知的障害を持つホームレスの若者が体験すること

March 7, 2024 · 33 min read

CEO of Easpe, Inc

この記事では、発達障害や自閉症を持つ子どもたちに特化した習い事提供や、特定の障害を持つ人々の生活支援に関する様々な取り組みが紹介します。発達障害を持つ子どものための東京板橋区にあるドラム教室「ともくんみゅーじっくすたじお」の創設、港区における医療的ケア児を含む障害者（児）のタクシー利用券給付と自動車燃料費助成の拡充、自閉症スペクトラム障害（ASD）の診断における人工知能（AI）の利用、自閉症を持つ子どもたちの社会スキル向上を目的としたSUCCESSプログラムの試験、および自閉症を持つ人々の海馬の構造と機能に関する研究を取り上げています。また、自閉症を持つ学習者の学校欠席をサポートするための神経を肯定するリソースの開発、アイルランドにおける知的障害者向け居住施設のコストに関する地域差の研究、そして知的障害を持つホームレスの若者たちの困難な状況と健康格差に焦点を当てた研究が紹介します。

ビジネス関連アップデート

【発達障害・自閉症の子の習い事】安心して通える東京板橋区のドラム教室「ともくんみゅーじっくすたじお」 | ともくんみゅーじっくすたじお

発達障害や自閉症を持つ子どもたちに適した習い事を見つけるのは、多くの保護者にとって一つの課題です。そんな中、発達障害を持つ子どもをお持ちの創業者が、自身のお子さんの経験を基に「ともくんみゅーじっくすたじお」を立ち上げました。このスタジオは、発達障害の子どもたちがドラムを通じて自己表現を学び、自信を育む場を提供しています。彼は3歳で広汎性発達障害と診断されましたが、7歳でドラムを始めてから大きく成長しました。このスタジオでは、障害に理解のある環境で、子どもたちがそれぞれのペースでドラムを学び、演奏する機会を提供しています。また、体験レッスンを通じて、発達障害の子どもたちとその家族が一緒に音楽を楽しむことができるようサポートしています。

行政関連アップデート

医療的ケア児も対象にタクシー利用券の給付と自動車燃料費助成を拡充します

港区は、歩行困難な障害者（児）の生活圏拡大と経済的負担軽減のため、タクシー利用券の給付と自動車燃料費の助成を行っています。令和6年4月からは、日常的に医療的ケアを受ける児童も助成対象に加え、タクシー運賃値上げを受けて給付額と助成額の上限を最大年間8,000円引き上げます。新たに対象となる方には令和6年3月に通知が送付されます。

学術研究関連アップデート

Compassionate Care Training for Behavior Analysts to Support Caregiver Collaboration

本研究は、臨床家がケアギバー（介護者）との治療的関係をサポートするための「共感的ケアトレーニング」の影響を調査するパイロットスタディです。自閉症スペクトラム障害の治療において、応用行動分析（ABA）介入はエビデンスベースの実践として確立していますが、治療提供が共感を欠いているとの批判があります。他分野の研究に基づき、ケアギバーとの協力関係に共感をもって接することが、臨床家とケアギバーの協力関係を育み、治療の遵守、満足度、成果を高める可能性があると考えられます。参加者は、コミュニティベースの行動健康機関に勤務する9人の臨床監督者で、即時治療グループまたは遅延治療コントロールグループに無作為に割り当てられました。臨床家は、講義指導、行動技能トレーニング、受容とコミットメントトレーニングを含む5週間のトレーニングプログラムに参加しました。治療前、遅延後、治療後の各段階で、ケアギバーとの協力セッションが記録され、研究のために開発された尺度を使用して臨床家の共感的ケアの使用が評価されました。介入後に臨床家の共感的ケア戦略の使用において統計的に有意な差が観察されました。小規模なサンプルサイズに限定されますが、このパイロット研究の結果は、共感的ケアトレーニングの実行可能性を示し、治療後の全体的なポジティブな改善を明らかにしました。

Developmental, Behavioural and NDBI Interventions in Autistic Children or at Elevated Likelihood of Autism: A Systematic Review of Neural Outcomes

本システマティックレビューでは、若い自閉症の子どもたちや自閉症の可能性が高い子どもたちに対する早期の行動、発達、自然発達行動介入（NDBI）後の神経学的成果に関する利用可能な証拠を総合しました。神経可塑性の原則に基づき、刺激への早期の繰り返しと集中的な暴露は脳の構造に変化をもたらすことができるとされています。この見解に沿って、自閉症の子どもたちへの早期介入が彼らの神経発達に影響を与える可能性があると主張されています。選択された7つの研究のうち6つで、介入後の神経活動と接続性の違いが観察されました。しかし、研究間で顕著な方法論的な変動と制限（例えば、小さなサンプルサイズ）が観察されました。ここでは、これらの問題に対処するための分野全体の必要性について議論します。

Enhancing ASD detection accuracy: a combined approach of machine learning and deep learning models with natural language processing

本研究の主な目的は、自閉症スペクトラム障害（ASD）の診断における人工知能（AI）の有用性を探ることでした。特に、Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームからのテキスト入力を分析してASDの可能性があるケースを検出するために、機械学習（ML）モデルとディープラーニング（DL）モデルを使用することに焦点を当てています。これは、専門家が必要であったり、大量のリソースが必要であったりするなど、ASD診断における継続的な課題を克服するためです。特に子供の場合、迅速な特定が可能になり、即時の介入とサポートが提供されることで、影響を受けた個人の生活の質が向上します。

自然言語処理（NLP）技術とMLモデル（決定木、極端な勾配ブースティング（XGB）、k近傍アルゴリズム（KNN））、そしてDLモデル（再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、長・短期記憶（LSTM）、双方向長・短期記憶（Bi-LSTM）、変換器からの双方向エンコーダ表現（BERTおよびBERTweet））を利用しました。TwitterのAPIを使用して404,627件のツイートを収集し、ASDを主張する個人（ASDユーザー）によって書かれたものか、そうでない個人（非ASDユーザー）によって書かれたものかに基づいて分類しました。このデータセットのうち、90,000件のツイート（各分類グループから45,000件）を使用してこれらのモデルのトレーニングとテストを行いました。

AIモデルの適用により、ASDの個人から発信された可能性があるテキストを分類する際に、ほぼ88%の精度を達成するという有望な結果が得られました。

この研究は、特にDLモデルを使用したASD検出と診断の精度を向上させる可能性を示しました。この革新的なアプローチは、AIが早期診断技術の進歩において果たすことができる重要な役割を示しており、特に子供におけるASDの早期識別の重要性を強調しています。

本研究は、自閉症スペクトラム障害（ASD）を持つ4歳から6歳の25名の子どもを対象に、12週間の社会的介入プログラム（SUCCESS）を実施したランダム化比較試験です。SUCCESSは、包括的なソーシャルグループと親の教育プログラムを組み合わせたもので、子どもたちをSUCCESSグループ（11名）と通常治療グループ（14名）にランダムに割り当てました。この介入では、自然発生的な行動技術（例：環境配置、自然な強化）を用いて、対等な年齢の子どもたちへの社会的イニシアチブ（自発的なアプローチ）を増やすことを目指しました。12週間後、SUCCESSプログラムに参加した子どもたちは、通常治療グループの子どもたちよりも、仲間へのイニシアチブが頻繁に観察され、特にリクエストのための促されたイニシアチブと自発的なイニシアチブが増加しました。さらに、SUCCESSにランダム化された子どもたちにおいて、臨床評価者による社会機能の向上が見られましたが、親による評価では差異は検出されませんでした。ただし、基礎となる社会的動機付けが低い子どもほど、親が報告するイニシアチブの改善が大きいと関連していました。この研究は、ASDを持つ子どもたちの仲間へのイニシアチブを改善するための自然発生的行動社会スキル介入の有効性に対する予備的な支持を提供し、動機付けに基づいた社会スキルグループが仲間への促された及び自発的なイニシアチブを増やすのに効果的であることを示し、社会スキル治療の反応を予測する際に基礎となる社会的動機付けの役割に関するさらなる研究の必要性を強調しています。

Autism spectrum disorder detection with kNN imputer and machine learning classifiers via questionnaire mode of screening

この研究では、自閉症スペクトラム障害（ASD）を早期段階で診断するための機械学習（ML）技術の有用性について検討しています。ASDは、完全に治療することはできませんが、早期診断後の療法やリハビリテーションによって、自閉症の人が質の高い生活を送ることが可能になります。しかし、アンケートやスクリーニングテストを用いたASD症状の臨床診断は、費用がかかり、アクセスしにくく、時間がかかるプロセスです。本研究の主な目的は、ASDと通常発達（TD）クラスのデータをML分類器を使用して分類することです。この研究では、幼児から大人までの異なる年齢層のASDデータセットを用いてASDとTDケースを分類しました。前処理としてOne-Hotエンコーディングを使用してカテゴリカルデータを数値データに変換し、kNNイミューターとMinMaxScaler機能変換を用いて欠損値の処理とデータの正規化を行いました。サポートベクターマシン、k近傍法（KNN）、ランダムフォレスト（RF）、人工ニューラルネットワーク分類器を使用してASDとTDクラスデータを分類し、RFが全てのデータセットのトレーニングとテストデータ分割において100%の精度を達成し、過学習の問題がないことが最も良いパフォーマンスを示しました。また、ディープニューラルネットワーク（DNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの最新手法を含む既存の研究と比較した結果、複雑なアーキテクチャを使用しても、提案する低複雑性モデルが最良の結果を提供することが確認されました。提案方法は、臨床試験中の実時間ASD検出のための一般化性能を向上させることを示しています。

Parent Intention to Participate in an Online Intervention to Enhance Health Behavior Change Among Youth Treated with Psychotropic Medication Who are Overweight or Obese: An Application of the Theory of Planned Behavior

この研究は、自閉症を持つ人々における注意の方向性が典型的でないかどうかについて、警戒レベル、注意欠陥・多動性障害（ADHD）および不安の共存症状、年齢、性別の潜在的な影響を考慮しながら、二種類の注意方向性について調査しました。自閉症を持つ27人の参加者（男性14人、年齢9〜43歳）と年齢および性別が一致した非自閉症の22人の参加者（男性13人、年齢9〜42歳）が、外因性および内因性ポズナー課題を完了しました。反応時間と瞳孔測定データが記録されました。自閉症を持つ参加者は、外因性課題において有効な手がかりに対する注意の方向性が速く、内因性課題において無効な手がかりからの注意の切り替えが遅いことが非自閉症の参加者と比較して観察されました。年齢が上がるにつれて、自閉症を持つ参加者は外因性および内因性の両方の方向性が速くなりましたが、非自閉症の参加者は外因性方向性が速くなるものの内因性方向性の速度は安定していました。ADHDの症状が高いと、両グループで外因性方向性が遅くなる関連があり、不安症状が高いと自閉症を持つ参加者のみ外因性方向性が速くなる関連がありました。警戒レベル、性別、瞳孔反応についてはグループ間の差は認められませんでした。この研究は、自閉症を持つ人々における優れた外因性方向性と非効率な内因性方向性の新たな証拠を提供し、自閉症における注意方向性を評価する際には年齢と共存症状を考慮することが重要であることを示唆しています。

Augmented reality-based language and math learning applications for preschool children education

拡張現実（AR）によるサポートを受けた学習方法は、幼児教育に広く応用されています。しかし、初期の子供向けの言語および数学学習アプリケーションはまだ限られています。このギャップを埋め、幼児の英語言語および数学の学習能力を向上させるために、本論文では子供の発達特性を十分に考慮して2つのARベースのアプリケーションを提案します。デザインされたカートゥーンの絵カード、3Dモデル、カートゥーンビデオを組み合わせることで、開発されたARアプリケーションは、マーカーベースのAR技術を利用して子供たちの学習体験を豊かにします。提案されたARアプリケーションの有効性を評価するために、2つのテストが実施されます。1つは使用可能性を調査し、もう1つは子供たちの学習成果を調査します。使用可能性テストでは、幼稚園の教師と子供たちの態度を測定するために、それぞれ5点リッカート尺度を使用した2つのアンケートを設計します。子供たちの学習成果を分析するために、26人の幼児が実験群または対照群に無作為に割り当てられ、それぞれARベースの方法と伝統的な方法で教育されます。ペアのサンプルt検定および独立したサンプルt検定などの統計的テストが、ARベースの方法の有効性を検証するために採用されます。結果から、(1) ARアプリケーションは楽しい学習環境を提供し、子供たちが教育活動に参加することを可能にする、(2) ARアプリケーションのユーザーインターフェイスは整理されており、追跡しやすい、(3) 幼稚園の教師は教育活動におけるARアプリケーションを好む傾向がある、(4) 設計されたARアプリケーションは、幼児が英語言語および数学のスキルを習得するのに有益である、ということが示されました。

社会スキルグループの人気にも関わらず、特にピア（同年代の子供たち）へのイニシアチブ（自発的な行動）など、社会機能の重要な側面を対象とした治療効果の実証的な調査の必要性が残っています。本研究の目的は、包括的な社会グループと親教育プログラムを組み合わせた12週間の社会介入（SUCCESSプログラム）のランダム化比較試験を実施することでした。自閉症スペクトラム障害（ASD）を持つ4歳から6歳の子供25人が、SUCCESSプログラム（N=11）または通常の治療（N=14）に無作為に割り当てられました。ピアグループモデルと親のトレーニングプログラムを組み合わせたSUCCESS介入では、自然な行動技術（例：環境整備、自然な強化）を用いて、ピアへの社会的イニシアチブを増やしました。12週間後、SUCCESSプログラムに参加した子供たちは、通常の治療を受けたグループの子供たちよりもピアへのイニシアチブを頻繁に取るようになりました。これには、求められたときだけでなく、自発的なリクエストも含まれます。SUCCESSに無作為に割り当てられた子供たちには、臨床家が評価した社会機能の追加の向上が見られましたが、親が評価した測定値では治療効果の差は検出されませんでした。しかし、基準時の社会的動機付けが低いほど、親が報告したイニシアチブの改善は大きくなりました。この研究は、ASDを持つ子供たちのピアへのイニシアチブを改善するための自然主義的、行動的社会スキル介入の効果を初期的に支持しています。この結果は、動機に基づいた社会スキルグループを使用することが、求められたときだけでなく自発的なピアへのイニシアチブを増やすのに効果的であったことを示しており、社会スキル治療への反応を予測する際に基本となる社会的動機付けの役割についてさらなる研究の必要性を強調しています。

Frontiers | Insights into the structure and function of the hippocampus: implications for the pathophysiology and treatment of autism spectrum disorder

海馬は自閉症スペクトラム障害（ASD）に影響を受ける脳領域の一つです。ASDを持つ個体は、海馬依存型の学習、記憶、言語能力、感情調節、認知マップの作成において障害を持つことが一般的です。しかし、ASDにおけるこれらの認知的欠損を引き起こす海馬の病理学的変化はまだ完全には理解されていません。本レビューでは、まず、海馬がASDに関与していることを支持する臨床研究をまとめます。次に、ASDの遺伝的、環境誘発的、および特発性動物モデルにおける海馬の構造的および機能的異常について概観し、特に海馬を対象とした治療アプローチに関する最近の発見をレビューします。ASDにおける海馬の異常に関するさらなる理解は、この障害の表れに及ぼす影響を明らかにし、今後の治療革新の手がかりを提供することができます。

A brief neuro-affirming resource to support school absences for autistic learners: development and programme description

教育は包括的であるべきであり、個々の可能性、才能、創造性を育てるべきです。しかし、自閉症を持つ学習者への支援に関しては批判があり、特にこのグループ内の高い欠席率への対応に問題があります。アクセス可能で、個人中心の、神経を肯定するアプローチへの需要が明らかです。この論文では、Covid-19パンデミック中およびその後に開発および実施された、構造化された欠席支援フレームワークのプログラム記述を提供します。我々はステークホルダーと協力し、文献をレビューし、既存の理論的枠組みに基づいて、自閉症を持つ学習者の欠席を理解し、彼らの学校への復帰を支援するための実践的なアプローチと戦略を詳述した案を作成しました。最終的なリソースは国内で広く普及され、包括的な実践に関するサポートプログラムと共にオンラインで無料で利用可能にされました。

このリソースは、現行の制裁または報酬ベースのシステムおよび自閉症の欠損モデルを拒否する、神経を肯定する観点に根ざしています。キーメッセージ、事例研究、計画フレームワークを含みます。これは、自閉症に関する視点で包括的な実践を育てることを目指しています。促進される原則には、子どもの24時間のニーズの提示、親とのパートナーシップ、環境の修正を優先すること、および学校で予測可能で望ましい意味のある経験を提供することが含まれます。これまでのフィードバックは、実現可能性、顔の妥当性、および有用性の観点から肯定的でした。

この新しい、無料で利用可能なリソースは、より包括的で公平でサポートされた教育システムを育成することによって、自閉症を持つ学習者の欠席に対処するための簡潔で実践的なフレームワークを提供し、自閉症の個人が繁栄できるようにします。

What explains regional variation in privately provided out‐of‐area residential placement costs for people with intellectual disability in Ireland?

アイルランドにおける知的障害者向けの民間提供の「地域外」居住施設のコストに関して、地域間での費用差が存在していますが、その要因は明らかにされていません。この研究では、2019年の278の高コストの公的資金提供の民間地域外居住施設に関する単位コストデータを分析し、コストと様々な変数との関係を単変量分析と多変量回帰分析を用いて検討しました。分析の結果、個人の特性を考慮しても、地域間の平均単位コストには幅広い差が存在し（€213,380から€331,880）、これは潜在的なコスト削減の可能性を示しています。この分析は、サービス需要の増加する中で、より持続可能な障害者居住資金モデルの開発と実装、およびサービス調達アプローチに対する潜在的な意味合いを提供します。

Homeless youth with intellectual disabilities: Precarious lives and health inequalities

知的障害を持つホームレスの若者たちは、複数のサービス部門内で見過ごされがちです。彼らのホームレス体験やその社会的、身体的健康および幸福への影響についてはほとんど知られていません。本研究では、定量的および定性的方法を使用して、知的障害を持つホームレスの若者の現状と彼らの社会的、身体的、精神的健康および幸福に及ぼす影響について、重要な情報提供者やホームレスの若者から学びました。このプロジェクトは、知的障害を持ち若い頃にホームレスを経験した7人の共同研究者を研究設計、データ収集、分析、および情報発信に関わらせました。研究の結果を創造的に表現したフォーラムシアターのシーンを作成し、知的障害を持つ3人の共同研究者が知的障害のあるホームレスの若者への支援を改善するための推奨事項を提供しました。

知的障害のあるホームレスの若者に関する認識の欠如と関連部門の分断された対応は、若者たちに顕著な不利益と健康格差をもたらすことが明らかになりました。また、適切な住宅とホームレスからの脱出を支援するための障壁が存在するため、この状況が続く可能性が高いことも示されました。

サービス提供者、政策立案者、および関連部門の代表者は、知的障害のあるホームレスの若者を認識し、彼らを効果的に支援するために一体となって取り組むための統合的で反応的なアプローチの開発について学び、協力する必要があります。