Onderzoeksvormen

Zo helpen we overheden, zorgorganisaties, maatschappelijke organisaties en bedrijven om risico's beter te begrijpen, onderbouwde keuzes te maken en effectieve preventiemaatregelen te ontwikkelen.

Afhankelijk van het vraagstuk zetten we verschillende onderzoeksmethoden in, zoals landelijke monitoring, regionale registraties, onderzoek op maat en innovatieve technieken zoals datascience en AI.

Om inzicht te krijgen in ongevallen en letsels in Nederland analyseren we gegevens uit verschillende databronnen. Onze belangrijkste bron is het Letsel Informatie Systeem (LIS).

LIS bevat gegevens van een representatieve steekproef van Spoedeisende Hulp-afdelingen (SEH's) in Nederlandse ziekenhuizen. Met deze unieke databron brengen we landelijke trends, risicogroepen en ontwikkelingen in letsels in kaart. Deze inzichten vormen een belangrijke basis voor beleid, onderzoek en preventie.

Soms is landelijk inzicht niet voldoende en is meer detail nodig. Bijvoorbeeld wanneer gemeenten of regio's inzicht willen krijgen in het aantal slachtoffers, het type letsels of de locaties waar ongevallen plaatsvinden.

Daarom voeren we ook regionale onderzoeken uit bij SEH-afdelingen in specifieke regio's. Zo ondersteunen we regionale overheden en organisaties bij het ontwikkelen van gerichte maatregelen die aansluiten bij de lokale situatie.

Naast landelijke monitoring en registraties voeren we onderzoek uit naar specifieke vraagstukken. Afhankelijk van de onderzoeksvraag brengen we bijvoorbeeld in kaart:

• De oorzaken van ongevallen
• Risicogroepen en gedrag
• De effectiviteit van interventies en preventiemaatregelen

Daarvoor zetten we verschillende kwantitatieve en kwalitatieve onderzoeksmethoden in, zoals online enquêtes, communities, interviews, focusgroepen en observaties. Zo combineren we cijfers met inzichten uit de praktijk.

De resultaten vertalen we naar heldere rapportages, factsheets, infographics en praktische adviezen, zodat organisaties direct met de inzichten aan de slag kunnen.

Nieuwe technieken bieden steeds meer mogelijkheden om letsels beter te begrijpen én te voorspellen. Daarom zetten we datascience en kunstmatige intelligentie (AI) in om grote hoeveelheden data te analyseren en patronen zichtbaar te maken die met traditionele analysemethoden moeilijk te herkennen zijn.

Met deze inzichten ontwikkelen we voorspellende modellen waarmee trends en risico's eerder kunnen worden gesignaleerd. Zo kunnen preventiemaatregelen gerichter worden ingezet.

Een voorbeeld hiervan is de AI-tool die VeiligheidNL samen met dataspecialisten ontwikkelde. Deze herkent automatisch welke patiënten op de Spoedeisende Hulp binnenkomen met alcoholgerelateerde problemen. Daardoor kunnen zorgprofessionals deze groep beter in beeld krijgen en gerichter ondersteuning bieden.