メインコンテンツまでスキップ

親の観察による読み書き障害の検出

· 約37分
Tomohiro Hiratsuka
Tomohiro Hiratsuka
CEO of Easpe, Inc

このブログ記事は、発達障害（主に自閉スペクトラム症やADHD、ディスレクシア）に関する最新の学術研究11件を紹介し、それぞれの研究目的・方法・主な結果・実践的な示唆を一般の読者にも分かりやすく解説したものです。研究内容は、感覚過敏と生活の質の関係、入院中の薬物治療、親支援の費用対効果、AIによる診断予測、感覚刺激への反応測定、自殺や溺水リスク、睡眠のばらつき、親の観察による読み書き障害の検出、そして世界的なASDの負担分析など多岐にわたり、個別のニーズに対応した支援や予防のあり方、技術活用の可能性が浮き彫りになっています。全体を通して、本人や家族の視点に基づく支援の重要性と、科学的根拠に基づいた包括的アプローチの必要性が強調されています。

学術研究関連アップデート

この研究は、自閉スペクトラム症（ASD）のある人が「音」に敏感であることが、日常生活の質（QOL）にどのように影響しているかを調べたものです。特に、「どんな音の環境がどのように影響するのか」や、「本人たちはどのように対処しているのか」に焦点を当てています。

🔍 研究の概要​

  • 対象：296人の自閉スペクトラムの大人（18〜71歳）
    • 性別：女性58.4%、男性15.9%、ノンバイナリー24.3%
  • 方法：オンライン調査（音環境に関する質問、自閉特性の尺度、音に関連したQOLの評価）
  • 比較した環境：うるさい場所・静かな場所・耳障りな音がある環境 など

📊 主な結果​

  • 自閉特性が強い人ほど、「音の環境」によるストレスで生活の質が下がる傾向があった。
  • 特に、**「非言語的コミュニケーション（表情や身振りなど）の苦手さ」**と生活の質の関係は、音環境によって完全に左右されていた。
  • 参加者の約74%が、日常的に耳栓やヘッドフォンなどで音の調整をしていた。

✅ 結論（やさしくまとめると）​

✔ 自閉スペクトラムの人にとって、音の多い・うるさい・不快な環境は生活の質を大きく下げる。

✔ これは単なる「うるさい音」だけでなく、**音がどう響くか・制御できるかなどの“環境全体”**が関係している。

✔ 耳栓・ヘッドフォンなどを使った「セルフ調整」は有効。

✔ これらの結果から、「音環境への配慮」がASDの人の生活の質向上に直結することが示唆された。

📝 かんたんまとめ​

自閉症の人は音に敏感で、それが生活のしづらさにつながることがあります。この研究では、「音の環境」が生活の質に大きく影響しており、耳栓やヘッドフォンの活用が日常的に行われていることがわかりました。音に対する配慮が、より快適で暮らしやすい社会づくりのカギとなります。

Exploring Psychotropic Medication Use in Hospitalized Children With Autism Spectrum Disorder in China: The Role of Intellectual Disability​

この研究は、中国において入院治療を受けた自閉スペクトラム症（ASD）のある子どもや青年たちが、どのような精神科向けの薬（向精神薬）を処方されているか、特に**「知的障害（ID）」の有無によって処方の傾向に違いがあるか**を分析したものです。

🔍 研究の背景と目的​

  • ASDのある子どもは、不安・うつ・多動・自傷行為など他の精神的な問題を併せ持つことが多く、入院治療が必要になることもある。
  • しかし、入院中にどの薬が使われているか、どのように決定されているかについては、特に中国のような非西洋圏での研究が少ない。
  • この研究では、2012〜2023年に中国の病院に入院したASDのある患者269人の診療記録を分析し、薬の使われ方と、知的障害の影響を調べました。

🧪 方法​

  • 対象：ASDと診断されて入院した子ども・青年269人（2012～2023年）
  • 分析項目：
    • 同時に持っていた精神的な症状（不安、多動、自傷など）
    • 処方された向精神薬の種類（抗精神病薬、抗うつ薬、抗不安薬、ADHD治療薬など）
    • 知的障害（ID）の有無
  • 分析手法：ロジスティック回帰分析を用いて、どの因子がどの薬の処方と関係するかを評価

📊 主な結果​

  • 向精神薬の使用率は非常に高く、全体の約97%が何らかの薬を処方されていた
    • 抗精神病薬：89.96%
    • 抗不安薬：35.32%
    • 抗うつ薬：33.09%
  • 知的障害（ID）のある子どもでは：
    • 抗うつ薬の使用は63%少なかった
    • ADHD薬の使用は80%少なかった
    • 抗精神病薬の使用は約2.7倍多かった
    • 複数の薬を同時に使う（ポリファーマシー）傾向も高かった（約1.9倍）
  • 他にも：
    • 攻撃的・問題行動があると抗精神病薬が処方されやすい
    • 自傷や自殺念慮があると抗うつ薬が処方されやすい

✅ 結論と意義（やさしくまとめると）​

✔ ASDのある子どもたちは、入院時に高い割合で薬を使っていることがわかった

✔ 知的障害があると、「抗精神病薬を多く使う」「抗うつ薬やADHD薬はあまり使われない」という明確な傾向があった

✔ この傾向は、「実際の症状」だけでなく、「安全性への懸念」や「正確な診断が難しいこと（診断の重なり）」などが影響している可能性がある

📝 かんたんまとめ​

中国での研究によると、自閉スペクトラム症のある子どもが入院すると、ほとんどが向精神薬を処方されており、特に知的障害がある場合は抗精神病薬の使用が多くなる傾向があります。症状に応じた個別の評価と、慎重な薬の管理が必要であることが示唆されました。

The effect and cost-effectiveness of a group-based parenting intervention for parents of preschool children with subclinical neurodevelopmental disorders and mental health problems: protocol for a multiple-baseline single-case experimental design (SCED) with a pre-, post and follow-up​

この研究は、**発達に少し気がかりのある（診断には至らないが発達特性がある）未就学児（2～6歳）**とその親を対象に、グループ型のペアレントトレーニング（親向け支援プログラム）を行い、その効果と費用対効果を評価しようとしているものです。スウェーデンのウプサラ地域で実施されます。

🔍 背景と目的​

  • 発達の気がかりや**行動・情緒面の問題（たとえば癇癪や不安）**がある幼児は、そのまま放置すると将来にわたって困りごとが続くリスクがあります。
  • 早期介入が推奨されていますが、診断がつかない「グレーゾーン」の子どもとその家庭向けの、地域に合った支援はほとんど存在しないのが現状です。
  • そこで、**現場の心理士や保護者と協力して、新しい親支援プログラムを共同開発（共創）**し、その実効性を検証することを目的としています。

🧪 方法​

  • 対象：発達が気になる2〜6歳児とその保護者（小児クリニックに紹介された家庭）
  • 実施方法：**「シングルケース実験デザイン（SCED）」**という、参加者一人ひとりの変化を丁寧に追う方法を採用
  • タイムライン：
    • 介入前（ベースライン）
    • 介入直後（ポスト）
    • 3か月後のフォローアップ
  • 測定項目：
    • 子どもの行動・情緒面の変化
    • 保護者の育児への自信、ストレス、幸福感、生活の質
    • 医療費や支援のコスト、QALY（生活の質を考慮した健康指標）による費用対効果の評価

✅ 意義と期待される成果（やさしくまとめると）​

✔ この研究で使われる新しい親支援プログラムは、グレーゾーンの子どもとその家庭にぴったり合った内容になるよう、現場の声を取り入れて開発されました。

✔ 効果が証明されれば、親のストレス軽減や子どもの問題行動の予防につながる可能性があります。

✔ また、医療・福祉の現場にとって、「費用対効果が高い」支援策かどうかの判断材料にもなります。

📝 かんたんまとめ​

診断前の「グレーゾーン」にいる幼児とその親のために作られた新しい支援プログラムが、実際にどれほど効果があり、どれくらいのコストで実現できるのかを丁寧に検証する研究です。地域と現場の声から生まれたこの支援が、家庭のメンタルヘルスを改善する可能性が期待されています。

Predicting early ASD traits of adults and toddlers using machine learning and deep learning with explainable AI and optimization​

この研究は、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を使って、自閉スペクトラム症（ASD）の特徴を早期に予測することを目的としたものです。特に、大人と幼児（乳幼児）両方に対する予測に挑戦しており、予測モデルの精度だけでなく、その中身（どんな要素が予測に関係しているか）も「説明可能AI」で分析しているのが特徴です。

🔍 研究のポイント​

  1. 使われた2種類のデータ
    • CSVデータ：質問紙などから得られる表形式の情報（性格、行動の傾向など）
    • 画像データ：表情の写真からASD特性を推定するためのもの
  2. 使われた予測手法
    • 機械学習モデル：決定木、ランダムフォレスト、SVM、ロジスティック回帰、KNNなど
    • 深層学習モデル：ANN（人工ニューラルネットワーク）、ResNet50、VGG16 など
    • アンサンブル（複数のモデルの組み合わせ）も検証
  3. 結果の精度（一部抜粋）
    • CSVデータ：
      • ANNモデル：99%の精度
      • XGBoost（チューニング後）：98%
    • 画像データ：
      • Baggingモデル：99%
      • Boostingモデル（チューニング後）：100%
  4. Explainable AI（説明可能AI）を導入
    • SHAP（シャープ）という手法を使って、予測にどの項目が影響したかを可視化
    • 「なぜこの人がASDと判断されたのか」が理解しやすくなっている

✅ まとめ（わかりやすく）​

✔ この研究は、AIで自閉症の特徴を高精度に予測する技術を開発したものです

✔ 特に、「質問紙データ」と「顔の表情画像」という2つの視点から分析し、どちらも高い精度を達成しました

✔ また、SHAPを用いて、AIがどう判断しているかを人間にもわかるように説明しています

✔ 将来的には、ASDの早期発見やスクリーニングツールの開発につながることが期待されます

📝 一言まとめ​

AIによるASDの早期予測は、すでに非常に高い精度で実現可能になりつつあり、「なぜそう判断したか」も説明できる時代に入ってきたことを示す研究です。

Modifying quantitative sensory testing to investigate tactile sensory function and behavioral reactivity in children with intellectual and developmental disabilities: establishing feasibility and testing sex, autism, and self-injury effects - Journal of Neurodevelopmental Disorders​

この研究は、知的・発達障害（NDDs）のある子どもたちの「触覚に対する反応（感覚過敏や鈍感）」を、安全かつ実用的に測定する方法を開発し、その有用性を検証したものです。特に、自閉スペクトラム症（ASD）や自傷行動の有無、性別などによって触覚反応がどう異なるかにも注目しています。

🔍 背景と目的​

  • 発達障害のある子どもには、「触られるのが嫌」「痛みに強い・弱い」など、**感覚への反応の違い（感覚反応性の違い）**がよく見られます。
  • しかし、こうした子どもたちはうまく言葉で説明できないことも多く、感覚の測定が難しいのが現状です。
  • そこでこの研究では、**改良版の定量感覚テスト（mQST）**という手法を使って、

    1. 本当に測れるか（実施可能性）

    2. 正確に反応を捉えられるか（妥当性）

    3. ASD、自傷行動、性別などで反応に違いがあるか

      を調べました。

🧪 方法​

  • 対象：2～12歳の発達障害のある子ども47名
  • テスト内容：触覚刺激（軽く押す器具など）を繰り返し与えて反応を見る
  • 比較：実際の刺激 vs. ダミー（刺激がない）との反応差を測定
  • 行動の変化はビデオで記録・複数の観察者で評価
  • 自傷行動の有無やASD診断の有無でもグループ分けして分析

📊 主な結果​

  • 91%の刺激で行動反応を測定できた → 実施可能性が高い
  • 本物の刺激では、ダミーに比べて明確な反応があった → 妥当性あり
  • 自傷行動がある子どもは、繰り返し刺激された時の後半でより強く反応した
  • 性別やASD診断の有無による違いも探索されたが、主に自傷行動との関係が明確だった

✅ わかりやすいまとめ​

✔ 発達障害の子どもの「触られた時の反応」を安全に測る方法（mQST）が使えることがわかった

✔ 特に、自傷行動がある子どもは、同じ刺激に対して強い反応を示す傾向があった

✔ この測定法を活用すれば、感覚の過敏さや鈍さと、行動のつながりをより深く理解できる可能性がある

📝 一言まとめ​

言葉で説明するのが難しい子どもたちの「感覚の感じ方」を、客観的に評価できる方法（mQST）が実用的であると示された研究。特に自傷行動との関連に注目し、今後の支援や治療のヒントになる可能性があります。

What Factors Have Been the Most Helpful and Harmful and When? Identifying Key Impacts on Psychosocial Development According to Autistic Adults and Caregivers​

この研究は、自閉スペクトラム症（ASD）のある成人本人とその家族（主にケアを担う保護者）に、「人生の中で、どんなことが心の発達にとって良かったか／悪かったか」を直接尋ねたものです。特に、発達の段階（幼少期〜成人期）ごとにどんな要因が影響したか、また知的能力の違いによって違いがあるかを明らかにしようとしています。

🔍 研究の目的​

  1. 自閉症当事者と保護者に、人生における「良かったこと」「困ったこと」を聞く
  2. 発達段階（幼少期、思春期など）ごとに、よく挙げられたプラス要因を比較
  3. 知的能力（言語IQ70未満 vs 70以上）によって影響がどう違うかを比較

🧪 方法​

  • 対象：自閉症の成人91名とその保護者
  • 使用ツール：社会・感情機能インタビュー（Social/Emotional Functioning Interview）の改変版
    • 開かれた質問（自由回答）で「ポジティブなこと／ネガティブなこと」を尋ねた
  • 分析：発達段階別、知的能力別に回答を整理・比較

📊 主な結果​

✅「良かったこと」（ポジティブ要因）​

  • 最も多く挙げられたのは「人の支え（家族・友人・支援者）」
    • 教育、支援サービス、活動（例：仕事、創作）よりも一貫して重視された
  • 幼少期では「人の支え」が重要 → 成人期になるにつれて「活動（やりがいのあること）」の意義が増す
  • 支援サービスは、知的障害のあるグループ（IQ70未満）で特に成人期に重要とされた
  • 教育の影響は、IQ70以上のグループでより多く挙げられた

❌「困ったこと」（ネガティブ要因）​

  • IQ70未満の保護者は「準備不足の支援者や専門家」が有害だったと回答
  • IQ70以上の当事者・保護者は「家族内の対立」や「いじめ」が有害と感じていた

✅ まとめ（わかりやすく）​

✔ 自閉症のある人の**人生において最も支えになったのは「人との関係」**だった

✔ 幼いころは「支えてくれる人」が、成長すると「自分でできる活動」が大切になっていく

✔ 困ったことは、知的障害の有無によって違いがあり、支援の在り方にも影響する

📝 一言まとめ​

  • *この研究は、「何が本人の人生にプラスになり、何が困難だったか」を本人と家族の視点から聞き取ることで、それぞれの発達段階・認知特性に応じた支援の方向性を考えるための貴重なヒントを示しています。特に、「人との関わり」が最も大きな影響を与えているという事実は、福祉や教育のあり方を見直す重要な視点を与えてくれます。

Unintentional Drowning Incidents Involving Children with Autism Spectrum Disorder Treated in US Emergency Departments, 2016–2020​

この研究は、**自閉スペクトラム症（ASD）のある子どもが誤って溺れてしまう事故（非意図的溺水）に関する救急外来受診データ（アメリカ、2016〜2020年）**を分析したものです。ASDのある子どもが、溺水事故に遭いやすく、入院の可能性も高いことが明らかになりました。

🔍 研究の目的​

  • ASDのある子どもが、どこで・どのように溺れてしまいやすいのか、その傾向を明らかにすること。
  • ASDのある子どもと、ない子どもとの比較を行うことで、予防策を考える手がかりを得る。

🧪 方法​

  • 対象：1〜19歳の子どもで、ASDの診断があり、溺水によって救急外来を受診した症例を抽出。
  • データ出典：全米救急外来サンプル（Nationwide Emergency Department Sample, 2016–2020）
  • 比較：ASDのある子ども vs. ない子ども
  • 手法：多変量ロジスティック回帰で、ASDが溺水リスクに与える影響を統計的に分析

📊 主な結果​

  • 推定21,226件の溺水関連の救急外来受診のうち、369件（約1.7%）がASDのある子どもによるものだった。
  • ASDのある子どもは、以下のような特徴があった：
    • 10歳以上の溺水事故が多い（43.2% vs. 18.2%）
    • 入院につながるケースが多い（35.1% vs. 22.0%）
    • 溺水の場所：
      • プール（47.5%）
      • 自然の水場（川や湖など）（15.6%）
      • 浴槽（8.1%）
  • ASDがあると、溺水事故で救急にかかる確率は2.3倍に上昇（aOR = 2.31）

✅ 結論（わかりやすく）​

✔ ASDのある子どもは、溺水事故のリスクが非常に高い

✔ 特に、年齢が上がるにつれてリスクが増しやすく、事故の深刻度も高まる傾向

✔ 対策としては：

  • 大人による継続的な見守り
  • ASDの子どもに合った適応型の水泳教室
  • 家庭や施設での環境安全対策の強化

📝 一言まとめ​

ASDのある子どもは、水に関する事故に遭いやすく、その影響も大きいことが分かりました。プールや浴槽、自然の水辺など、事故の場面は多岐にわたります。特性に合った水泳教育と環境整備が命を守るカギです。

A 10-week remote monitoring study of sleep features and their variability in individuals with and without ADHD - BMC Psychiatry​

この研究は、ADHD（注意欠如・多動症）のある人の睡眠の特徴について、10週間にわたってリモートで継続的にモニタリングを行い、ADHDのない人との違いを調べたものです。主な注目点は、「睡眠の質」そのものよりも「日ごとのばらつき（変動の大きさ）」にありました。

🔍 研究の目的と背景​

  • ADHDの人は、「眠れない」「寝つきが悪い」など睡眠に問題があるとよく訴える。
  • しかし、実際に睡眠を測定すると、一晩だけでは違いが見えにくいことも多い。
  • そこで本研究では、長期的に睡眠を記録することで、「睡眠のばらつき」や「変動のパターン」に注目しました。

🧪 方法​

  • 参加者：ADHDのある人20人、ない人20人（計40人）
  • 期間：10週間
  • 方法：
    • Fitbitを使って毎晩の睡眠を測定（パッシブモニタリング）
    • 2週目・6週目・10週目に心理質問票を記入（アクティブモニタリング）
      • 不安やうつの症状なども確認

📊 主な結果​

  • 平均的な睡眠時間や質には、ADHDのある人とない人で大きな差はなかった。
  • しかし、ADHDのある人の方が、毎日の睡眠のばらつき（変動）が大きかった。
    • 寝る時間・起きる時間・睡眠の長さ・睡眠効率（実際に眠れていた時間の割合）などすべてで「不安定さ」が見られた。
  • 睡眠の変化と不安・うつ症状との直接的な関連は見られなかった。

✅ 結論（わかりやすく）​

✔ ADHDのある人は「毎日同じように眠れない」傾向が強い

→ 睡眠パターンが安定しづらく、変動が激しいことが特徴的。

✔ 不眠そのものというより、**「日ごとのリズムの乱れ」や「一貫性のなさ」**がADHDの睡眠の本質かもしれない。

✔ 不安やうつとの関連性は明確ではなかったが、今後さらなる研究が期待される。

📝 一言まとめ​

ADHDの人は「眠れない日」と「眠れる日」の差が大きく、毎日の睡眠が不安定であることが特徴です。これはADHDの「行動のばらつきや不安定さ」と共通する傾向であり、支援には「平均の質」だけでなく「ばらつきの軽減」にも目を向ける必要があることを示しています。

この研究は、子どものディスレクシア（読み書き困難）を親の視点から早期に発見する方法を、機械学習（ML）を使って探るという新しいアプローチをとったものです。

Using Advanced Machine Learning Models for Detection of Dyslexia Among Children By Parents: A Study from Screening to Diagnosis​

🔍 背景と目的​

  • ディスレクシアの早期発見には親の気づきがとても重要ですが、医療専門家が使う診断尺度は親には使いにくいのが現状です。
  • この研究では、**親の観察・報告をもとにしてディスレクシアを見つける方法を確立できないか？**を目的としました。

🧪 方法​

  1. 親からの報告項目（全35項目）をリスト化
  2. 医師による診断で、「ディスレクシアあり」か「なし（健常）」のグループに分類
  3. 次に、4種類の機械学習モデルで分析：
    • ロジスティック回帰
    • ランダムフォレスト
    • XGBoost
    • アンサンブルモデル（複数のモデルを組み合わせたもの）
  4. 特に重要な指標を絞るために、「再帰的特徴選択（RFE）」という手法で重要な項目を抽出

📊 結果​

  • 最も重要な5つの親からの観察項目が以下のとおり：
    1. 単語を当てずっぽうで読む（Word Guessing）
    2. 文字を混同する（Letter Confusion）
    3. 文字と音の結びつけが弱い（Letter-Sound Association）
    4. 読むスピードが遅い（Slow Reading）
    5. 文字の順序を入れ替えてしまう（Letter Order Reversal）
  • 機械学習の中では、アンサンブルモデルが最も高い精度でディスレクシアを予測できた。

✅ まとめ（わかりやすく）​

✔ 親が日常で観察する子どもの読み方や文字の扱い方から、ディスレクシアの兆候を見つけることができる

✔ 特にこの5項目は、早期発見のための重要なサイン

✔ 機械学習を使えば、親の報告をもとに高精度でディスレクシアを検出できる仕組みが作れる可能性がある

📝 一言まとめ​

この研究は、「親の気づき × AI」で子どものディスレクシアを早期に発見する方法の可能性を示した画期的な研究です。今後、親向けのチェックツールやアプリ開発にもつながるかもしれません。

Frontiers | Age-Period-Cohort Analysis of Autism Spectrum Disorders-Related Prevalence and DALYs: Based on the Global Burden of Disease Study 2021​

この研究は、世界全体における自閉スペクトラム症（ASD）の影響（有病率や障害調整生命年：DALYs）を、年齢・時代・出生コホートの観点から分析したものです。国際的なデータベース「Global Burden of Disease Study 2021（GBD 2021）」のデータを用いて、ASDがどのように世界で増えているかを明らかにしています。

🔍 研究の目的と意義​

  • ASDは、個人の社会生活だけでなく、家族や社会全体にも影響を及ぼす発達障害です。
  • この研究では、1990年〜2019年のデータをもとに、**ASDの有病率・死亡率・DALYs（障害による影響年数）**を204の国と地域で比較し、**将来の傾向予測（〜2046年）**も行いました。
  • SDGs（持続可能な開発目標）に沿って、子どもの発達支援のために正確なモニタリングが重要とされており、その一助となる研究です。

📊 主な結果​

  • 2021年時点の世界のASD有病者数：約6182万人

    DALYs：約1154万年分の生活・健康への影響が確認されました。

  • 男性や若年成人（若い世代）が特に影響を受けやすい傾向があります。

  • 高所得・高教育水準の国（SDIが高い地域）では診断率が高く、数値が大きい傾向がある一方で、発見されやすい分、介入の余地や改善可能性も高い。

  • 1990年以降、有病率と負担（DALYs）は年々増加中。2046年までさらに増えると予測。

✅ 解釈と示唆（やさしくまとめると）​

✔ 世界全体でASDの診断数・影響が年々増えていることが明らかになった

✔ 女性や高齢者におけるASDは見逃されている可能性がある

✔ 高所得国では「より正確な診断と個別対応の強化」が課題

✔ 中低所得国では「社会的な認知向上やスクリーニング体制の整備」が重要

📝 一言まとめ​

ASDによる社会的・医療的負担は今後も増える見込みで、国や地域に応じた支援戦略の構築が急務です。特に、高齢者や女性のASDへの支援拡充が求められるほか、国際的には早期発見と診断体制の強化がカギとなります。