 Nou, dankjewel. Allereerst dank voor de uitnodiging en mijn vrouw van harte gefeliciteerd met de onderscheiding. Wel verdiend. Nou ja, toen ik de uitnodiging kreeg, schreef ik zoiets terug als ik meteen last van het impostor-syndroom. Toen hoorde ik ook nog dat het spannend en leuk moest gaan worden vanmiddag. Toen werd dat alleen nog maar erger, maar ik begreep dat je was gekomen om studenten te beoordelen. Dus zo ga ik me dan maar opstellen. Oké, dat slaat staan er ondertussen. Hier legt mijn clicker, dus daar ga ik beginnen. Baard het functioneren van de Nederlandse gezondheidszorg zorgen. Met deze zin in de vraagvorm openen je op 22 juni 2001 je reden bij de aanvaarden van het Amt Hoogleraar gezondheidszorgbeleid aan de toen nog katholieke universiteit Brabant. In de tweede zin volgde meteen het antwoord. Vergelijken met andere landen lijkt het mee te vallen. U zou misschien kunnen denken, dat was een heel korte reden, die was naar twee zinnen klaar, maar niets is minder waar. Wat volgde was een sterk pleidooi over vraagsturing en evidence-based werken binnenzorg en preventie. En vraagsturing en evidence-based werken vorm ook een mooi bruggetje waar ik het vandaag over wil hebben. Ik ben werkzaam bij de vakgroep Gezondheidsbevoordering aan de universiteit Mestricht. En bij Vele is het ook bekend als de bakermod van Intervention Mapping. Dat is een systematische aanpak voor het ontwikkelen, implementeren en evalueren van gezondheidsbevolgende interventies. En deze aanpak staat vooral bekend om de plantmaatigheid van de verschillende stappen die je daarin protocoleer neemt. En ik kan niet ontkennen dat in sommige publicaties waarbij ik zelf bedrokken was ook het woord protocol is gebruikt. Echter in de titel van het boek staat het woord approach, aanpak. En voor mij is dat een veel betere beschrijving die recht doet aan de rijkheid ervan. En in dit eerste hoofdstuk van het boek wordt ingegaan eigenlijk op drie perspectieven die dan grondslag liggen aan deze aanpak. Dat is participatie in planning in de gezondheidszorg, ecologische modellen en systeemdenken en het gebruik van theorie en evidentie. En dat zijn eigenlijk drie perspectieven die ik als een soort van kapstok wil gebruiken over om te praten over de uitdagingen en ontwikkelingen binnen ons prachtige veld waarin onderzoek, beleid en praktijk samenkomen. En dan begin ik met het eerste perspectief en dat is participatie van de doelgroep. Of beter gezegd, participatie van de doelgroep en andere relevante stakeholders. En dat laatste zal ik niet iedere keer herhalen, deels voor het gemak, maar deels ook omdat ik me bijzonder wil richten op de doelgroep zelf. Want dat zijn er leidelijk de mensen waarvoor we doen. En hoewel termen als co-creatie en human centre design recentelijk een populariteit winnen, is het volgens mij het idee van participatie zeker niet nieuw binnen ons veld. En de rationale voor deze participatie is gestoeld op betrokkenheid en powermunt en het eigenlijk betere uitkomsten voor de doelgroep. Nou, ik besefte dat ik waarschijnlijk voor eigen parochiepreek, want niet iets minder lang geleden hield professor von der Meen hier in Tilburg haar inhoud op elkaar reden met als titel de kunst van co-creatie. Volgens mij is het dan ook niet een vraag of we de doelgroep moeten betrekken, maar hoe. In een inmiddels klassiek werk uit 1969 heeft Sherry Arnstein de participatie dadder geïntroduceerd. En die ladder bestaat uit acht sporten die eigenlijk verschillende niveaus van participatie weggeven. En het begint helemaal onderaan met manipulatie en het eindigt helemaal bovenaan bij citizen control. Dat is de hoogste sport. Dus eigenlijk hoe horen je op de ladder komt, des te meer macht geef je eigenlijk een doelgroep als interventieontwikkelaar, onderzoeker of beleidsmaker. En het fundamentele punt erbij is dat participatie zonder herverdeling van die macht is eigenlijk een leeg proces. Dus je moet het niet, het is geen tovenwoord, je moet echt die macht uit handen geven. De kunst zit dan dan voor mij in hoe je dat doet en op welke gebieden die macht herverdeelt wordt. En vaak zie je dat er eigenlijk een soort van twee smaken lijken te zijn. Of je gaat volledig top-down werken, of je geeft de macht volledig uit handen. En voor mij is het de uitdaging om een balans te vinden dus die twee en te weten waar welke kennis nodig is. Maar voor mij nog een veel grotere uitdaging waar ik nu dus eigenlijk over wil hebben is om participatie echt in te bakken in onze werkprocesen. Om dit duidelijk te maken lene krage voorbeeld van Tim Schongers, die uit eerder dit jaar de participatie lezen gaf. Hij schrijft een heel karaktoraal beeld van een goedbedoelde ZZP-er die met een passie naakloopt te zwaaien voor een schoolklas in een achterstanswijk om de aanwezige kinderen te overtuigen dat ze gezond moeten eten. En terwijl een deel van die kinderen daar zit zonder dat ze überhaupt een beid hebben gehad die ochtends. En de volksbewijsheid zegt dat gezondheid ons hoogsegoed is. De avaring leert dat als je participatie serieus neemt, dan leidt het eerder dat de identificeren van bijvoorbeeld armoede of eenzaarheid als dat werkelijk avaren problemen. En dat zijn volgens mij de problemen die eerst aangepakt moeten worden als volgend we de passie naak uit de kast halen. En deze dat werkelijk avaren problemen liggen dus aan de wortels van allerlei andere gezondheidsproblemen. Maar ze zijn tegelijkertijd ook mogelijke uitkomsten van een interventie. En onze werkprocesen vereisen veel al dat we uitkomsten vooraf gespecificeerd worden. Als ik bijvoorbeeld een subsidieaantrag schrijf, moet ik al van tevoren duidelijk maken welke kanten het opgaat en wat ik het belangrijkste vind. Maar ook als ik binnen een gemeente een wethouder wil overtuigen om een bepaald project op te starten, dan wil die hij of zij het liefst meteen al horen wat de uitkomsten zijn. Er zijn natuurlijk uitzonderingen die de regels bevestigen. Collega's voerden bijvoorbeeld een project uit in de gemeente Vaals in Zuid-Linburg waarbij gezinnen in een lager sociaal-economische positie actief als partpartners werden betrokken in het project. En na het organiseren van rommelmarkten, buurtoverleggen, buurtfeesten, resulteerde dit eindelijk gedurende het project tot het opzetten en uitbaten van een reinwinkel om gemeenschapsparticipatie te bevorderen. Dus zowel hoe dat ging gebeuren als de uitkomst was aan het begin nog niet duidelijk. En in meer algemene zin denk ik dat dit voorbeeld aangeeft dat bij alle betrokkenen meer lef nodig is om projecten in de breedste zin van het woord te durven beoordelen op basis van de manier waarop participatie wordt vormgegeven. En dus niet op basis van gewenste uitkomsten, want die weet je niet van tevoren, dat wordt pas gaandeweg duidelijk. En de verschijnenheid van mogelijke oorzaken en uitkomsten die aan het licht kunnen komen door participatie serieus te nemen, vergroten voor mij het belodigde left nog veel meer. En die verschijnenheid van oorzaken en uitkomsten is ook een mooie overgang naar het tweede perspectief werken dat we willen hebben, namelijk systeemdenken. Ook dat is een term die recentelijk aan populariteit wint, maar het idee is ook weer niet nieuw binnen ons veld. In het kort gezegd zijn zowel factoren op het niveau van het individu als ook verschillende omgevingsniveaus van invloed op gezondheid. En die omgevingsniveaus kunnen factoren zijn op bijvoorbeeld familie, school, werk, buurt, maar ook op het national niveau bij ten regelgeving. En die factoren kunnen betrekking hebben op de fysieke context, eigenlijk hoe de gebouwde omgeving uitziet, maar ook de sociale economische context. Dat zijn dus verschillende factoren of verschillende niveaus van invloed. En die factoren interacteren ook nog steeds met elkaar. Nou, systeemdenken is niet interventies gericht op bepaalde factoren, dan ook als een soort van gebeurtenissen binnen het systeem. En de invloed van die interventies kunnen zowel versterkt als afgeswerkt worden door allerlei andere factoren binnen dat systeem. Nou, dat is allemaal heel theoretisch, laat ik een praktisch voorbeeld geven. Neem nou dakloosheid en probleem maar van vele factoren of verschillende niveaus van invloed zijn. Nou, laat deze slide zien. Ik zal niet op de details van dit ene voorbeeld ingaan. Maar wat het duidelijk maakt, is dat de factoren die gerelateerd zijn aan dakloosheid variëren van verslaving tot familierelaties, tot woonkosten en het gevangenissysteem. En die al die factoren hangen dus ook nog eens met elkaar samen. En hoe we de reclassering vormgeven heeft bijvoorbeeld een effect op de kans op de arbeidsmarkt en uiteindelijk ook dakloosheid. Ik vertel jullie hiermee waarschijnlijk niets nieuws, maar ondanks de toenemende populariteit van de terren en consens is over het belang van systeemdenken, valt mij op dat het daar ook vaak stopt. Bij een soort van erkennen van, dit is allemaal heel complex, het zijn hele complexe problemen. Maar dat is heel gunst, goed in de zin van, het helpt ons om een begrip te krijgen van de samenhang tussen al die factoren. En dat je dus ook verschillende niveaus moet intervenieren. Maar dat is ook meteen de volgende stap, om dan ook echt iets aan het probleem te gaan doen. Niet alleen erkennen dat het complex is. Maar wat moeten we nou precies doen en hoe weten we nou of we het goed gaan doen? Nou, evidence-based werken is dan vaak het mantra binnen ons veld, de mantra. En in de praktijk kom ik neer op het enkele uitrollen van die interferencies, waarvan ze weten die we getoetst hebben op werkzaamheid. En bij voorkeuren die ook nog echt werkzaam waren. Dan zijn er van die verschillende niveaus voor de mate van bewijskracht voor werkzaamheid. En dat wordt vaak als we zo'n pyramide weergegeven met altijd top van de pyramide, dan systematische reviews en meta-analyses. Deze slide is eigenlijk uit een artikel dat hier vrij kritisch over is. En die zegt eigenlijk van, ja, die pyramide is wel leuk, maar je moet die systematische reviews en meta-analyses, moet je als het ware zien, als een soort lens om naar andere evidencie te kijken. Vanuit het systeem, denk ik, is dat wat mij betreft eigenlijk nog een fundamenteerapunt. De beschikbare evidencie is in de meeste gevallen beperkt tot het meta van slechts enkele factoren op enkele niveaus binnen het systeem. En er is nog weinig inzicht in de mogelijke interactie tussen al die factoren. Als we systeemdenken serieus nemen, moeten we dus bescheiden zijn over de zekerheid waarmee we uitspraken doen over de impact van interferencies op alle factoren binnen het systeem en hoe die vervolgens elkaar beïnvloeden. Oftewel, we varen in de mist, zoals onze premier zou zeggen. Tegelijkertijd zijn de problemen vaak urgent en willen we wel iets doen, zoals bij de coronapandemie bijvoorbeeld, maar ook bij de aanpak voor een verschillende aan leeftijd gelateerde aandoeningen. Maar wat moeten we dan precies doen en hoe weten we nou of we het goede doen? De eerlijkheid gebied te zeggen dat er geen zekerheden zijn. We moeten werken met aanhamers om zo verschillende scenario's uit te werken. Het voordeel hiervan is een grote diversiteit aan beschikbare evidencie en expertise in de aanhamers voor deze scenario's kan worden meegenomen. Dat geeft half-outs tijdens het varen in die mist. En in tegenstelling tot een trial gericht op plek 1 of hoogstens een beperkt aantal intervencies kunnen heel veel scenario's worden uitgewerkt en kan eigenlijk het beste scenario gekozen worden. En bij die keuze kan de impact op een groot aantal factoren binnen dat systeem worden meegenomen in de besluit. En we hebben inmiddels open source software ontwikkeld om dergelijke scenario's door te rekenen. De nauwkeurigheid van die berekening is natuurlijk afhankelijk van de kwaliteit van die beschikbare evidencie en de expertise die achter zo'n berekening zit. Maar in een proces van continu monitoren en opnieuw doorrekenen op basis van beschikbare data kan deze nauwkeurigheid toenemen in de loop van de tijd. En voor mij leren we zoiets over zowel de impact van intervencies als ook de achterliggende aanhamers. En de afgelopen twee jaar hebben voor mij destiny duidelijk gemaakt dat intervencies of zoals de regering ze noemt maatregelen invloed hebben op zowel de verspreiding van de virus als op een heleboel andere factoren. En de hoeveelheid van die factoren en de snelheid van handelen die nodig is bijvoorbeeld tijdens een pandemie maken dat het toetsen van losstaande intervencies gericht op slechts één of enkele factoren niet voldoende is. Gelukkig bieden slim bevolven van dataverzamelen en gebruik maken van bestaande data mogelijkheden om zowel de impact van als de aanhams achter zo'n gekozen scenario te toetsen. Een eerste voorbeeld hiervoor is het testen van rioolwater op de aanwezigheid van vier ziltjes die via de ontlasting van mensen in de water terechtkomt. Het RIVM ontvangt van alle ruim 300 rioolwaterzijveringsinstallaties een mooie scrabbelwoord verspreid door heel Nederland 4 keer per week een monster van het rioolwater. En dit geeft eerder een beeld van de matengraaspreiding van de virus of de aanwezigheid van nieuwe varianten dan bijvoorbeeld data uit de teststraten van de GGD omdat het simpel dat een tijdje duurt voordat iemand klachten krijgt en zich laat testen. Het geeft ook een nauwkeurige beeld omdat de ontlasting van mensen die geen klachten ervaren of zich niet laten testen ook wordt meegenomen in de steekroef. En deze data worden dus niet beïnvloed door fluctuaties in de mate van testbereidheid over de loop van de tijd. Daarmee is er een beter beeld van de impact van een pakket van maatregelen op virus verspreiding. En het tweede voorbeeld gaat over maatregelen die specifiek gerecht zijn op het beperken van mobiliteit van mensen. Google deelt geanonymiseerde data die onopgemerkt is voor samenelde mensen die Google Maps op een mobiele telefoon hebben geïnceleerd. En deze data hier die laten zien dat de mobiliteit gehalveerd was tijdens de eerste lockdown. Dus een heel succesvolle interventie qua gedragsverandering in termen van mobiliteit. Er zijn niet veel interventiestudies waarbij ik vind dat de helft van de mensen precies zo zich gedraagt zoals ik zou willen. Helaas was er eigenlijk nog geen verbandzichtbaar tussen mobiliteit en de concentraties feinstof en stiftstocks die we zien. Dus ook na de coronapandemie hebben we voor mij nog genoeg te doen. Nou, bij de voorbeelden laten zien dat er verschillende doorstandsdaten zijn die continu verzameld worden. En deze data zijn ook nuttig voor mij als er geen pandemiemaanden is. Ze bieden kansen om zowel de impact van interventies als ook de achterliggende aanname steeds nog keuriger te schatten. En dat behoorlijk van scenario's die rekening houden met een grote hoeveelheid aan factoren op verschillende niveaus. En als we als veld van elkaar willen leren is het wat mij betreft wel cruciaal als we de modellen achter die scenario's ook publiek beschikbaar maken. En ik durf de stelling aan dat dit in zo'n goede zal komen aan het draagvlak voor de wetenschap als de maatschappelijke discussie daarover. Nou, dat was het tweede perspectief. Bij het bespreken van het eerste perspectief kom ik tot de uitdaging om participation echt in te pakken in de vormgeving van onze werkproces. Bij het bespreken van het tweede perspectief kom ik tot de uitdaging om systeemdenken en plaats te geven binnen de mantra van evidence-based werken. Beide zijn dus eigenlijk uitdagingen die we als veld ook nog moeten doen als iets extra's dat we moeten doen. Dus qua kennis en kunde dienen we te groeien in de breedte. En dat sluit, denk ik, mooi aan bij de conclusie van Hans-Sahn en Willi de Haas in een terugblik op 50 jaar gevoel en gezondheidsbevoordering. Zij concluderde toen dat ons vakgebied qua identiteit meer in de breedte dan in de diepte is gegroeid. En bij het bespreken van het derde perspectief over het gebruik van theorie en evidentie wil ik dan ook ingaan op een uitdaging waarvan ik denk dat we nog in de diepte moeten gaan groeien. Om dat perspectief in te leiden begin ik met deze cartoon die aan het begin van de coronapandemie Haas net zo snel verspreid werd als het vieren zelf. Nou, de eerste versie van deze cartoon zag er licht op 11 maart 2020 in de Hamilton Spectator. Dat was dus nog voordat wij hier het gebied was. En deze bestond aan het vankelijk uit twee golven. En we proberden duidelijk te maken dat we niet alleen moesten blindstaan op de korte termijn gevolgen van COVID-19, maar misschien ook over de recessie die daarop zou kunnen volgen. En Ricardo Hirtubia, een docent uit Santiago Chilo heeft vervolgens op 4 april 2020 een schets gemaakt waarin die derde golf is toegevoegd, refererend aan de klimaatcrisis. En die crisis is waarschijnlijk nog veel groter op lange termijn. Nou, die drie golven in deze cartoon wil ik gebruiken om in parallel te trekken naar ons vakgebied. En te beginnen bij de eerste golven van de publicatiecrisis. In 2015 publicerde The Open Science Collaboration de resultaten van het repliceren van een honderdal studies uit het veld van psychologie. In het kort is er, kwam het erop neer, een replicatiestudies, een ander beel die te zien dan de oorspronkelijke studies. En die resultaten, die trok enorm veel aandacht. En hebben er ook een bevolk mede toe bijgedragen dat NBO het pilotprogramma replicatiestudies heeft geïnitieerd. Voor mij is dat een heel goed bedoeld initiatief, maar tegelijkertijd natuurlijk slechts een doekje tegen de bloed. De term replicatiecrisis is nog relatief jong, dat zijn veel factoren die dan grondstak liggen aan de replicatiecrisis. In een agrarale reden benoemde professor Gerritse dat replicatie alleen mogelijk is en nu studeer ik in dienvoldoende informatie aanwezig is over de te evalueren activiteit aan zich, over wat er wordt gedaan en wie op welke wijze wordt bereikt, over de vraag of alles volgens band verlopen is of dat aan de werk de activiteiten zaken zijn aangepast, etc. Dit was allemaal als onderdeel en dooi voor proces evaluaties. Naast het verzamelen van dit soort informaties is een andere factor het beschikbaar maken van informatie. Alleen 1979 had Roosenthal het over het file drawer problem, het feit dat heel veel resultaten op de plank blijven liggen en het gebrekkend tolerantie van nulbevindingen. En zelf heb ik me ook druk gemaakt over de replicatiecrisis, bijvoorbeeld door aandacht te vragen de nauwkeurigheid waarmee we effecten schatten. Reeds bij het bepalen van de groter van het steekproef voor een studie zouden we uit moeten gaan van deze nauwkeurigheid en niet het op significatie toetsen van nulhypothesis. Dat klinkt waarschijnlijk alsof er genoeg werk in de winkel is en dat is ook zo. Maar ik denk dat we de resclatiecrisis niet op kunnen lossen als we niet ook werk maken van de measurement crisis. Dat is eigenlijk de tweede golf die de replicatiecrisis overschaduurt. Ik zal het proberen duiten maken en dat is ook zo. Precies twee weken geleden promoveerde Mallott Kreisbrink aan de Universiteit Maastricht op een proefschrift over vallangst bij ouderen. Zij heeft twee hele uitgebreide overzichtstudies gedaan rondom dit onderwerp en toen bleek dat de verschillende meetinstrumenten worden gebruikt om vallangst en gerelateerde constructen te meten. Andere collega's uit Maastricht deden onderzoek na zelf in identiteit en vonden dat er in 153 publicaties ook meten van ernst van depressie zijn er verschillende meteninstrumenten. Dit is een inhoudsanalyse van de 125 items die worden gebruikt en zeven heel veel gebruikte instrumenten om depressie te meten en er blijkt dat er 52 verschillende symptomen van depressie gemeten worden in die 7 meest gebruikte instrumenten. Maar van die 52 symptomen worden er 21 in slechts 1 van die 7 instrumenten gebruikt en er zijn slechts 6 symptomen gebruikt. Volgens mij laten deze 3 voorbeelden of vallangst, zelfidentiteit en ernst van depressie zien dat er vaak verschillende constructen worden gemeten en ook waarschijnlijk dezelfde constructen worden op verschillende manieren gemeten. En deze grote variabiliteit in de manier waarop constructen gemeten worden is een bedreiging voor repliceerbaarheid. Volgens mij als we daar niet eerst over nadenken aan komt, leidt tot de derde golf die de eerste 2 crisisen overschapen en dat is de theory crisis. Het nauwkeurig definiëren van constructen is een cruciaal onderdeel van de theorie. Hoe complexer het onderwerp zoals het systeem waar binnen menselijk gedrag plaatsvindt dest een nauwkeuriger die nu de specificeren wat we bedoelen. In de praktijk zijn die definities echt erg kort. De 78 construct definities bieden door de ReDemains framework bijvoorbeeld zijn gemiddeld 21 woorden lang. En in een recent overzicht van 1164 constructen uit 76 verschillende theorieën was de gemiddelde lengte van construct definities 16 woorden. Met andere woorden met zulke korte definities wordt heel veel aan de verbeding overgelaten wanneer je deze constructen gebruikt in empirisch onderzoek en in de praktijk. Mensen gaan die definities het is dan ook geen verrassing dat er veel verschillende mede-instrumenten zijn voor ook waarschijnlijk dezelfde constructen en die meten allemaal net iets anders en die diversiteit aan mede-instrumenten is aan zich niet slecht ze komen vooruit uit de verscheidenheid aan gedefineerde ganteerde definities en het is niet zo dat een definitie goed of slecht is of goed of voud is voor mij is wetenschappelijke vooruitgang zelfs beter af dat deze heterogeniteit vaak verborgen is, implicit is omdat de illustreren rijden weer terug op dat voorbeeld van die vallangst in de loop van de tijd zijn er verschillende constructen allemaal onder die nummer geplaatst eerst werd vallangst alleen gebruikt om de angst te beschrijven die mensen kon ontwikkelen nadat ze gevallen zijn op wat ouderen leeftijd daarna is de volts-efficacy scale ontwikkeld in het dagelijks leven een hele mondvol eigen effectiviteit is dus eigenlijk toegevoegd aan het construct van vallangst en dat is dan ook gebeurd met zorgen om te vallen vertrouwen om het evenwicht niet te verliezen en zorgen over de consequenties van vallen al deze aspecten vinden er dus ook een weerslag in die verschillende mede- instrumenten die er zijn effecten van en gerelateerd aan vallangst en die kunnen dus meer of minder belangrijk zijn afhankelijk van de context waarin je zit dus een belangrijke eerste stap voorwaarts die heel vanzelfsprekend lijkt maar in de praktijk niet is is om expliciet te maken wat implicit is en dat begint voor mij met uitgedrijven de definities van de constructen die we van belang achten en door deze definities expliciet te maken komt het ook aan het licht om te discussiëren niet persie om tot consents te komen of dat kan eventueel tot consents te komen maar niet noodzakelijk verschillende definities kunnen prima na z'n kapen staan en zelfs een aanleiding zijn voor verder onderzoek zolang het bestaan van die verschillende definities maar duidelijk is is het ook logisch dan dat er verschillende mede- instrumenten zijn die centralized constructors taxonomies kortweg DCTs voorbereiden en nokeurige conceptuele definities van een construct en de tweede stap is vervolgens om die definities te gaan vertalen na instructies voor gebruik van het construct in de praktijk met andere woorden van construct na operationalisatie dat kan dus gaan over hoe je het construct meet maar ook over hoe je het construct kunt herkennen als je met de doelgroep aan de slag gaat dat is eigenlijk de link tussen theorie en praktijk waarvoor mij beide van kunnen profiteren en dat klinkt allemaal heel logisch maar ik kan het eigenlijk ervaring vertellen dat het nog niet zo makkelijk is samen met een aantal collega's hebben we die DCTs proberen te specificeren van de constructen binnen de reason action approach of the theory of plan behavior en dat is een theoretisch kader dat zonder overdrijving al een duizenden studies is toegepast daar waren heel wat de discussies zesties voor nodig en ook het invullen van witte vlekken om eigenlijk tot een resultaat te komen voor zo'n veel gebruikte theorie en ik zeg je bewust resultaat en niet het eind resultaat want ik daag je bij deze uit om zelf tot een betere versie te komen volgens mij kunnen we op die manier echt met z'n allen een stap vooruitzetten en maak je zich geen zorgen de technologie hierachter en maakt het mogelijk dat iedere versie zijn eigen unieke ideeën maar krijgt u kunt dus altijd naar uw eigen versie voorwijzen ook in wetenschappelijke manuscripts waarbij de lengte vaak heel erg beperkt is en ik zie die DCTs dan ook als een manier die recht doet aan de ene zijds de heterogeniteit in de wetenschap en anderzijds expliciet te zijn over waar we het nou over hebben en dit grijp ook terug op de tweede deel van deze lezing over systeemdenken dit komt namelijk voor mij ook te goede aan de kwaliteit van de beschikbare evidentie en expertise die in die door te rekenen scenario's kan worden meegenomen en daarmee ben ik aan het einde gekomen van het bespreking van het terresperspectief nou als ik deze reden nou dat het er nog genoeg te doen is binnen ons veld en conform het verzoek in de uitnodiging heb ik het me namen gehad over uitdagingen en ontwikkelingen die er zijn en op die gebied van vraag sturingen en even de meest werken zijn er de afgelopen jaren voor mij hele flinke stappen gezet maar tegelijkertijd zijn er ook genoeg uitdagingen dus zowel in de breedte als in de diepte van ons vakgebied en die uitdagingen zijn enorm maar ik denk slash hoop dat die geschetste ontwikkelingen heel veel vertrouwen in dat we constant vooruit gaan en dat zal zeker niet allemaal morgen geregeld zijn voortgang is wat mij betreft op meer gebaat bij evolutie dan bij revolutie tegen de tijd dat er een terugbekomt op 100 jaar gevoel en gezondheidsbevordering hoop ik dat veel van wat ik nu gezegd heb dagelijkse praktijk is geworden of met hele goede reden verwarpen is tot zover de eerste lezing