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

기술 요약: 아동 복지 초기 단계에서의 다중 정보 제공자 평가를 통한 청소년 범죄 혐의 예측

문제 제기
지난 수십 년간 청소년 범죄가 전반적으로 감소했음에도 불구하고, 최근에는 자가 보고된 비행이 증가하며 정체기에 접어들었습니다. 중요한 공중 보건 과제는 아동 복지 서비스(CWS) 내에서 생애 지속적 범죄 궤적으로 진행될 위험이 높은 청소년을 식별하는 것입니다. 현재의 위험 평가 도구인 Level of Service 척도 등은 기성 범죄 이력이 있는 소년 사법 인구에 주로 검증되었습니다. 이들이 범죄 행위보다는 가족 기능 장애나 부적응 행동으로 인해 의뢰되는 CWS 인구에게도 적용 가능한지는 불확실합니다. 또한, 개입은 종종 사법 체계와 연루된 이후에 발생하는 사후 대응적인 방식으로 이루어집니다. 따라서 사법 체계 접촉이 발생하기 전, 다중 정보 제공자 데이터(부모, 본인, 교사)를 활용하여 미래의 범죄 혐의를 예측하고 표적 예방 개입을 알릴 수 있는 검증되고 실행 가능한 스크리닝 도구가 절실히 필요합니다.

연구 방법론
본 연구는 2013년부터 2017년 사이 노르웨이의 4개 지역에서 일상적인 CWS 환경에서 수행된 이중군 무작위 대조 시험(RCT) 데이터를 분석했습니다.

• 표본: 129명의 청소년(평균 연령 15세)과 그 가족이 모집되었습니다. 선정 기준은 폭력적, 범죄적 또는 공격적 행동, 가정 외 보호 조치 위험, 또는 학교 관련 문제를 가진 11~18세의 청소년을 포함했습니다. 주목할 점은 표본의 5%만이 특정 범죄 혐의로 의뢰되었다는 것입니다.
• 설계: 참가자들은 기능적 가족 치료(FFT) 또는 통상적 치료(TAU) 그룹으로 무작위 배정되었습니다. TAU에는 다체계 치료(MST), 부모 교육 또는 가족 상담 등 다양한 개입이 포함되었습니다.
• 예측 변수: 사전 치료 평가(초기 단계)에는 다음의 다중 정보 제공자 척도가 포함되었습니다:
  • 부모/교사 보고: 규칙 위반 행동, 공격적 행동, 사회적 기술, 그리고 냉담-무정감(CU) 특성(ICU - Inventory of Callous Unemotional Traits).
  • 자기 보고: 비행(SRD - Self-Reported Delinquency) 및 CU 특성.
  • 교사 보고: 과잉 행동/충동성(SNAP-IV), 적대적 반항 장애(IOWA), 그리고 CU 특성.
  • 초기 접수 담당자: 청소년 수준의 서비스/사례 관리 인벤토리(YLS/CMI).
• 결과 변수: 주요 결과 변수는 초기 단계로부터 18개월 및 36개월 시점에 통계 노르웨이(Statistics Norway)의 국가 등록 데이터를 통해 연결된 범죄 혐의(CC) 발생 여부였습니다.
• 분석: 본 연구는 초기 예측 변수를 식별하기 위해 Welch의 t-검정을 사용하였으며, 이어서 치료 조건, 연령, 성별, 부모 교육 수준 및 소득을 통제한 로지스틱 회귀 모델을 적용했습니다. 예측 변수와 치료 조건 간의 상호작용 효과도 테스트되었습니다. 예측 정확도는 ROC 곡선과 곡선 아래 면적(AUC) 통계치를 사용하여 평가되었습니다.

주요 결과

1. 다중 정보 제공자 데이터의 예측 타당성:

   • 규칙 위반/비행: 부모가 보고한 규칙 위반, 본인이 보고한 비행, 그리고 교사가 보고한 규칙 위반은 18개월 및 36개월 시점의 범죄 혐의를 유의하게 예측했습니다. 이러한 요인들은 공변량과 치료 조건을 통제한 후에도 유의성을 유지했습니다.
   • 냉담-무정감(CU) 특성: 교사가 보고한 CU 특성은 18개월 및 36개월 시점의 범죄 혐의를 예측하는 강력한 변수였습니다. 교사 보고 CU 특성이 1 표준 편차 증가할 때마다 범죄 혐의가 발생할 추정 확률이 크게 증가했습니다(예: 18개월 시점에서 약 16%에서 약 52%로 증가).
   • 비예측 변수: 공격성(부모 및 교사 보고), 과잉 행동/충동성, 자기 및 부모 보고 CU 특성, 그리고 YLS/CMI 위험 점수는 본 표본에서 미래의 범죄 혐의를 유의하게 예측하지 못했습니다.
   • 시기별 예측 변수: 교사가 보고한 적대적 반항 장애와 낮은 사회적 기술은 18개월 시점의 혐의를 예측했으나, 36개월 시점에는 유의성을 잃었습니다.

2. 치료 상호작용:

   • 전체 표본에 대해 FFT와 TAU 간의 유의미한 주효과를 찾지는 못했으나, 상호작용 분석 결과 FFT는 특히 높은 위험 프로필(규칙 위반 또는 CU 특성 점수가 높은 경우)을 가진 학교 재학 청소년들의 비행을 감소시키는 것과 관련이 있었습니다.
   • 치료 조건과 교사 보고 규칙 위반, 그리고 교사 보고 CU 특성 사이에서 유의미한 상호작용이 발견되었습니다. FFT 그룹 내에서 이러한 특성 점수가 높은 청소년들은 TAU 그룹의 유사한 청소년들에 비해 범죄 혐의를 받을 확률이 낮았습니다.

3. 예측 정확도:

   • ROC 분석 결과, 유의미한 변수들에 대해 중등도에서 양호한 수준의 예측 정확도를 보였습니다. 규칙 위반 및 비행에 대한 AUC는 18개월 시점에서 0.70에서 0.79 사이였습니다.
   • 교사 보고 CU 특성은 18개월 시점에서 특히 강력한 변별력(AUC = 0.81)을 보였으나, 36개월 시점에는 중등도 수준(AUC ≈ 0.68)으로 감소했습니다.

의의 및 주장
본 논문은 CWS 초기 단계에서 다중 정보 제공자 평가를 통합함으로써, 과거 범죄 이력이 드문 인구에서도 미래의 범죄 혐의 위험이 높은 청소년을 효과적으로 식별할 수 있다고 주장합니다. 본 연구는 특정 특성들—특히 규칙 위반 행동과 교사가 보고한 냉담-무정감(CU) 특성—이 과거 범죄 이력에 크게 의존하는 YLS/CMI와 같은 기존의 사법 기반 도구보다 이 맥락에서 더 우수한 예측 변수임을 입증합니다.

저자들은 이러한 결과가 가해자, 청소년, 교사의 보고를 종합하는 실용적인 평가 전략 개발을 뒷받침한다고 주장합니다. 이러한 전략은 청소년이 사법 체계에 진입하기 전, 고위험군 청소년에게 적절한 증거 기반 예방 서비스(예: FFT)를 적시에 배치할 수 있게 합니다. 또한 본 연구는 FFT가 모든 CWS 인구의 비행을 줄이지는 못할지라도, **높은 위험 프로필(높은 규칙 위반 또는 CU 특성)**을 가진 이들에게는 비행을 줄이는 데 유망하다는 점을 보여줌으로써, 개입 강도를 특정 위험 요인에 맞추는 것의 중요성을 강조합니다. 저자들은 향-사법 도구를 CWS 표본에 맞게 평가하고 조정하는 연구와, 이러한 다중 정보 제공자 보고를 활용하는 스크리닝 프로토콜을 테스트하는 추가 연구가 필요하다고 결론짓습니다.