小田巻郁哉・石川勝彦・遠藤清香・倉澤一孝

(1)

小田巻郁哉・石川勝彦・遠藤清香・倉澤一孝

１．はじめに

　近年、子育てに関する悩み相談や子育てサークルの交流、保育に関する情報提供を目的とした子育て支援センターが各地で開設され、２０18年には全国で約74００の地域子育て支援拠点事業が実施されている

（内閣府・文部科学省・厚生労働省 , ２０18）

。

　しかし、支援を必要としている人に子育て支援サービスが十分届いているとは限ら

ない

（井梅 , ２０17）

。一般に、援助要請の行動には個人差があり、援助をためらう強い

傾向をもつ者がいる

（永井・浜崎 , ２０18）

。特に、育児ストレスが高い人は自発的な支援要請が難しいことが多い

（宮坂 , ２０００）

。また、抑うつ状態を伴う場合には、評価懸念を中心に多様な不安を意識しやすくなり、要請抵抗が高まりやすい

（Raviv et al, ２０００）

。

　山梨県笛吹市にある健康科学大学産前産後ケアセンターは、厚生労働省が発行する産後ケア事業事例集

（平成２8年度）

に取り上げられ高い評価を得るなど、質の高い子育て支援サービスを提供しているが、利用率は県内の年間出生数の２.4%だった

（日経

BP,２０17）

。当センターは「本当に援助が必要な人が援助を受けていない」可能性を懸

念している

（日経 BP, ２０17）

。県内の妊産婦を対象に実施したアンケート調査を分析した石川・遠藤・倉澤

（in printing （a）

）によると、当センターの日帰りケアサービスを利用した人は、有効回答者8３1人のうち３３人

（３.9６%）

、宿泊ケアサービスを利用した数は8３4人のうち２9人

（３.48%）

のみである。また、調査対象者の属性等を統計学的に分析した結果、利用が適切と思われる妊産婦の一部がケアサービスを利用できていない可能性が示唆された。

　本研究では、産前産後ケアセンターの利用動向に関するアンケート調査結果から、

当センターを「利用しない理由」を明らかにすることを目的とした。具体的には、アンケート調査の自由記述をテキストマイニングの手法で分析し、「利用しない理由」

を分類・集計した。また、利用しない理由と妊産婦の属性との対応関係を明らかにした。

子育て支援サービスを利用しない理由の統計学的分析

─自由記述のテキストマイニング─

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２．アンケート調査法と分析方法

2.1　調査方法・回答者数

　山梨県笛吹市にある健康科学大学産前産後ケアセンターの利用動向についてアンケート調査を行なった。２０18年1２月から２０19年２月の間、山梨県の福祉保健部健康増進課を通じて県下２５の市町村に質問紙を配布・回収した。各市町村が実施する乳幼児健診の会場で質問紙を配布し、1０６５票を回収した。回答者は全員妊産婦であった。

　アンケートでは、回答者の属性について、「年齢」、「子どもの人数」を実数で尋ねた。

身近なサポートについて「出産・育児の心配事を相談できる人数」

（以下「相談できる人数」）

、「家事・育児のサポートを頼める人数」

（以下「サポートを頼める人数」）

を実数で尋ねた。回答者の健康状態は「産後 4 ヶ月の健康状態

（以下「健康状態」）

」を５件法

（５. 最高に良い～1. 良くない）

で尋ねた。妊娠及び出産期間の妊娠・出産に伴う疾患について、「罹った」「罹らなかった」の２項目で尋ねた。産前産後ケアセンターの利用動向については、「日帰りケアサービス利用」

（「利用していない」、「妊娠中に利用した」「出産後利用した」）

、「宿泊ケアサービス利用」

（「利用していない」、「利用した」）

をそれぞれ尋ねた。産前産後ケアセンターを利用しない理由については、まず 9 つの選択肢から複数回答により該当するものを選んでもらった

（「利用の仕方がわからない」、「宿泊の用意など面倒」、「申請手続きが面倒」、「料金が高い」、「家族の了承が得られない」、「自分が利用対象と気づかない」、「遠方」、「交通手段がない」、「他の行政サービスを受けた」）

。加えて、自由記述欄を設け、 9 つの選択肢に該当しない内容については自由に回答してもらった。なお、自由記述の回収票数は17０票だった。

2.2　分析

　利用しない理由の自由記述はテキストマイニングにより分析した。自由記述文を対象に、形態素単位の分かち書きを生成し、分かち書きの頻度を集計した。類似した表現は「同義語」として 1 つの語にまとめ、重複のない分かち書きのリストを作成した。

　このリストに階層クラスター分析を適用し、共頻関係に基づき回答者をクラスタリングした。これによりケアサービスに対する「利用しない理由のクラスター」を生成した。

　最後に、それぞれの理由のクラスターがどのような属性と関連性が強いか探索した。どの理由のクラスターに所属するかを目的変数

（「属する」「属さない」の２値）

、妊産婦の属性を説明変数とする２項ロジスティック回帰分析を利用しない理由のクラスターごとに行った。なお、妊産婦の居住地域から産前産後ケアセンターまでの距離を

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統制するため、妊産婦の居住する地域の役所・役場から産前産後ケアセンターまでの距離を共変量として回帰モデルに投入した。

３．結果と考察

3.1　要約統計量

　テキストマイニングに用いたキーワード

（一語としてソフトウェアに認識させる語をキーワードと呼ぶ。例えば、「上の」「子」→「上の子」）

を表 1 、同義語を表２に整理した。

分析に用いた各変数の要約統計量を表３に示した。リッカートスケールは平均値と標準偏差

（SD）

、名義尺度は度数

（N）

と比率

（％）

を示した。

表１．キーワードリスト きょうだい上の子

下の子お世話不安定場ちがい利用可能日環境変化出産時入院第一子第２子第２・３子

落ち着く諸事情

助産院全体的宿泊費子育て宿泊中上の子たち上の子供たち上の子供

上の子供達上の子達大変そう利用中

兄姉

表２．同義語リスト 元となる語含む言葉

子ども

家族時期必要性転居保育施設世話

協力帰省機会他者一緒調整都合

子供姉第２子上の子達家

産後転入幼稚園必要協力的面倒里帰りきかい授け先いっしょかねあい

諸事情

兄姉子第２・３子上の子供達

親族産前必要性越す保育園お世話支援帰るきっかけ

人

上の子双子こども生後母引っ越し大丈夫

対応園手助け

下の子兄弟子日にち実家引越し

きょうだい上の子たち小学生

自宅最近

子供上上の子供

家庭

第一子兄上の子供たち

夫

Note.「子ども」の語は紙幅の都合上、 4 段に折り返してある。

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表３．要約統計量

変数名有効 N 平均値標準偏差

　年齢 1０５1 ３２.３4 ５.２０

　ケアセンターまでの距離（km） 1０６５２０.２５ 1５.５６

　子ども数 1０4５ 1.8００.84

　健康状態 1０００３.０２０.89

　出産・育児の心配事を相談できる人数 1０２２３.9５３.０4 　家事・育児のサポートを頼める人数 1０２５２.３６ 1.５7 　妊娠・出産に伴う疾患の罹患

罹った罹らなかった

N ％ N ％

1６4 1５.4０ 9０1 84.６０

3.2　同義語の記述統計量

　産前産後ケアセンターを利用しない理由についての自由記述は有効回答数が17０票、

最初に自由記述回答文から分かち書きされた形態素数は17２語であった。分かち書きされた形態素を確認し、キーワード、ストップワード

（抽出・分析から除外する単語。

例えば、「である」など）

、同義語をそれぞれ指定した後、再び分かち書きを生成した。

最終的な自由記述回答文の平均単語数は３.２9語

（SD=２.19）

であり、最大単語数は２０、

最小単語数は 1 であった。同義語の頻度を表 4 にまとめた。

表４．同義語の出現頻度

順位同義語出現頻度

1 子ども６０

２必要性５8

３家族２7

4 時期 11

4 協力 11

６世話 9

６他者 9

8 帰省 4

9 転居３

9 保育施設３

11 機会２

11 一緒２

11 都合２

11 調整２

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3.3　自由記述回答の利用しない理由のクラスタリングと特徴 3.3.1　単語のクラスター分析

　分ち書きされた単語リストの共頻関係に基づいて類似した表現をまとめるため、階層的クラスター分析を実行した。デンドログラムの分岐形状、クラスターの解釈可能性を考慮しながらクラスタリングを行なった。最終的に２０群に決定した

（図 1 ）

。

必要性理由心配サポート忙しい子育て都合不安簡単調整タイミング時期知る機会子ども転居世話保育施設他者難しい帰省一緒家族協力体調

図１．抽出した語のデンドログラム

3.3.2　回答者のクラスター分析

　３.３.1のクラスター分析によってまとめた語のリストから利用しない理由のクラスターを析出するため、語の使用回数から回答者を分類した

（階層的クラスター分析）

。デンドログラムの分岐形状および、クラスターの特徴を検討したところ、 4 群にクラスタリングすることがもっとも適切と判断した

（図２）

。得られたクラスターは、語の使用パターンから回答者を分類していることから、産前産後ケアセンターを利用しない理由のクラスターと理解することとする。

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　クラスターの特徴を確認し、以下のように解釈した。 1 つ目のクラスターは、「子ども

_

世話」の標準得点が高く、次に「他者

_

難しい」が続いた。この群では育児に関する事柄が集まっていたため、「育児による利用困難群」と名付けた。割り振られた回答者数は６1名であった。２つ目のクラスターは「必要性」「理由」の標準得点が高かったことに基づいて「不要認識群」と名付けた。回答者の所属数は５０名であった。

３つ目のクラスターは、「時期

_

知る」「転居」「忙しい」「機会」といった産前産後ケアセンターを利用する契機が得られなったことに関する語が集まったため「機会逸失群」と名付けた。回答者の所属数は３５名であった。 4 つ目のクラスターは、「家族

_

協力」「帰省

_

一緒」「サポート」といった家族による支援を表現する語が集ったため

「家族サポート受容群」と名付けた。回答者の所属数は２4名であった。

必要性理由心配サポート

忙しい子育て都合不安簡単調整タイミング

時期_知る機会転居子ども_世話

保育施設他者_難しい

帰省_一緒家族_協力体調 2.5

2

1.5

1

0.5

0

－0.5

1 2 3 4

図２．クラスターの特徴

3.4　各クラスターの特徴の分析

　クラスター分析によって析出された 4 つのクラスターは、日帰り・宿泊サービスを利用しない理由のクラスターである。これらのクラスターの特徴を探索するため２つの集計を行った。第一に 9 つの利用しない理由の選択肢と 4 つのクラスターのクロス集計

（表５）

、第２に妊産婦の属性に関する変数を従属変数、 4 つのクラスターを独立変数とする 1 要因分散分析を行った

（表６）

。クロス集計については、利用しない理由の選択肢として「利用の仕方がわからない」、「宿泊の用意などが面倒」、「申請手続きが面倒」、「家族の了承が得られない」、「料金が高い」、「自分が利用対象と気づかない」、「交通手段がない」、「遠方」を投入した。「他の行政のサービスを受けた」は実測値がゼロのセルを生じたため分析から除外した。妊産婦の属性は「年齢」、「健康

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状態」、「子どもの人数」、「出産・育児の心配事を相談できる人数」、「育児・家事のサポートを頼める人数」、「妊娠・出産に伴う疾患の罹患」を目的変数に投入した。「妊娠・出産に伴う疾患の罹患」については、「罹患していない＝０、罹患した＝ 1 」とコードした。

表５．利用しない理由の選択肢と各クラスターのχ²検定の結果

変数名

育児による

利用困難群不要認識群機会逸失群家族サポート

受容群所属なし所属あり所属なし所属あり所属なし所属あり所属なし所属あり不利用理由の選択肢

　利用の仕方がわからない不選択

▼ 8２8 △ ５8 ▼ 8３9 △ ４7

8５３３３

▼ 86２ △ ２４

選択

△ １76 ▼ ３ △ １76 ▼ ３

177 ２

△ １79 ▼ 0

　宿泊の用意などが面倒不選択 89０５３ 89５ 48 9０9 ３4 9２０２３

選択 114 8 1２０２ 1２1 1 1２1 1

　申請手続きが面倒不選択 88５５５

▼ 89１ △ ４9

9０7 ３３ 917 1２4

選択 119 ６ △ 1２4 ▼ 1 1２３２２３ 1

　家族の了承が得られない不選択

△ 980 ▼ ５7

987 ５０ 1００２３５ 917 ２３

選択

▼ ２４ △ ４

２8 ０２8 ０ 1２4 1

　料金が高い不選択 8３３５２

▼ 8３6 △ ４9

8５３３２ 8６4 ２1

選択 171 9

△ １79 ▼ １

177 ３ 177 ３

　自分が利用対象と気づかない不選択

▼ 70５ △ ５7 ▼ 7１３ △ ４9 ▼ 7２9 △ ３３ ▼ 7３9 △ ２３

選択

△ ２99 ▼ ４ △ ３0２ ▼ １ △ ３0１ ▼ ２ △ ３0２ ▼ １

　交通手段がない不選択 98５５9 994 ５０ 1００9 ３５ 1０２1 ２３

選択 19 ２２1 ０２1 ０２０ 1

　遠方不選択 84６ 4６ 8５1 41 8５9 ３３ 871 ２1

選択 1５8 1５ 1６4 9 171 ２ 17０３

　妊娠・出産に伴う疾患の罹患なし

△ 8５１ ▼ ４３

8５５３9 8６５２9 87３２1

あり

▼ １５３ △ １8

1６０ 11 1６５６ 1６8 ３

表 6 ．妊産婦の属性と各クラスターの分散分析

変数名育児による

利用困難群不要認識群機会逸失群家族サポート

受容群

df

1

df

２ F 値 平均値標準誤差平均値標準誤差平均値標準誤差平均値標準誤差

年齢３５.３7 ０.６7 ３３.６7 ０.６9 ３２.91 ０.88 ３1.19 1.０２３ 1５５ 4.99 **

健康状態２.74 ０.1２２.8２０.1２３.６8 ０.1６２.78 ０.18 ３ 1５５ 8.97 **

子どもの人数２.５7 ０.1０ 1.５1 ０.1０ 1.５５０.1３ 1.48 ０.1５３ 1５５ 4.99 **

出産・育児の心配事を頼める人数３.２8 ０.44 4.18 ０.4５ 4.５２０.５8 ５.1３０.６7 ３ 1５５２.1２ ⁺ 育児・家事のサポートを頼める人数２.３３０.２５２.５３０.２６２.２9 ０.３4 ２.8３０.３9 ３ 1５５０.48 罹患あり（ダミー変数）０.２9 ０.０５０.２３０.０６０.1６０.０7 ０.1３０.０9 ３ 1６６ 1.２1

**p < .０1, *p < .０５, +p < .1０

　利用しない理由の選択肢と各クラスターの関連について確認する。「育児による利用困難群」は「妊娠・出産に伴う罹患の疾患」を選択している回答者が多かった

（χ

^２

=8.６8, df =1, p < .０５）

。また、「育児による利用困難群」では「家族の了承を得られない」

(8)

を選択している回答者が多かった

（χ

^２

=３.9０, df =1, p < .０５）

。すべてのクラスターにおいて「自分が利用対象と気づかない」を選択している回答者が少なかった

（「育児による利用困難群」: χ

^２

=1５.２３, df =1, p < .０1;「不要認識群」: χ

^２

=18.０３, df =1, p < .０1;「機会逸失群」:

χ

^２

=9.19, df =1, p < .０1;「家族サポート需要群」: χ

^２

=7.18, df =1, p < .０1）

。

　妊産婦の属性については「子どもの人数」で有意差が確認され

（F（３, 1５５） = ２4.8６,

η^２p

= .０３9, p < .０1）、多重比較を行ったところ「育児による困難群」が残りのクラスター

に比べ高かった

（「不要認識群」: t（1５５） = 7.4３, ^p < .０1, ^d = 1.０1;「機会逸失群」: ^{t（1５５）}

= ６.２０, p < .０1, d = 1.３8;「家族サポート需要群」: t（1５５） = ６.０1, p < .０1, d = 1.48）。また、

「年齢」でクラスターの主効果が有意であり

（F（３, 1５５） = 4.98, η

^２p

= .０88, p < .０５）、多

重比較の結果、「育児による利用困難群」が「機会逸失群」に比べ高かった

（t（1５５）

= ３.78, p < .０1, d = .84）。「健康状態」に対しクラスターの主効果が有意であり、（F（３,

1５５） = 8.97, η

^２p

= .148, ^p < .０1,）多重比較を行ったところ、「機会逸失群」が残りのク

ラスターに比べ高かった

（「育児による利用困難群」 : t（1５５） = 4.79, p < .０1, d = .1.０7;「不

要認識群」:

t（1５５） = 4.３２, p < .０1, d = .５7５;「家族サポート需要群」: t（1５５） = ３.7５, p <

.０1, d = 1.4３）。また、「育児による利用困難群」は妊娠・出産に伴う疾患に罹患してい

る回答者の方が有意に多かった

（χ

^２

=３.9０, df =1, p < .０５）

。 3.5　 2 項ロジスティック回帰分析

　利用しない理由のクラスターの特徴をより厳密に記述するために、クラスター分析で得られた 4 つのクラスターと各変数の関連について検討した。特に「相談できる人数」と「サポートを頼める人数」、「健康状態」と「妊娠・出産に伴う疾患の罹患」の交互作用について検討した。具体的なモデリングは以下の通りである。

　２値

（所属する = 1 、所属しない = ０）

に変換した各クラスターを目的変数とする２項ロジスティック回帰分析を実行した。説明変数には「産前産後ケアセンターまでの距離」、「年齢」、「子ども数」、「健康状態」、「相談できる人数」、「サポートを頼める人数」、

「妊娠・出産に伴う疾患の罹患」を投入した。投入する交互作用項に応じて２つのモデルを推定した。「健康状態」と「相談できる人数」「サポートを頼める人数」をそれぞれ交互作用項としたモデル

（以下 Model 1 ）

、「妊娠・出産に伴う疾患の罹患」と「相談できる人数」「サポートを頼める人数」をそれぞれ交互作用項としたモデル

（以下

Model ２）

を推定した。表 7 に

Model

1 の結果、表 8 に

Model

２の結果を整理した。

また交互作用に有意な効果が確認された場合には単純傾斜分析を行った。

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表 7 ．Model １の結果

変数名育児による利用困難群不要認識群機会逸失群家族サポート受容群

b SE Z b SE Z b SE Z b SE Z

切片３.５8 ** ０.２２ 1６.５０３.1５ ** ０.18 17.4６３.8３ ** ０.２３ 1６.３６３.9５ ** ０.２６ 1５.1０

センターまでの距離（km）０.０００.０1 ０.６３０.０００.０1 ０.５7 -０.０1 ０.０1 -０.88 ０.０1 ０.０1 ０.５1 年齢０.1０ ** ０.０３３.1２０.０３０.０３ 1.０9 ０.０６ ⁺ ０.０4 1.7６０.０4 ０.０4 1.０５子ども数 1.０1 ** ０.1５６.５３ -０.５1 * ０.２1 -２.44 -０.６9 ** ０.２4 -２.9０ -０.7０ ⁺ ０.３8 -1.8３

健康状態 -０.48 * ０.２1 -２.３1 ０.7５ ** ０.17 4.５4 -０.５２ * ０.２０ -２.５３ -０.２8 ０.２1 -1.３1

出産・育児の心配を相談できる人数 -０.14* ０.０６ -２.２３０.０６０.０4 1.３7 ０.０３０.０６０.５３０.19 * ０.０4 ２.２7 家事・育児のサポートを頼める人数０.1５０.1０ 1.4３０.11 ０.０9 1.２３０.０００.1２０.０３０.０9 ０.０8 1.19 罹患ありダミー０.8６ * ０.３６２.３9 ０.71 ⁺ ０.３7 1.9０ -1.６６ * ０.8３ -1.99 -０.５６０.74 -０.7５出産・育児の心配を相談できる人数×

健康状態０.1００.０7 1.３4 -０.０５０.０4 -1.３8 -０.０３０.０５ -０.５２ -０.０２０.０4 -０.41

家事・育児のサポートを頼める人数

×健康状態０.1５０.1２ 1.17 -０.２7 ** ０.０9 -２.89 ０.２３ ⁺ ０.14 1.71 -０.２7 * ０.1２ -２.３３

**p < .０1, *p < .０５, +p < .1０

表 8 ．Model ２の結果

変数名育児による利用困難群不要認識群機会逸失群家族サポート受容群

b SE Z b SE Z b SE Z b SE Z

切片３.48 ** ０.２1 1６.３1 ３.２０ ** ０.18 18.11 ３.81 ** ０.２4 1６.1３ 4.００ ** ０.２8 14.３4

センターまでの距離（km）０.０００.０1 ０.５8 ０.０００.０1 ０.６０ -０.０1 ０.０1 -０.8５０.０1 ０.０1 ０.５1 年齢０.1０ ** ０.０３３.1３０.０３０.０３ 1.０３０.０６ ⁺ ０.０4 1.６６０.０4 ０.０4 1.０1 子ども数 1.００ ** ０.1５６.６8 -０.4２ * ０.２０ -２.1２ -０.６7 ** ０.２4 -２.78 -０.６５ ⁺ ０.３8 -1.7２

健康状態 -０.５２ * ０.２1 -２.49 ０.7０ ** ０.1６ 4.３２ -０.５３ * ０.２1 -２.５9 -０.３8 ⁺ ０.２２ -1.7６

出産・育児の心配を相談できる人数 -０.1３ * ０.０６ -２.17 ０.０２０.０５０.41 ０.０4 ０.０５０.88 ０.０7 ０.０５ 1.３０家事・育児のサポートを頼める人数０.1００.11 ０.99 -０.０1 ０.1０ -０.11 -０.０8 ０.1６ -０.５1 ０.０9 ０.1００.9３罹患ありダミー０.79 * ０.３9 ２.０５０.２６０.44 ０.５8 -２.０３ * ０.84 -２.4０ -０.94 1.０５ -０.89 出産・育児の心配を相談できる人数×

罹患ありダミー -０.1００.18 -０.５9 ０.17 ０.11 1.５３０.０２０.０8 ０.２7 ０.1６０.1０ 1.５7 家事・育児のサポートを頼める人数

×罹患ありダミー０.11 ０.２６０.44 -1.1５ ** ０.３２ -３.５9 -０.６００.77 -０.78 -０.５００.３8 -1.３３

**p < .０1, *p < .０５, +p < .1０

　主効果を確認する。健康状態が良好なほど「不要認識群」に所属しやすくなり、健康状態が不良なほど「育児による利用困難群」「機会逸失群」に所属しやすくなった。

妊娠・出産に伴う疾患の効果をみてみると、罹患していると「育児による利用困難群」

に所属しやすくなり、「機会逸失群」に所属しにくかった。また「相談できる人数」

が多いほど「家族サポート受容群」に所属しやすく、「育児による利用困難群」に所属しにくかった。

　交互作用については、「相談できる人数」に関係する交互作用はいずれも有意では

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なく、「サポートを頼める人数」に関係する交互作用の一部が有意となった。Model 1 の結果から確認する。不要認識群に対する「サポートを頼める人数×健康状態」が有意

（b = -０.２7, p < .０1）

であった。単純傾斜分析を行ったところ、「健康状態」が良好な場合

（+ 1 SD）

、「サポートを頼める人数」は不要認識群への所属確率に影響しないが

（b = -０.1２, n.s.）

、「健康状態」が不良な場合

（- 1 SD）

、「サポートを頼める人数」が多いほど不要認識群への所属確率が高まった

（b = ０.３５, p < .０1）（図３）

。家族サポート受容群に対する「サポートを頼める人数×健康状態」の有意な効果が確認された

（b =

-０.２7, p < .０５）

。単純傾斜分析を行ったところ、「健康状態」が良好な場合

（+ 1 SD）

に

は「サポートを頼める人数」は家族サポート受容群への所属確率に効果がなかった

（b

= -０.14, n.s.）

。一方、「健康状態」が不良な場合「サポートを頼める人数」が多いほど

家族サポート受容群に所属する確率が高くなった

（b = ０.３３, p < .０1）（図 4 ）

。健康状態が不良であっても、「サポートを頼める人数」が多いことで、「不要認識群」「家族サポート受容群」に所属しやすい傾向が伺えた。

不要認識群

-5 -4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5

0 -1SD +1SD

健康状態 - 1SD 健康状態+ 1SD

図３．不要認識群へのサポートを頼める人数と健康状態の単純傾斜分析

家族サポート受容群

-6 -5 -4 -3 -2 -1

0 -1SD +1SD

健康状態 - 1SD 健康状態

+ 1SD

図４．家族サポート受容群へのサポートを頼める人数と健康状態の単純傾斜分析

(11)

　次に

Model

２の結果を確認する。Model ２では不要認識群に対する「サポートを頼める人数×妊娠・出産に伴う疾患の罹患」に有意

（b = -1.14, p < .０1）

な効果が確認された。単純傾斜分析を行ったところ、罹患なし

（- 1 SD）

と罹患あり

（+ 1 SD）

の両方に有意な効果が確認された

（図５）

。妊娠・出産に伴う疾患に罹患した経験がない場合

（- 1 SD）

には、家事・育児のサポートを頼める人数が増えるほど、サービス利用を「不要」と感じる傾向があった

（b = ０.41, p < .０1）

。一方、妊娠・出産に伴う疾患に罹患した経験がある場合

（+ 1 SD）

には、家事・育児のサポートを頼める人数が少ないほど、

サービス利用を「不要」と感じる傾向がみられた

（b = ０.4３, p < .０1）

。

不要認識群

-4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5

0 -1SD +1SD

罹患なしダミー - 1SD 罹患ありダミー+ 1SD

図５．不要認識群へのサポート人数と妊娠・出産に伴う疾患の罹患の単純傾斜分析

４．考察

　本研究では、産前産後ケアセンターを利用しない理由に関する自由記述をテキストマイニングにより集計・分類した。分析の結果、産前産後ケアセンターの利用しない理由として 4 つのクラスターが得られた

（「育児による利用困難群」、「不要認識群」、「機会逸失群」、「家族サポート受容群」）

。利用しない理由のクラスターの特徴を探索したところ、健康状態が不良なほど「育児による利用困難群」「機会逸失群」に所属しやすく、

妊娠・出産に伴う疾患に罹患していた場合、「育児による利用困難群」に所属しやすかった。利用しない理由のみに注目すると「上の子の面倒を見る必要がある」「機会がなかった」など、外部的な要因への帰属が確認されるが、背景を探るとケアサービス利用が適切なケースが隠れていると推察される。

　さらに利用しない理由のクラスターと妊産婦の属性との対応関係について分析したところ、健康状態と出産・妊娠に伴う疾患の罹患は、周囲からどのようなサポートを得られるかと連動して、利用しない理由に影響を及ぼすことがみえてきた。特に注意

(12)

すべきは、妊娠・出産に伴う疾患に罹患した経験があり、かつ、サポートを頼める人数が少ないほどケアサービスを「不要」とみなす傾向にあることが確認された。これは、一定のサポート資源にアクセスできる環境になければ利用に結び付きにくいケースが存在する可能性を示唆するとともに、健康面とサポート資源がともに不良な状態にあることでサービス利用がますます難しくなる可能性を示唆している。妊娠・出産に伴う疾患に罹患した経験を持つケースは、体調の悪化や回復が不十分な可能性がある事を考えれば、ケアを受けることが望ましい。また周囲に家事・育児のサポートを頼める者がいない場合も適切な休息やケアが必要となるだろう。本結果はケアが望ましい状況にあるほど、これを「不要」と感じてしまうケースが存在することを示している。この点は利用者支援として介入すべきポイントであると推察される。

　本研究では、健康面からはケアサービスの利用が適切である場合でも「上の子がいるから」「機会がなかった」などの理由を抱く可能性があること、加えて、身近に家事・育児のサポートを頼める人がいない状況にいると、支援サービスを「不要」と感じてしまう可能性が伺えた。諸井

（２０1２）

の指摘によると、自力による問題解決思考が強まると援助要請の行動が抑制される可能性が挙げられている。また健康状態が不良であるほど、産前産後ケアセンターを利用しない理由を多く保有する傾向も指摘されている

（石川・遠藤・倉澤 , in printing （b）

）。

　以上の議論を踏まえると、本人が問題や状況をセルフモニタリングし、援助要請を行う事は難しいと考えてよいだろう。また、本人が「ケアや支援は不要である」と表明する背景には、健康状態の不良やサポートを頼める人数の不足など社会的な困難が存在する可能性が伺えた。

　本研究では身近なソーシャルサポート資源について「出産・育児の心配事を相談できる人数」という情緒的サポート資源と、「家事・育児のサポートを頼める人数」という道具的サポート資源にのみに言及した。ソーシャルサポート資源にはこれら以外にも、評価的サポートや情報的サポートが存在する

（Berkman, ２００7）

。評価的サポートとは、どう行動をしたら良いかを判断する際に適切なフィードバックを与えるという、主に意思決定に関する援助である。情報的サポートは特定のニーズに応じた情報の提供やアドバイスによる援助である。これらの多様なソーシャルサポートは個人に対し強い影響を与えるため、ソーシャルサポートの欠如は産前・産後うつといった疾患の危険要因であることが指摘されている

（橋本 , ２００8）

。今後は、サポートの内容が

「地域ケアサービス利用」に与える影響について、より詳細に検討する必要がある。

　サポート内容の重要性の延長にある課題として、利用者支援に加え、「支援者支援」

を視野に入れる必要がある。支援を提供する支援者にも「どうしたら目の前の人を助けられるのか」、「本当に支援できているのだろうか」といった悩みや困難感を抱えており、利用者と同様に支援を必要としている場合がある。利用者の支援にあたり、支

(13)

援者が直面する困難を明らかにするとともに、適切な介入方法の研究蓄積に基づく知見の提供を進める必要がある。

５．謝辞

　調査にご協力くださった山梨県保健部健康増進課及び、各市町村行政の皆様、回答にご協力くださった妊産婦皆様に厚く御礼申し上げます。また調査設計の段階で子育て支援の現状についてご教示くださった産前産後ケアセンターの施設長をはじめ関係者皆様に感謝申し上げます。

　本研究は科学研究費

（課題番号18K18６14：挑戦的研究（萌芽）

）の助成を受けて行われました。

引用文献

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井梅由美子（２０17）乳幼児を持つ母親の育児不安と子育て援助資源の利用について─第 1 子の属性、所属など状況要因に着目して─．東京未来大学紀要 ,12,1-1２．

石川勝彦・遠藤清香・倉澤一孝　（in printing （a））　山梨県における産前産後ケアセンターの利用動向とその規定要因：アンケート調査の結果を用いた実証分析．

石川勝彦・遠藤清香・倉澤一孝　（in printing （b））身近な相談相手の存在が地域ケアサービスの利用に及ぼす影響─山梨県における産前産後ケアセンターの利用動向に関する探索的分析─．

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(14)

小田巻郁哉・石川勝彦・遠藤清香・倉澤一孝