A study on municipal data-driven identification of child maltreatment risk and early intervention strategies

Research Project

Project/Area Number	25K13617
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
Research Institution	Keio University
Principal Investigator	鈴木有佳慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (50827269)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	宮田裕章慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 教授 (70409704) 立森久照慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任教授 (60342929) 野村周平慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任准教授 (10799282) 櫻井桂子慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (00734534)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	児童虐待 / 育児 / 社会疫学 / 官学連携 / リアルワールドデータ
Outline of Research at the Start	子どもへの虐待は年々増加傾向にあり、虐待対策は社会的重要性を増している。児童虐待の早期把握・介入のためには、通告を待つことなく、虐待の可能性のある家庭を能動的に把握し、支援を実施するプッシュ型支援が重要であり、介入者である自治体が保有するデータを活用したプッシュ型支援実施に資するエビデンスの構築が喫緊の課題である。本研究は、自治体が保有する住民データを分野横断的に連結し活用することで、①自治体が把握可能な児童虐待のリスク要因を同定し、②集団への影響が大きく優先的に取り組むべきリスク要因を明らかにするとともに、③社会的サポートによる児童虐待予防効果を明らかにする。