Visies op taakherschikking. Een inventariserend onderzoek naar de diversiteit, kansen en belemmeringen van taakherschikking in Nederland

Taakherschikking in de Nederlandse gezondheidszorg, het structureel herverdelen van taken en verantwoordelijkheden tussen beroepen, onderzocht in opdracht van VWS als bijdrage aan de visievorming van het ministerie. Het onderzoek combineert een quickscan van Nederlandse en wetenschappelijke literatuur, vijf verdiepende casestudies en een groepsdiscussie met experts. In elk zorgdomein komt een vorm van taakherschikking voor, met de praktijkondersteuner bij de huisarts als schoolvoorbeeld en veel aandacht voor physician assistants en verpleegkundig specialisten. Toegankelijkheid en kwaliteit van zorg verbeteren, maar over kosteneffectiviteit is weinig bekend en verdergaande specialisatie vergroot onbedoeld de complexiteit van zorgcoordinatie. Succesfactoren zijn vertrouwen, gedegen opleiding, intern draagvlak en adequate financiering.

Personeel, diversiteit en behoud van talentGovernance en verslaggevingFinanciële, liquiditeits- en insolventierisico's

Waarom deze indeling: Taakherschikking is een beleidsinstrument om tekorten en knelpunten op de arbeidsmarkt in de zorg op te lossen en draait om opleiding, competenties en de juiste mix van generalisten en specialisten. Draagvlak, vertrouwen tussen beroepsgroepen en sturing op macro-, meso- en microniveau blijken bepalend voor het slagen ervan. Een structurele belemmering is dat herschikking aanpassing van financieringsstructuren vergt, wat een complex proces is.

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Ministerie

Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport

Bron

Onderzoeken en evaluaties: Nivel

Toegepaste standaard

Extern onderzoek

Datum

2020-08 (alleen de maand is bekend)

Het rapport zelf

originele publicatie

Omschrijving

samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie

Risicolabels

toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd

Bijgewerkt

augustus 2026