研究課題/領域番号 |
24KK0055
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研究種目 |
国際共同研究加速基金(海外連携研究)
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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研究機関 | 京都女子大学 |
研究代表者 |
濱崎 由紀子 京都女子大学, 現代社会学部, 教授 (50328051)
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研究分担者 |
阪上 由子 滋賀医科大学, 医学部, 特任准教授 (00437170)
増田 史 滋賀医科大学, 医学部, 助教 (10647712)
道越 秀吾 京都女子大学, データサイエンス学部, 准教授 (60572229)
中山 貴夫 京都女子大学, 現代社会学部, 教授 (00379158)
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研究期間 (年度) |
2024-09-09 – 2030-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
20,930千円 (直接経費: 16,100千円、間接経費: 4,830千円)
2029年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2028年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2027年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2026年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2025年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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キーワード | ひきこもり / 子ども / 重症化パスウェイ / 早期介入 / フランス |
研究開始時の研究の概要 |
日本およびフランスにおいて、10~17歳のひきこもり患者群・対照群をHQ-25、CBCL、CPSS、環境評価スケールなどを用いて横断的/縦断的に評価する。これにより、日仏ひきこもりの重症度に寄与する精神病理学的基盤(精神病リスク、抑うつ、発達特性など)と環境要因を同定・比較する。機械学習分析により日仏それぞれのひきこもり発生/重症化パスウェイをモデル化する。また、経時的データの分析によりひきこもり動態のアルゴリズム化を試みる。このアルゴリズムを子どものひきこもり予後判定システムとして実装させた双方向Webシステム(日本語版および仏語版)を構築し、医療・教育の臨床現場での運用を試みる。
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