Verzuim in de zorg is structureel hoog. Toch sturen veel zorgorganisaties nog op landelijke benchmarks die de complexiteit van het werk niet weerspiegelen. Irma Doze, expert HR-analytics, laat in dit artikel zien hoe je verzuim in de zorg wél stuurbaar maakt met data, AI en een focus op vitaliteit en duurzame inzetbaarheid.
Verzuim in de zorg is fundamenteel anders dan in veel andere sectoren. Medewerkers staan letterlijk aan het bed, draaien onregelmatige diensten en hebben te maken met zowel fysieke als emotionele belasting.
Denk aan een verpleegkundige die nachtdiensten draait op een drukke afdeling, of een verzorgende die dagelijks zwaar fysiek werk verricht. Dat vraagt veel van mensen. En dat zie je terug in het verzuim.
In mijn werk zie ik dat zorgorganisaties vaak worstelen met dezelfde vraag: wanneer is verzuim ‘te hoog’? Maar die vraag is uiteindelijk niet het belangrijkste. De echte vraag is: waar zit het verzuim, en waardoor wordt het veroorzaakt?
Waarom een benchmark vaak misleidend is
In de zorg wordt vaak gekeken naar landelijke verzuimcijfers. Begrijpelijk, maar ook risicovol. Want hoe vergelijk je een ziekenhuisafdeling met veel acute zorg met een verpleeghuis waar langdurige zorg wordt geleverd? Of een thuiszorgteam met veel reistijd met een polikliniek?
De context verschilt enorm. Als je dan één benchmark gebruikt, stuur je eigenlijk blind. Je vraagt van teams iets wat mogelijk helemaal niet realistisch is. Ik zie in de praktijk dat dit demotiverend werkt. Teamleiders voelen dat de doelstelling niet haalbaar is en haken af. En dat is precies wat je niet wilt.
Sturen op verzuim met eigen doelstellingen
In de zorg zie ik grote verschillen tussen teams. En die verschillen zijn logisch. Een team met oudere medewerkers en veel fysieke zorgtaken zal gemiddeld meer verzuim hebben dan een jong team met lichtere werkzaamheden. Ook emotionele belasting speelt een rol, bijvoorbeeld in de palliatieve zorg. Die factoren kun je niet zomaar veranderen.
Wat je wél kunt doen, is erkennen dat deze verschillen bestaan en daar je doelstellingen op aanpassen. Dan ontstaat er pas echte sturing. Een team heeft dan niet ‘hoog verzuim’ omdat het boven een algemene norm zit, maar omdat het afwijkt van zijn eigen doelstelling. Dat maakt het gesprek met teamleiders ook veel eerlijker en concreter.
Effectief sturen op verzuim in de zorg begint dus met eigen doelstellingen, gebaseerd op je eigen data. Daarbij kijk ik altijd naar:
- Historische verzuimcijfers per afdeling
- Kenmerken van en verschillen tussen teams, bijvoorbeeld type zorg, zoals somatiek of PG, maar samenstelling van het team in mate van deeltijd werken, geslacht en leeftijd en werkgerelateerde dingen zoals type dienst, roosterzaken en type fysieke belasting)
Vervolgens maken we een voorspelling: wat gebeurt er met het verzuim als we niets veranderen? Dat geeft een realistisch vertrekpunt. Van daaruit stel je doelstellingen op die passen bij de praktijk van de afdeling. Een team in de nachtzorg heeft simpelweg een ander verzuimprofiel dan een dagdienstteam. Kort gezegd: je stuurt niet op één norm, die van buiten komt, maar op een streefwaarde die voor dat team haalbaar en beïnvloedbaar is.
De rol van AI in het verlagen van verzuim
De zorgsector loopt vaak voorop als het gaat om bevlogenheid bij medewerkers, maar loopt nog achter in het gebruik van data en AI. Terwijl juist daar enorme kansen liggen. Met AI kun je bijvoorbeeld voorspellen welke medewerkers een verhoogd risico hebben op uitval of bepalen welke interventies het meeste effect hebben.
Door data over roosters, werkdruk en medewerkerstevredenheid te combineren kun je bijvoorbeeld inzicht krijgen in het verband tussen opeenvolgende nachtdiensten en kort frequent verzuim. Dat soort inzichten kun je niet op gevoel krijgen. Met die kennis kun je gericht ingrijpen, bijvoorbeeld door roosters anders in te richten of extra herstelmomenten in te bouwen.
Een andere interessante ontwikkeling die ik steeds vaker zie, is het gebruik van AI in direct contact met medewerkers. Denk aan een medewerker die via een chatbot kort reflecteert op hoe hij of zij zich voelt na een zware dienst. De AI stelt gerichte vervolgvragen over energie, werkdruk en herstel, en helpt patronen te herkennen die kunnen wijzen op verminderde vitaliteit. Op basis daarvan kan de chatbot adviseren om gedrag aan te passen, bijvoorbeeld meer rustmomenten in te bouwen, het gesprek aan te gaan met de leidinggevende of ondersteuning te zoeken bij een psycholoog of bedrijfsarts.
In sommige gevallen kan de medewerker er ook voor kiezen om zich via deze weg ziek te melden, waarbij de melding direct wordt doorgezet naar het verzuimsysteem. Belangrijk is dat de medewerker zelf bepaalt welke informatie wordt gedeeld. Zo combineer je technologie met regie bij de medewerker, en maak je het makkelijker om vroegtijdig in te grijpen en verzuim te voorkomen.
Als je echt impact wilt maken, moet je sturen voorrdat verzuim ontstaat
Ik heb het dan natuurlijk over vitaliteit en duurzame inzetbaarheid. Want als medewerkers gezond en energiek blijven, volgt lager verzuim vanzelf. Denk aan een verzorgende die structureel te weinig hersteltijd heeft. Of een verpleegkundige die mentaal overbelast raakt door de werkdruk. Dat zie je niet altijd direct terug in cijfers, maar het is wel de voedingsbodem voor uitval.
Door data te combineren met bijvoorbeeld medewerkersonderzoeken, kun je deze signalen eerder herkennen. En dan kun je preventief handelen. Bijvoorbeeld door werkdruk bespreekbaar te maken in teams, roosters te optimaliseren en gerichte interventies in te zetten voor risicogroepen. Dat is de verschuiving die nodig is: van reageren op verzuim naar het versterken van vitaliteit.
Let op valkuilen bij data
Data en AI bieden veel mogelijkheden, maar vragen ook om zorgvuldigheid. Je werkt met gevoelige informatie. Privacy is dus essentieel. Niet alle data mogen zomaar worden gebruikt of geanalyseerd.
Daarnaast zie ik vaak dat conclusies te snel worden getrokken. Bijvoorbeeld: een afdeling met veel verzuim heeft grote teams, dus teams moeten kleiner. Maar misschien werken die teams wel met zwaardere zorgvragen. Daarom is het belangrijk om altijd kritisch te blijven en data in context te bekijken.
Hoe begin je met sturen op verzuim in de zorg
Je hoeft niet meteen met complexe modellen te starten. Begin simpel: breng je verzuim in kaart per team en kijk naar trends over de tijd. Stel jezelf vervolgens de vraag: waar zit het grootste probleem? Van daaruit kun je stap voor stap verder bouwen:
- formuleer eigen doelstellingen
- betrek teamleiders actief
- gebruik data om gesprekken te voeren
- experimenteer met kleine verbeteringen
Juist in de zorg werkt een praktische aanpak het beste. Zorgorganisaties die deze stap zetten, verlagen niet alleen hun verzuim, maar ondersteunen ook hun medewerkers beter. En uiteindelijk is dat waar het in de zorg om draait: mensen die goed voor anderen zorgen, moeten ook goed voor zichzelf kunnen zorgen.
Irma Doze is zelfstandig adviseur en heeft meer dan twintig jaar ervaring in HR-analytics. Zij begeleidt onder meer zorgorganisaties bij het opzetten van datagedreven verzuimbeleid en strategische personeelsplanning.
Masterclass: Van verzuimcijfers naar echte sturing in de zorg
Wil je zelf aan de slag met verzuimdata? In deze 1-daagse masterclass leer je hoe je verzuimcijfers vertaalt naar concrete inzichten en onderbouwd HR-advies. Praktisch, begrijpelijk en direct toepasbaar. Ook als je geen cijfermens bent.
Woensdag 3 juni 2026 | Aristo Meeting Center Utrecht Lunetten | 9.30 – 16.30 uur | € 695,– excl. btw | Max. 10 deelnemers | → Bekijk de masterclass en meld je aan
