sou · GXB368d3 · 2010-01-01 00:00:00 — I detta fall kan en skyddsinsats behövas redan när barnet riskerar att fara illa. Det finns visserligen en svårighet som har att göra med hur snart de förväntade skadorna kan tänkas inträffa. Som illustration kan användas ett par rättsfall som refererats av i Barnet och rättsprocessen (2002). I det ena fallet framhåller regeringsrätten (1995 ref. 64, ref. i , s. 75) att risken inte får vara vare sig oklar, avlägsen eller ringa. Det skall röra sig om konkreta skaderisker med allvarlig inverkan på barnets hälsa eller utveckling. I anslutning till ett annat fall (1995 ref. 46, ref. i , s. 75) sägs att det inte får finnas någon betydande osäkerhet beträffande sannolikheten för skador och inte heller beträffande de eventuella skadorna kan tänkas uppstå. Det måste också anges hur allvarliga skadorna kan förväntas bli. I exemplet med barnet till föräldrar med intellektuell funktionsnedsättning är det förstås så att skadorna inte behöver ha uppstått så länge barnet är litet. Sannolikheten för framtida skada kan vara stor, och att skadan riskerar att bli allvarlig bör också vara tämligen säkert. Men det kan vara svårt att veta exakt när skadan kommer att uppstå. anser kanske trots detta att barnet behöver skydd, även om det ännu så länge bara riskerar att fara illa. Det är tänkbart att en ansökan om LVU-vård skulle kunna avslås med hänvisning till att barnet () inte löper påtaglig risk. Detta är ju det rekvisit som rätten skall bedöma. I så fall kan man säga att det föreligger en konflikt mellan barnets intresse av skydd på ett tidigt stadium av en utveckling där risken ännu inte är manifest (men ändå med stor sannolikhet kommer att bli påtaglig) och rättens skyldighet att följa lagens bokstav. Som framgått har risk- och skyddsfaktorer ansetts vara avgörande för om ett enskilt barn riskerar att fara illa eller inte. Intuitivt är det ganska lätt att förstå vad som menas med risk- och skyddsfaktorer, men det kan ändå vara lämpligt med några definitioner och exempel (jfr 2000, s. 212– 226, 379; Strategi för samverkan 2007, s. 33, 2006, s. 11–12): En riskfaktor är ett socialt, psykologiskt eller biologiskt, inklusive medicinskt, förhållande som kan leda till problem inom hälsa, utveckling, anpassning eller beteende. En skyddsfaktor kan analogt beskrivas som ett socialt, psykologiskt eller biologiskt förhållande som medverkar till ett gynnsammare utfall i närvaro av en risk. Ju fler riskfaktorerna är, desto större är den samlade risken. Skyddseffekten tenderar att öka med antalet skyddsfaktorer. Risk- och skyddsfaktorer samspelar med varandra så att specifika mönster av risk och skydd bildas för enskilda barn. Risk- och skyddsfaktorer kan finnas hos det berörda barnet, hos hans/hennes föräldrar, i närmiljön och i samhället. Exempel på skyddsfaktorer hos barnet: förmåga att förstå och komma överens med andra, problemlösningsförmåga, humor, tålighet, uthållighet, förmåga till impuls- och känslokontroll, initiativförmåga, psykisk energi, nyfikenhet, skolframgång, intelligens, självförtroende. Exempel på skyddsfaktorer i familj och närmiljö: god mödrahälsovård, god hälsa hos modern, få separationer, god tillsyn och omvårdnad, god föräldra-barnrelation, att det finns en familjeförsörjare, familjesammanhållning, högre social status, att barnet är omtyckt av vuxna, möjlighet att ägna sig åt fritidsintressen, stöd av grannar och lärare. En utförlig, forskningsbaserad genomgång av risk- och skyddsfaktorer för omsorgssvikt och ungas normbrytande beteende presenteras av m.fl. i , s. 48–58). Uppgiften för samhället och den sociala barnavården är att dels eliminera och försvaga riskfaktorer, dels uppbringa och förstärka skyddsfaktorer. Kan man då säga att stöd är det mest adekvata när riskfaktorerna inte är så allvarliga eller när det finns balanserande skyddsfaktorer? Skyddsåtgärder skulle i så fall bli aktuella när riskfaktorerna är många eller allvarliga och skyddsfaktorerna svaga eller obefintliga. En sådan slutsats är alltför fyrkantig. Som framhålls i Strategi för samverkan (2007) är sambanden aldrig mekaniska. Avgörandet om ett barn far illa eller riskerar att fara illa sker alltid i förhållande till ett enskilt barn i en specifik situation. Frågan om barnet behöver skydd eller stöd blir då också beroende av de individuella förhållandena. Några ytterligare påpekanden skall göras. För det första: även om samspelet mellan risk- och skyddsfaktorer påverkar om barnet far illa eller riskerar att fara illa, och även om risknivån till stor del bestäms av antalet risk- och skyddsfaktorer, är det inte likgiltigt vilka risk- och skyddsfaktorerna är. Faktorerna har olika tyngd. Exempelvis kan riskfaktorn för ett barn vara att familjen har stora ekonomiska problem som betyder att barnet aldrig kan få eller göra samma saker som kamraterna. Skyddsfaktorerna är att barnet har stöd av en lärare i skolan och dessutom en kontaktfamilj. Ett annat barn kan ha samma skyddsfaktorer, men riskfaktorn är att barnet ofta bevittnar våld mellan de vuxna i hemmet. I det senare fallet är det mycket svårt att hävda att skyddsfaktorer, av vilket slag de än är, skulle kunna uppväga riskfaktorn i hemmet. Här är det uppenbart att barnet löper risk att skadas även om det har stöd utanför familjen. Avgörande för om ett barn far illa eller riskerar att fara illa är inte bara risk- och skyddsfaktorernas antal och samspel, utan också deras natur och tyngd. För det andra: att bedöma barnets risknivå med ledning av risk- och skyddsfaktorer är ingen enkel sak, inte ens för den som är väl insatt i barnets förhållanden. Utöver kunskap om den specifika situationen kräver bedömningen kännedom om hur barn i allmänhet reagerar på risker, vilket innebär forskningsbaserad kunskap. Risk- och skyddsfaktorers samspel betyder inte bara att faktorerna tenderar att väga upp varandra. Det betyder också att faktorerna interagerar, t.ex. att en skyddsfaktor kan fungera så länge vissa andra riskfaktorer saknas men mista sin kraft om dessa riskfaktorer tillkommer. Dessutom krävs kännedom och analysförmåga beträffande faktorer på olika ekologiska nivåer: individ, familj och omgivande miljö. Ett exempel får belysa detta: I en studie av 5- och 7-åriga tvillingar undersöktes samband mellan motståndskraft vid misshandel och olika slags risk- och skyddsfaktorer (Jaffee m.fl. 2007). Utgångspunkten var att misshandlade barn ofta lever i multiproblemfamiljer med fattigdom, vuxenvåld, psykiska problem, kriminalitet och missbruk samt i farliga närmiljöer. Motståndskraft definierades som frånvaro av antisocialt beteende enligt läraruppgifter vid 5 och . Individfaktorer var kön, hög intellektuell kapacitet och välanpassat temperament. Familjefaktorer var värme i förhållande till mor och syskon, syskonkonflikter, social deprivation, depression hos modern, antisocial personlighet och missbruk hos föräldrar samt vuxenvåld i hemmet. Områdesfaktorer var brottslighet, social sammanhållning och informell social kontroll. Med hjälp av logistisk regressionsanalys fann man en signifikant interaktion mellan barnens individuella karakteristika och ackumulerad stressnivå i form av familje- och områdesfaktorer. Barn som var individuellt välutrustade i fråga om intelligens och temperament var mer motståndskraftiga vid misshandel, dvs. visade mindre asocialt beteende, än mindre välutrustade barn. Detta gällde dock bara vid relativt låg familje- och områdesstress. Vid låg stress (högst en faktor) var sannolikheten hög för de välutrustade barnen att vara motståndskraftiga (), men vid hög stress (minst fyra faktorer) sjönk de välutrustade barnens motståndskraft (eller mindre). De mindre välutrustade barnen var sällan motståndskraftiga (endast ) oavsett nivå av familje- och områdesstress. Faktorer på samtliga ekologiska nivåer (individ, familj, område) visade samband med motståndskraft, men motståndskraften påverkades av samspelet mellan nivåerna. Som författarna säger, kan det vara så att personliga resurser inte räcker till för att barn i problembelastade familjer skall fungera väl. Den slutsats som kan dras är att en korrekt bedömning av hur barnet har det kräver kännedom om faktorer på flera nivåer och förmåga att sammanväga dem på ett adekvat sätt. För det tredje: även om ett barn är motståndskraftigt på grund av gynnsamma personliga egenskaper, betyder det inte att barnet är osårbart (jfr ovan refererade studie). Motståndskraftiga barn med god förmåga till coping behöver inte sakna psykiska symtom, och på kan sådana barn duka under för svår stress på samma sätt som sina mindre lyckligt lottade kamrater (se 2000, kap. 8). Barnen kan vara kompetenta i vissa avseenden men inte i andra. Det går inte att lita på att barn verkar psykiskt friska och tåliga. Man får inte utan vidare tro att de är så starka att de klarar svåra missförhållanden. Frågan om ett barn far illa eller riskerar att fara illa ställs ofta i prognostiskt syfte. Man vill veta om barnet kan komma att fara illa längre fram, eller om det redan far så illa att ett ingripande måste göras. Även om man kan säga att risk- och skyddsfaktorer är avgörande för barnets utsikter, är det en helt annan fråga om en utomstående med hjälp av dessa risk- och skyddsfaktorer kan avgöra hur det kommer att bli för barnet. Man måste skilja mellan prognos och prediktion. Detta har utvecklats i Risk och prognos i socialt arbete med barn (2000, kap. 1). Uttrycket prognos reserveras där för förutsägelser på individnivå och prediktion för förutsägelser på gruppnivå. En prognos kan t.ex. gälla om ett barn kommer att utvecklas mer gynnsamt i ett familjehem än om det blir kvar i sitt eget hem, om en psykiskt sjuk förälder kommer att kunna utveckla ett bra samspel med sitt barn eller om en ung person kommer att upphöra med kriminellt beteende. Utvecklingen hos enskilda individer är dynamisk. Ett barn kan befinna sig i en riskgrupp men inte vid en annan. Oförutsedda händelser kan inträffa som ställer alla prognoser på huvudet. Det är svårt att göra förutsägelser om ett enskilt barns risk att utvecklas ogynnsamt eller ta skada. Prediktioner kräver inga uttalanden om enskilda fall. Det räcker om man kan visa att sannolikheten för ett definierat utfall i en grupp individer som är utsatta för en viss faktor är så och så hög, eller så och så mycket högre än i en jämförelsegrupp. Vilken är sannolikheten för att barn med tidiga skolsvårigheter skall klara av en högre utbildning senare i livet? Hur stabilt är kriminellt beteende i en grupp som fått en viss intervention jämfört med en annan grupp utan intervention? Det är alltid fråga om sannolikheter, vilket betyder att enskilda individer mycket väl kan avvika från det sannolika utfallet. Det skulle dock ligga ett värde i om forskningen lyckades finna så starka samband att resultaten kunde tillämpas på enskilda fall. Om man kan påvisa att av unga kriminella blir hjälpta av en viss interventionsmetod, bör interventionen rekommenderas för alla jämförbara brottslingar. Till en enskild deltagare kan man våga säga att det är en bra metod. Det problematiska är att samband inom human- och samhällsvetenskaper mycket sällan är så starka. Svårigheterna med prediktion kan visas med hjälp av ett exempel. Man utgår från en grupp individer av vilka en del visar tecken på risk, enligt något test eller instrument. Man tar sedan reda på utfallet för hela gruppen. Se den fiktiva tabellen nedan, som för enkelhetens skull räknar med 100 individer. Testet/instrumentet kan vara observationer av brister i ett barns hemmiljö eller aggressivitet hos barn i förskoleåldern, och det dåliga utfallet kan vara senare barnmisshandel eller ungdomsbrottslighet. Sensitivitet (andel med dåligt utfall som identifierades korrekt): 15/30 = . Specificitet (andel med gott utfall som identifierades korrekt): 60/70 = . Positivt prediktivt värde (andel riskfall med dåligt utfall): 15/25 = . Negativt prediktivt värde (andel icke riskfall med gott utfall): 60/75 = . Av 100 individer klassificeras 25 som riskindivider från början, medan 75 bedöms inte löpa risk. Trettio individer får sedan ett dåligt utfall, medan 70 klarar sig bra. Det visar sig att instrumentet leder till felbedömningar på två sätt: dels finns 10 individer som klassificeras som riskfall men som klarar sig bra (falskt positiva), dels missas 15 individer som får dåligt utfall trots att de inte bedömdes löpa risk från början (falskt negativa). Med facit i hand kan konstateras att instrumentet endast lyckades identifiera 15 av de 30 som faktiskt fick dåligt utfall (sensitivitet ). Bara hälften av dem som kanske hade behövt någon form av riskgruppsstrategi kunde fångas in. Instrumentet ledde dessutom till bristfälliga förutsägelser eftersom endast 15 av de 25 riskindividerna faktiskt kom att klara sig dåligt (positivt prediktivt värde ). Om hela riskgruppen på 25 hade erbjudits tidig behandling skulle 10 individer ha utsatts för åtgärder som de inte hade behövt men som hade kostat både personligt och ekonomiskt. I verkligheten ser riskklassificeringar ofta ut på detta sätt. Det kan t.ex. gälla försök att identifiera barn som riskerar att fara illa (se t.ex. 2000, s. 251–257). Browne & (1997) gjorde en riskbedömning i samband med barns födelse utifrån ett flertal kriterier, bland annat tidigare våld, psykisk sjukdom och missbruk i familjen. Efter 5–tog man reda på hur många av barnen som varit föremål för sådana barnskyddskonferenser (Child Protection Conferences) som erbjuds inom det brittiska systemet när barn misstänks fara illa. Studien omfattade över 14 000 barn. Sensitiviteten var , vilket betydde att instrumentet korrekt identifierat ungefär två av tre äkta riskbarn. Det positiva prediktiva värdet var , vilket innebär att mer än nio av tio identifierade riskbarn aldrig blev föremål för någon konferens. Dessa falskt positiva utgjorde ett stort antal, 892 barn. Siffrorna visar det problematiska med att erbjuda preventiva insatser till alla som bedöms vara riskfall. Många kommer att få insatser utan att det behövs, vilket kan upplevas som kränkande och är förenat med stora kostnader. Liknande diskrepanser mellan sensitivitet och positivt prediktivt värde har påvisats i andra studier av barn som riskerar att fara illa. Rent statistiskt är det så att om en händelse är mycket ovanlig, t.ex. mord, är det oundvikligt att en riskfaktormodell kommer att ge många falskt positiva. Det prediktiva värdet kan vara bättre vid förutsägelser av brottslighet. Så till exempel redovisar (1991) uppgifter om stabilitet och föränderlighet i kriminalitet bland 709 pojkar under tre åldersperioder: 0–, 15–och 21–. Om man lägger siffrorna till grund för beräkning av positiva prediktiva värden får man ganska höga tal. Av dem som begått brott före begick brott även som 15–20-åringar och även som 21–29-åringar. De som begått brott i ungdomen (15–) var i av fallen också brottsliga i åldern 21–. Frånvaro av tidig kriminalitet utgjorde dock inget skydd mot senare brott. Sensitiviteten var låg och varierade mellan och , vilket innebär att en stor del av dem som begick brott var nytillkomna. av de vuxenkriminella (21–) hade inte begått brott som barn. Mönstret var alltså omvänt i förhållande till Brownes & studie av utsatta barn: högt positivt prediktivt värde och låg sensitivitet i stället för hög sensitivitet och lågt prediktivt värde. De praktiska och politiska svårigheterna med behandlingsstrategier på grundval av riskfaktormodeller är alltså tvåfaldiga. Dels riskerar man att peka ut en grupp individer i onödan, dels kan det hända att man missar många som kommer att få problem . Därför vore det av värde om situationer där barn riskerar skadlig behandling eller asocial utveckling kunde förebyggas med generella metoder på samhällsnivå, dvs. åtgärder riktade till alla. Det finns ett sätt att göra skarpare förutsägelser som emellertid bara gäller högt belastade individer. Bakgrunden är de båda fenomenen problemanhopning och problemgravitering (1996). Problemanhopning anknyter till utfallets samband med antalet riskfaktorer snarare än med en viss riskfaktor. Ju större antalet riskfaktorer är hos en enskild individ, desto större samlad risk. (1996) fann att risken för kriminalitet i en grupp värnpliktiga visserligen var kopplad till enskilda riskfaktorer som skolk, specialklass, missbruk m.m., men de starkaste sambanden gällde antalet riskfaktorer. Av dem utan riskfaktorer begick brott senare, av dem med en riskfaktor 15–(beroende på riskfaktor), och av dem med minst fyra riskfaktorer 60–. Med problemgravitering avses att det är hos en mindre grupp individer som både riskfaktorer och negativa utfall samlas. En liten andel svarar både för en anhopning av riskfaktorer och för t.ex. en mycket tung kriminalitet (riskernas flocktendens enligt Lindbladh & 1998). De starka prediktiva sambanden gäller ofta just denna lilla grupp. Om de mycket belastade individerna kan man alltså säga att de kommer att svara för en oproportionerligt stor andel av det negativa utfallet. man bort dessa individer med stark problemanhopning, blir det mycket svårare att göra prediktioner för den återstående, mer vanliga gruppen. Prediktioner kan därför vara lättare att göra när man har en grupp av mycket belastade individer. Kliniska och standardiserade riskbedömningsinstrument Riskbedömningsinstrument ger möjlighet att tillämpa mer eller mindre systematiska metoder för att få underlag för förutsägelser eller beslutsfattande. Det kan handla om att avgöra risken för ett barn att bli misshandlat eller risken för en ung kriminell att återfalla i brott. Två slags riskbedömningsinstrument som bygger på olika principer har beskrivits i internationell litteratur: kliniska bedömningar (clinical) och statistiska/tekniska riskfaktorbedömningar (actuarial). Dessa bygger på mer eller mindre subjektiva skattningar. Bedömningen utförs av någon professionell person. Till det som bedöms kan höra personlighetsdrag, psykisk hälsa samt biologiska, psykologiska och sociala faktorer (2000). I den mån man inte nöjer sig med den ensamme bedömarens kliniska intryck, kan metoderna vara konsensusbaserade (Shlonsky & 2005). Man utgår från fallstudier, intuitiv bedömning, klinisk erfarenhet eller tidigare forskningsresultat (dock utan att dra nytta av statistiska samband mellan riskfaktorer och utfall). Kliniskt grundade beslut blir därmed otillförlitliga och kan påverkas av ovidkommande faktorer. Den kliniska interbedömarreliabiliteten är svag, dvs. olika bedömare kommer till olika resultat beträffande samma individ trots att man diskuterat med varandra. Lekmän kan i vissa fall vara lika bra som kliniker på att göra prognoser. Processen riskerar att bli godtycklig, vilket är ett stort etiskt dilemma om det handlar om så allvarliga beslut som t.ex. internering av en person . Actuarial eller statistiska/tekniska instrument (ung. = riskbedömningar utifrån faktiska riskfaktorer påvisade i tidigare forskning). Grundvalen för instrumenten är sammanställningar över riskfaktorers samband med bestämda utfall. Sammanställningarna skall vara baserade på empiriska studier. Faktorerna vägs och kombineras till bedömningsinstrument som används för klassificering av familjer eller individer efter risken för vissa utfall. Uppgifterna bör vara objektiva och lätta att extrahera ur akter och journaler, vilket betyder att instrumentet kan handhas av någon som inte är professionell kliniker (kostnadsbesparande). Komplexa subjektiva bedömningar och sammanvägningar krävs inte. visade Meehl (1954) fördelarna med statistiska/tekniska kriterier. Meehl sammanställde studier som prognostiserat olika utfall med hjälp av såväl tekniska metoder som kliniska bedömningar. Teknisk prediktion innebar att man utgick från färdiga tabeller där sannolikheten för ett visst utfall kunde utläsas direkt från t.ex. testpoäng. Utfallen var studieframgång, återfallsbrott och tillfrisknande efter svår psykos. Av ett tjugotal studier visade alla utom en att tekniska förutsägelser var ungefär likvärdiga med kliniska, eller bättre. har forskningen gått framåt. Meehls resultat har bekräftats och utvidgats, bland annat i en översikt av Shlonsky & (2005). Beträffande prediktioner inom barnskyddsarbete finns också studier som bekräftat de statistiska förutsägelsernas överlägsenhet (Shlonsky & 2005). Författarna framhåller att denna kontrovers faktiskt är löst, dvs. vilket slags bedömning som är bäst: this is one of the few controversies that appear to have been settled (Shlonsky & 2005, s. 410). De återger också ett uttalande av Dawes (1993, ref. i Shlonsky & 2005, s. 411, min översättning) som lyfter fram det etiska krav som måste ställas på arbete med människor: // invändningarna [mot att använda statistiska modeller] tar ingen hänsyn till data från gott och väl 100 studier //. Invändningarna mot att använda statistik bortser också från det etiska påbudet att, när det gäller viktiga sociala ändamål som att skydda barn, beslut skall fattas på bästa möjliga sätt. Om relevant statistisk information finns, så använd den. Om den inte finns, så samla in den. Beteckningen actuarial är något svårförståelig och svåröversatt. Ett användbart och begripligt svenskt uttryck är standardiserade bedömningsinstrument eller riskbedömningsverktyg (eng. risk assessment models or protocols) (m.fl. 2007, s. 131). Det speciella med riskbedömningsverktyg är att de är vetenskapligt grundade. Det rör sig om en formaliserad metodik enligt vilken standardiserade formulär används för bedömning av risken att barn kommer att fara illa, fortsätta att fara illa, begå brott eller fortsätta att begå brott. Riskbedömningsverktyg syftar till mer enhetliga bedömningar bland socialarbetare och socialförvaltningar. Avsikten är att de på ett tydligt sätt skall identifiera riskfaktorer, ge strukturer för beslutsfattande och förbättra dokumentationen av utredningar och beslut. Enligt m.fl. (2007, s. 131) anses en god riskbedömningsförmåga ligga på 65–korrekta förutsägelser. Det krävs alltså inte att alla förutsägelser skall stämma. I ett enskilt fall är det fortfarande svårt att göra korrekta prognoser. Enligt en internationell studie av tio amerikanska riskbedömningsverktyg, där det fanns relevanta uppgifter för sju (Lyons m.fl. 1996, ref. i m.fl. 2007,–132–133) var det positiva prediktiva värdet i genomsnitt och det negativa prediktiva värdet . Medeltalet korrekt identifierade var . I har standardiserade instrument börjat användas, t.ex. (Parental Assessment Measurement), HOME (Home Observation for Measurement of the Environment) och ASI (Addiction Severity Index) inom missbruksvården. I dessa fall är det dock fråga om bedömningsinstrument och inte riskbedömningsinstrument. Verktygen är inte så mekaniska att de inte alls förutsätter tolkning och bedömning. Interbedömarreliabiliteten, dvs. överensstämmelsen mellan olika bedömare, för hela riskbedömningsverktyg ligger på omkring 0.80, vilket anses acceptabelt (Doueck m.fl. 1993; McCurdy 1995, ref. i m.fl. 2007, s. 132). För enskilda riskkriterier är överensstämmelsen mellan bedömare något lägre. är professor vid i , fakulteten för socialt arbete. Hans expertområde är inom barnavård, särskilt riskbedömningar, fosterbarn och syskonrelationer i placeringar. I mail ställde jag följande frågor till Shlonsky: med tanke på de välkända svårigheterna med sensitivitet, specificitet and prediktivt värde, skulle du vilja säga att riskbedömningsverktyg i arbetet med att skydda barn fortfarande kan förbättras väsentligt? Eller skulle du säga att de i det närmaste har nått den perfektionsnivå som är möjlig? Anser du, trots deras begränsningar, att instrumenten är användbara i praktiskt barnskyddsarbete, dvs. att det är bättre att använda dem än att inte använda dem? I mail skriver Shlonsky (min översättning): De traditionella aktuariska verktygen har sannolikt nått sitt maximum, åtminstone med de typer av data som används . Det finns några nyare tekniker vid horisonten som Programming, men dessa kräver fortfarande sträng prövning.