貧困は、子どもの健康や社会生活に悪影響を及ぼします。生活保護世帯の子どもたちは、健康や生活に関して多様なニーズを抱えており、個々の生活背景に応じた支援が求められています。また、効果的な支援方法も個々の生活背景によって異なります。
そこで、京都大学大学院医学研究科社会疫学分野の上野恵子特定助教らの研究グループは、生活保護世帯の子どもたちを生活背景に応じて類型化するために、1,275名が回答した質問紙調査から得た情報を用いて、機械学習の手法（ソフトクラスタリング）で生活背景の異なる小集団（セグメント）に類型化しました。
次に、この分析で得られた結果をもとに、複雑な支援ニーズを持つ子どもたちを支援する専門家（NPO職員、児童精神科医、保健師、スクールカウンセラーなど。以下、専門家）へのインタビュー調査を実施し、各セグメントの生活背景や特性（人物像）を把握するとともに、それぞれに適した健康・生活支援策について意見を収集しました。
その結果、特徴的なセグメントが抽出され、専門家が納得する5つのセグメントが得られました：「自分で何でもできる子ども」（セグメント1）、「施設にいる子ども」（セグメント2）、「引きこもりの子ども」（セグメント3）、「抽象的な質問に答えるのが面倒だと思う子ども」（セグメント4）、「生活保護利用の世代間連鎖がある世帯の子ども」（セグメント5）。
さらに、専門家へのインタビュー調査の結果から、身体的健康にとどまらず、社会的健康（周囲の人々と関わり合いがあること、他者から必要とされることなど）・精神的健康を支える多様な支援策が示唆されました：「高等教育進学への経済的支援」（セグメント1）、「多様で豊かな楽しみを経験するための支援」（セグメント2）、「継続的に交流できる家族以外の大人の存在」（セグメント3）、「自身のことを一緒に考えてあげる支援」（セグメント4）、「家族全体への支援」（セグメント5）。
本研究の成果をもとに、現在、各セグメントに適した支援プランの提示を行うテーラーメイド型支援システムの開発を進めています。
本成果は、2025年4月16日に「International Journal for Equity in Health」にオンライン掲載されました。
