中约有20%面临亏损的风险。这种趋势可能对儿童福利服务的持续性构成威胁，因此，开发有效的风险预测模型对于减轻系统压力和优化资源分配具有重要意义。

风险预测模型的构建过程是基于荷兰全国性的数据基础设施，该基础设施包含了大量关于社会、经济和健康的信息。研究人员使用了多种数据来源，包括全国新生儿登记（Perined），该登记系统被认为覆盖了97%的荷兰新生儿。这些数据经过匿名化处理，确保了数据的安全性。在模型构建过程中，研究人员考虑了多个时间点的数据，包括孕期一年、出生时、出生后一年和出生后两年。每个时间点的数据都对模型的预测能力产生了影响，尤其是在早期时间点（如孕期一年）和后期时间点（如出生后两年）之间，预测性能略有提升。

通过比较全模型和简化模型，研究人员发现，尽管全模型包含了更多的变量，但简化模型在预测性能上与全模型相当，这表明模型中的关键变量已经足够解释大部分的预测结果。例如，简化模型1的AUC值为0.760，而简化模型4的AUC值达到了0.798，显示出随着数据收集时间的推移，预测能力有所提高。然而，AUC值的提升幅度相对较小，这表明即使在使用更全面的数据后，模型的预测性能仍存在一定的局限性。此外，研究人员还发现，这些模型的高特异性和低阳性预测值（PPV）意味着，尽管模型可以有效地识别出低风险群体，但对高风险群体的识别存在较大的不确定性，尤其是在低风险情况下，模型可能错误地将大量儿童标记为高风险。

在风险模型中，一些关键变量被发现对预测结果具有显著影响。例如，父母的教育水平、母亲的就业状况、母亲的药物使用情况以及家庭中的犯罪记录等。这些变量在多个模型中都显示出一致性，表明它们在预测儿童是否需要儿童福利服务方面具有重要价值。此外，一些变量如社区特征、家庭收入和住房类型也被纳入模型中，进一步支持了模型的预测能力。值得注意的是，模型中的某些变量（如父母的离婚情况）在不同时间点的预测效果存在差异，这表明随着时间的推移，这些变量对预测结果的影响可能发生变化。

在模型的实施过程中，研究人员特别关注了高风险群体的识别。根据模型，如果将10%的儿童标记为高风险，那么这些儿童中真正需要儿童福利服务的比例非常低，这意味着模型可能会产生大量的假阳性结果。然而，高特异性意味着大多数未被标记为高风险的儿童实际上不需要儿童福利服务，这在一定程度上可以减少不必要的干预。因此，模型的使用需要谨慎，尤其是在决定是否对某些家庭进行干预时，应考虑到可能带来的负面影响。

此外，研究人员还讨论了模型的局限性。首先，数据的不完全性可能导致预测偏差，因为并非所有需要儿童福利服务的儿童都能获得相应的服务。其次，某些关键变量（如吸烟情况、社会支持网络和父母的敏感性养育行为）未被纳入模型，这可能影响预测的准确性。因此，模型应被视为一个起点，用于与家庭进行沟通，而不是直接用于决策。最后，模型的构建基于观察性数据，因此不能用于因果推断，这意味着模型中的系数不能直接解释某些因素对儿童福利服务使用的影响。

总的来说，这项研究为预测儿童在0到4岁期间是否需要儿童福利服务提供了重要的工具。通过这些模型，可以更早地识别出可能需要帮助的家庭，并采取相应的预防措施。然而，模型的实施需要权衡其潜在的优缺点，尤其是在减少误判和避免不必要的干预方面。未来的研究可以进一步探索如何优化模型，以提高其预测的准确性，并确保其在实际应用中的公平性和有效性。