Data en analyse als startpunt voor ontwikkeling van alternatieven Jeugdzorg+ De transformatie van Jeugdzorg+ is complex. Gemeenten/regio’s staan voor de uitdaging om de afbouw, ombouw en opbouw van Jeugdzorg+ vorm te geven. Maar hoe maak je doordachte keuzes zonder betrouwbare data en systematische analyses?
De transformatie van Jeugdzorg+ is complex. Gemeenten/regio’s staan voor de uitdaging om de afbouw, ombouw en opbouw van Jeugdzorg+ vorm te geven. Maar hoe maak je doordachte keuzes zonder betrouwbare data en systematische analyses?
Op dit moment is informatie versnipperd, verschillen definities en zijn inzichten vaak niet up-to-date. Dit bemoeilijkt het nemen van onderbouwde beslissingen en het ontwikkelen van effectieve alternatieven. Tegelijkertijd biedt dit een kans: door data slim te benutten, kunnen gemeenten/regio’s en zorgpartners patronen herkennen, knelpunten aanpakken met onderbouwde keuzes en alternatieven ontwikkelen om zo jongeren gerichter te ondersteunen. Data is niet alleen een instrument om te meten, maar ook een krachtig middel om verandering te sturen en versnellen.
Om effectieve alternatieven te ontwikkelen is inzicht in het traject van jongeren essentieel. Dit betekent weten waar ze vandaan komen, welke zorg zij aanvullend ontvangen en hoe hun uitstroom verloopt. Door te begrijpen welke problemen en behoeften jongeren bij binnenkomst hebben, kunnen interventies beter worden afgestemd. Daarnaast geeft kennis over aanvullende zorg inzicht in wat werkt en waar mogelijke hiaten zitten. Ook de uitstroomroute biedt waardevolle informatie: hoe verloopt de overgang naar een volgende stap en welke ondersteuning is nodig om terugval te voorkomen?
Zonder deze kennis blijft het ontwikkelen van alternatieven een proces van giswerk. Een goed begrip van de doelgroep maakt het mogelijk om gerichte en effectieve trajecten te ontwerpen die aansluiten bij de realiteit en behoeften van jongeren in de Jeugdzorg+.
Om de jongeren in JZ+ goed in kaart te brengen en verbeteringen door te voeren, is een systematische aanpak van (data-)analyse noodzakelijk. Dit begint met inzicht in de herkomst en bestemming van jongeren in de gesloten jeugdzorg. Welke factoren leiden tot plaatsing? Welke alternatieven zijn effectief? Essentiële bouwstenen voor een gedegen data-analyse zijn:
Achtergrondkenmerken: Leeftijd, geslacht, opleidingsniveau, gezinssituatie en schoolverloop.
Gedrags- en zorgprofielen: Overzicht van de aanvullende zorg en begeleiding die de jeugdige ontvangt binnen JZ+ en informatie over cognitieve, sociale en emotionele ontwikkeling, evenals gedragsproblematiek.
Geografische spreiding: Inzicht in de regio’s met de hoogste instroom en de plekken waar preventieve maatregelen het meest nodig zijn.
Uitstroomroutes en vervolgtrajecten: Inzicht in de uitstroom van jongeren, hun vervolgstappen en de geboden nazorg.
Ervaringen en perspectief van de jeugdige: Feedback en ervaringen van de jeugdige zelf over de ontvangen zorg en toekomstplannen.
Om de huidige stand van zaken goed in kaart te brengen, is kwalitatief goede data essentieel. Vaak is er veel informatie beschikbaar, maar deze is versnipperd over verschillende systemen. Dit leidt tot onvolledige of inconsistente analyses, waardoor beleidskeuzes op onjuiste aannames kunnen worden gebaseerd. Om een realistisch en betrouwbaar beeld te krijgen, moet worden voldaan aan de volgende eisen:
Betrouwbaarheid en consistentie: Data moet correct, volledig en actueel zijn. Inconsistenties tussen databronnen bemoeilijken een helder inzicht in de huidige situatie. Zonder kwalitatieve data blijft analyse oppervlakkig en beperkt bruikbaar.
Eenduidige definities en standaarden: Begrippen zoals ‘gesloten plaatsing’ of ‘alternatieve zorgvorm’ moeten uniform worden gehanteerd voor vergelijkbaarheid.
Toegankelijkheid en bruikbaarheid: Data moet beschikbaar zijn voor relevante partijen, zoals gemeenten, zorginstellingen en beleidsmakers, zonder administratieve drempels.
Koppeling van databronnen: Door data uit verschillende systemen en instanties te combineren, ontstaat een vollediger beeld van de jongere en diens zorgtraject.
Een systematische en kwalitatieve data-analyse is essentieel voor de transformatie van JZ+. Door data slim te benutten, kunnen gemeenten/regio’s patronen herkennen, knelpunten aanpakken, onderbouwde beleidskeuzes maken en de zorg effectiever en doelgerichter samen met partners inrichten.
Het vraagt moed om eerlijk naar de feiten te kijken, patronen te herkennen en op basis daarvan nieuwe keuzes te maken. Deze moed is DAPPER, wat betekent niet alleen omgaan met cijfers, maar ook met de verhalen erachter en het nemen van beslissingen die daadwerkelijk impact hebben.
DAPPER is een model dat houvast biedt aan gemeenten in tijden van transformatie. Het doet dit door aan de hand van een overzichtelijk en begeleidend stappenplan voortdurend keuzes af te dwingen op basis van een duidelijke focus. Het maakt de te nemen stappen overzichtelijk en dient als een complete aanpak van begin tot eind. Het gebruik van dit model garandeert succes doordat het de focus legt op wat het meest oplevert en zorgt dat de keuzes die worden gemaakt, worden onderbouwd met realistische prognoses op basis van gegronde data-analyse.
