Predicting Criminal Charges in Adolescents Using Multi-Informant Assessments at Child Welfare Intake

Resumen Técnico: Predicción de Cargos Penales en Adolescentes mediante Evaluaciones de Multi-informantes en la Admisión de Servicios de Bienestar Infantil

Planteamiento del Problema
A pesar de un descenso general en la delincuencia juvenil en las últimas décadas, las tasas han experimentado un estancamiento recientemente, con un aumento en la delincuencia autoinformada desde 2015. Un desafío crítico de salud pública es identificar a los adolescentes dentro de los Servicios de Bienestar Infantil (CWS, por sus siglas en inglés) que presentan un riesgo elevado de progresar hacia trayectorias de delincuencia persistente a lo largo de la vida. Las herramientas de evaluación de riesgos actuales, como las escalas de Nivel de Servicio, están validadas principalmente en poblaciones de justicia juvenil con historiales de infracciones establecidos. Su aplicabilidad a las poblaciones de CWS —donde los jóvenes son derivados por disfunción familiar o comportamiento disruptivo en lugar de actos criminales— sigue siendo incierta. Además, las intervenciones suelen ser reactivas, ocurriendo solo después de la participación en el sistema de justicia. Existe una necesidad urgente de herramientas de detección validadas y factibles, adaptadas a los contextos de CWS, que utilicen datos de multi-informantes (padres, el propio joven, profesores) para predecir futuros cargos criminales e informar intervenciones preventivas dirigidas antes de que ocurra el contacto con el sistema de justicia.

Metodología
El estudio analizó los datos de un ensayo controlado aleatorizado (ECA) de dos brazos realizado en entornos rutinarios de CWS en cuatro sitios en Noruega entre 2013 y 2017.

• Muestra: Se reclutaron 129 adolescentes (edad media de 15 años) y sus familias. Los criterios de inclusión incluyeron jóvenes de entre 11 y 18 años con comportamiento violento, criminal o agresivo, riesgo de colocación fuera del hogar o problemas relacionados con la escuela. Notablemente, solo el 5% de la muestra había sido derivado específicamente por una infracción criminal.
• Diseño: Los participantes fueron aleatorizados a Terapia Familiar Funcional (FFT) o Tratamiento Habitual (TAU). El TAU incluyó diversas intervenciones como la Terapia Multisistémica (MST), entrenamiento para padres o asesoramiento familiar.
• Predictores: Las evaluaciones previas al tratamiento (admisión) incluyeron medidas de multi-informantes:
  • Informes de Padres/Profesores: Comportamiento de ruptura de normas, comportamiento agresivo, habilidades sociales y rasgos de insensibilidad y falta de emoción (CU, por sus siglas en inglés) (Inventario de Rasgos de Insensibilidad y Falta de Emoción - ICU).
  • Autoinformes: Delincuencia (Delincuencia Autoinformada - SRD) y rasgos CU.
  • Informes de Profesores: Hiperactividad/impulsividad (SNAP-IV), comportamiento oposicionista-desafiante (IOWA) y rasgos CU.
  • Personal de Admisión: Inventario de Gestión de Casos/Nivel de Servicio para Jóvenes (YLS/CMI).
• Resultados: El resultado primario fue la ocurrencia de cargos criminales (CC), vinculados mediante datos de registros nacionales de Statistics Norway a los 18 y 36 meses post-admisión.
• Análisis: El estudio empleó pruebas t de Welch para identificar predictores iniciales, seguidas de modelos de regresión logística controlando la condición de tratamiento, edad, sexo, educación parental e ingresos. Se probaron los efectos de interacción entre los predictores y la condición de tratamiento. La precisión predictiva se evaluó utilizando curvas de Característica Operativa del Receptor (ROC) y estadísticas del Área Bajo la Curva (AUC).

Resultos Clave

1. Validez Predictiva de los Datos de Multi-informantes:

   • Ruptura de Normas/Delincuencia: La ruptura de normas reportada por los padres, la delincuencia autoinformada y la ruptura de normas reportada por los profesores predijeron significativamente los cargos criminales tanto a los 18 como a los 36 meses. Estos factores siguieron siendo significativos tras controlar las covariables y la condición de tratamiento.
   • Rasgos de Insensibilidad y Falta de Emoción (CU): Los rasgos CU reportados por los profesores fueron un predictor robusto de cargos criminales tanto a los 18 como a los 36 meses. Un aumento de una desviación estándar en los rasgos CU reportados por los profesores se asoció con un incremento sustancial en la probabilidad estimada de recibir cargos (por ejemplo, de ~16% a ~52% a los 18 meses).
   • No Predictores: La agresión (informes de padres y profesores), la hiperactividad/impulsividad, los rasgos CU autoinformados y reportados por los padres, y la puntuación de riesgo YLS/CMI no predijeron significativamente los futuros cargos criminales en esta muestra.
   • Predictores Específicos de Tiempo: El comportamiento oposicionista-desafiante reportado por los profesores y las bajas habilidades sociales predijeron cargos a los 18 meses, pero perdieron significancia a los 36 meses.

2. Interacción de Tratamiento:

   • Si bien el estudio general no encontró un efecto principal significativo de FFT frente a TAU sobre los cargos criminales en la muestra total, los análisis de interacción revelaron que la FFT se asoció con una reducción de la delincuencia específicamente entre los jóvenes que asisten a la escuela con perfiles de riesgo más altos (aquellos con puntuaciones altas en ruptura de normas o rasgos CU).
   • Se encontraron interacciones significativas entre la condición de tratamiento y la ruptura de normas reportada por los profesores y los rasgos CU reportados por los profesores. Los jóvenes con puntuaciones más altas en estos rasgos en el grupo de FFT tuvieron menores probabilidades de recibir cargos criminales en comparación con jóvenes similares en el grupo de TAU.

3. Precisión Predictiva:

   • El análisis ROC indicó una precisión predictiva de moderada a buena para las variables significativas. Los AUC para la ruptura de normas y la delincuencia oscilaron entre 0.70 y 0.79 a los 18 meses.
   • Los rasgos CU reportados por los profesores mostraron una discriminación particularmente fuerte a los 18 meses (AUC = 0.81), aunque esto disminuyó a niveles moderados a los 36 meses (AUC ≈ 0.68).

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que la integración de evaluaciones de multi-informantes en la admisión de CWS puede identificar eficazmente a los adolescentes con un mayor riesgo de futuros cargos criminales, incluso en poblaciones donde los antecedentes criminales previos son raros. El estudio demuestra que ciertos rasgos —particularmente el comportamiento de ruptura de normas y los rasgos de insensibilidad y falta de emoción reportados por los profesores— son predictores superiores en este contexto en comparación con las herramientas estándar derivadas de la justicia como el YLS/CMI, que dependen fuertemente del historial de infracciones previas.

Los autores argumentan que estos hallazgos respaldan el desarrollo de estrategias de evaluación prácticas en la admisión de CWS que sinteticen los informes de cuidadores, jóvenes y profesores. Tales estrategias podrían permitir el despliegue oportuno de servicios preventivos basados en evidencia (como la FFT) para jóvenes de alto riesgo antes de que entren en el sistema de justicia juvenil. El estudio sugiere modestamente que, si bien la FFT puede no reducir la delincuencia en todas las poblaciones de CWS, muestra promesa para reducir los cargos entre aquellos con perfiles de riesgo elevados (altos en ruptura de normas o rasgos CU), destacando la importancia de ajustar la intensidad de la intervención a los factores de riesgo específicos. Los autores concluyen que se necesita más investigación para evaluar y adaptar los instrumentos derivados de la justicia para las muestras de CWS y para probar protocolos de detección que utilicen estos informes de multi-informantes.