Werken met de CIV-CARE Prompt: van dossierstapel naar navolgbare analyse
Datum: 16 juni 2026
Door Alexander Groenheide, Voorzitter Stichting De Kamer van Sociale Waarden
in het vorige blogbericht stond één gedachte centraal.
Eerst ordenen, dan oordelen. Dat klinkt eenvoudig,
maar in complexe dossiers is het vaak precies waar het misgaat.
Een dossier bestaat zelden uit alleen feiten.
Het bestaat uit observaties, zorgen,
verklaringen, besluiten, e-mails,
rapportages, vermoedens,
professionele inschattingen, juridische stappen,
veiligheidsargumenten en persoonlijke ervaringen.
Wanneer die lagen door elkaar heen gaan lopen,
ontstaat het risico dat een conclusie vanzelfsprekend lijkt,
terwijl de onderbouwing nog onvoldoende zichtbaar is.
Daarom gaat dit tweede blogbericht over het werken met de CIV-CARE Prompt.
Die prompt is geen machine die een oordeel uitspreekt.
Zij is geen vervanging van een professional,
geen rechter, geen hulpverlener en geen besluitvormer.
De CIV-CARE Prompt is een hulpmiddel om een dossier zorgvuldig te ordenen,
vragen zichtbaar te maken en bronnen beter te onderscheiden.
De kern is, AI mag ondersteunen bij structureren,
maar mag nooit de menselijke verantwoordelijkheid overnemen.
Wie met de CIV-CARE Prompt werkt, begint daarom niet met de vraag.
Wie heeft gelijk? De eerste vraag is,
wat ligt er eigenlijk voor? Welke documenten zijn er?
Welke besluiten zijn genomen? Welke gebeurtenissen zijn feitelijk vastgelegd?
Welke uitspraken zijn interpretaties?
Welke zorgen zijn onderbouwd? Welke conclusies zijn herhaald,
maar nooit opnieuw getoetst? En waar ontbreekt hoor en wederhoor?
Die vragen zijn belangrijk omdat dossiers in zorg,
jeugdzorg en beschermingsketens vaak lang doorwerken.
Een formulering die eenmaal in een dossier staat,
kan later opnieuw worden overgenomen.
Een risico -inschatting kan een label worden.
Een tijdelijke maatregel kan structureel worden.
En een interpretatie kan gaandeweg de status krijgen van feit.
De CIV-CARE Prompt helpt om dat proces te vertragen.
Niet om besluitvorming te blokkeren, maar om besluitvorming zorgvuldiger,
menswaardiger en beter uitlegbaar te maken.
Daarbij speelt de CIV-CARE Kennisbibliotheek een centrale rol.
In die bibliotheek staan Position Papers,
subpositionpapers, inzetmatrices,
slotverklaringen, referentielijsten en methodische bijlagen.
Samen vormen zij geen losse stapel PDF’s,
maar een navigeerbaar kennisframe. Wie werkt aan een dossier over jeugdzorg,
kan bijvoorbeeld zoeken naar documenten over zorgafhankelijkheid,
sociaal netwerk, dossierconstructie of triangulatie.
Wie werkt aan volwassenenzorg kan kijken naar rechtsbescherming,
exitstrategie, zorg zonder afbouw of menselijke maat.
Wie werkt aan herstel kan de HPP003 reeks gebruiken.
Wie werkt aan vertrouwen, bestuur en maatschappelijke stabiliteit kan de HPP004 reeks raadplegen.
En wie werkt aan gezamenlijke besluitvorming,
informed consent en pseudo -participatie kan de HPP005 of SDM reeks gebruiken.
De kennisbibliotheek is daarom geen eindstation,
maar een beginpunt voor betere vragen.
Een belangrijk onderdeel van deze werkwijze is dat directe PDF -links alleen gebruikt worden
wanneer ze werkelijk geverifieerd zijn.
In deze reeks verwijzen we daarom bij twijfel naar de centrale kennisbibliotheek.
Dat voorkomt dode links, dubbele uploads en verwarring over documentversies.
De CIV-CARE Prompt werkt in stappen.
De eerste stap is ordenen. Dat betekent dat documenten worden gegroepeerd naar type besluiten,
rapportages, emails, beschikkingen,
medische informatie, schoolinformatie,
gespreksverslagen, klachten,
evaluaties en juridische stukken.
De tweede stap is tijdlijnvorming.
Niet alles wat belangrijk lijkt, is ook in de juiste volgorde geplaatst.
Een maatregel kan pas goed begrepen worden wanneer duidelijk is wat eraan vooraf ging,
wie wanneer reageerde en welke informatie op dat moment beschikbaar was.
De derde stap is bronkritiek. Wie zegt iets,
waarop is dat gebaseerd? Is het een eigen waarneming,
een overgenomen conclusie, een professionele inschatting,
een verklaring van een betrokkenen of een bestuurlijke samenvatting?
De vierde stap is het scheiden van feit,
duiding en norm. Een feit beschrijft wat aantoonbaar is gebeurd.
Een duiding geeft betekenis aan dat feit.
Een norm bepaalt hoe dat feit beoordeeld wordt.
In complexe dossiers worden deze lagen vaak door elkaar gehaald.
De CIV-CARE Prompt maakt die vermenging zichtbaar.
De vijfde stap is koppelen aan Position Papers.
Niet om het dossier in een vooraf bedacht frame te duwen,
maar om te kijken welke normatieve vragen relevant zijn.
Gaat het om proportionaliteit,
om participatie, om de positie van het kind,
om het sociaal netwerk, om herstel,
om vertrouwen, om shared decision making,
om de vraag-of besluitvorming werkelijk gezamenlijk was,
of alleen zo werd genoemd. Daarmee ontstaat een eerste triage.
Triage betekent hier niet dat er meteen een oordeel wordt uitgesproken.
Het betekent dat zichtbaar wordt welke vragen eerst beantwoord moeten worden voordat een oordeel
verantwoord is. Bij het werken met AI hoort ook terughoudendheid.
Zeker in dossiers met kinderen, gezinnen,
cliënten of kwetsbare mensen gaat het vaak om zeer gevoelige persoonsgegevens.
Niet alles mag zomaar worden geüpload.
Niet alles hoeft te worden gedeeld. En niet elke technische mogelijkheid is ook ethisch verantwoord.
Daarom hoort bij de CIV-CARE Prompt altijd dataminimalisatie.
Gebruik alleen wat nodig is.
Anonimiseer waar mogelijk. Werk met samenvattingen wanneer volledige documenten niet noodzakelijk
zijn. Verwijder namen, adressen,
BSN's, medische details en andere herleidbare gegevens wanneer die voor de analysevraag niet
nodig zijn. AI kan helpen bij ordening,
maar het blijft de verantwoordelijkheid van mensen om te bepalen wat gedeeld mag worden.
Ook betaalde AI-platforms kunnen nuttig zijn omdat zij vaak grotere contextvensters,
betere bestandsverwerking en stabielere analysefuncties bieden.
Maar een betaald account is geen vrijbrief.
Ook dan blijven privacy, vertrouwelijkheid,
broncontrole en menselijke toetsing noodzakelijk.
De CIV-CARE Prompt vraagt daarom steeds om een bewuste werkhouding.
Niet voer alles in en kijk wat er uitkomt,
maar bepaal eerst de analysevraag,
kies de relevante documenten, bescherm persoonsgegevens,
orden de bronnen, controleer de uitkomst en formuleer alleen voorlopige conclusies.
Een goede analyse eindigt niet met absolute zekerheid,
maar met beter zicht. Wat weten we?
Wat weten we niet? Welke bron ondersteunt welke conclusie?
Welke alternatieve uitleg bestaat er?
Welke betrokkenen is gehoord? Welke stem ontbreekt?
Welke maatregel is tijdelijk bedoeld maar structureel geworden?
En welke vraag moet nu als eerste worden gesteld?
Dat is de waarde van de CIV-CARE Prompt.
Zij maakt zichtbaar waar een dossier dichtslibt.
Zij helpt patronen herkennen zonder mensen te reduceren tot patronen.
Zij ondersteunt analyse zonder menselijke waardigheid te vervangen door techniek.
In Blog 3 gaan we verder met een concreet toepassingsgebied.
Drang, ondertoezichtstelling en uithuisplaatsing.
Dan staat de vraag centraal hoe besluitvorming,
proportionaliteit en rechtsbescherming zichtbaar kunnen worden gemaakt in situaties waarin de
druk hoog is en de gevolgen ingrijpend zijn.
Voor nu is de uitnodiging eenvoudig.
Open de CIV-CARE Kennisbibliotheek.
Kijk niet eerst naar het antwoord maar naar de vraag.
Kies een dossier, een gebeurtenis of een besluit.
Orden eerst de bronnen. Maak onderscheid tussen feit,
duiding en norm. En stel pas daarna de vraag wat een verantwoord oordeel zou kunnen zijn.
Want zorgvuldigheid begint niet bij gelijk krijgen.
Zorgvuldigheid begint bij zien wat er werkelijk op tafel ligt.
Bronnen en referenties bij werken met de CIV-CARE Prompt zijn de bronnen
gekozen rond vier lijnen. Gezamenlijke besluitvorming,
verantwoord gebruik van AI, privacy en gegevensbescherming en de positie van kinderen en gezinnen
in zorg-en besluitvormingsprocessen.
De eerste groep bronnen gaat over shared decision making.
Elwyn en collega's beschrijven het bekende three-talk model.
Dat model laat zien dat gezamenlijke besluitvorming niet begint bij een handtekening maar bij
samenwerking. Eerst erkennen dat er keuzes zijn,
daarna opties bespreken en vervolgens samen tot een besluit komen.
Montori en collega's werken shared decision making verder uit als een methode van zorg.
Hun benadering is belangrijk voor CIV-CARE omdat zij besluitvorming niet ziet als een administratief
moment maar als een relationeel proces tussen mensen.
Ook het klassieke artikel van Charles,
Gafni en Whelan is relevant. Het helpt om scherper te begrijpen wat gezamenlijke besluitvorming
wel en niet is. Niet elke vorm van informeren is participatie en niet elke
keuzevrijheid is werkelijk vrij wanneer machtsverschillen of informatieachterstanden groot zijn.
De tweede groep bronnen gaat over bewijs,
context en menselijke maat. Sackett en collega's beschrijven evidence -based medicine als het
zorgvuldig combineren van wetenschappelijke kennis,
professionele expertise en de situatie van de individuele persoon.
Dat sluit goed aan bij CIV-CARE. Een dossier mag niet worden beoordeeld op losse feiten alleen
maar ook niet op interpretaties zonder onderbouwing.
May, Montori en Mair voegen daaraan het principe van minimally disruptive medicine toe.
Zorg moet niet alleen medisch of procedureel juist zijn maar ook passend bij het leven van mensen.
Dat is vooral relevant wanneer maatregelen zwaar ingrijpen in gezinnen,
relaties of bestaanszekerheid. De derde groep bronnen gaat over AI,
algoritmes en publieke verantwoordelijkheid.
De Europese AI Act vormt het juridische kader voor kunstmatige intelligentie in Europa.
De wet benadrukt risico's voor gezondheid,
veiligheid en fundamentele rechten.
Voor CIV-CARE betekent dit dat AI nooit buiten governance en verantwoordelijkheid kan worden
geplaatst. De Algemene Verordening Gegevensbescherming blijft daarbij onmisbaar.
Dossiers in zorg, jeugdzorg en sociaal domein bevatten vaak zeer gevoelige persoonsgegevens.
Daarom moeten dataminimalisatie, doelbinding en bescherming van betrokkenen steeds voorop staan.
de Autoriteit Persoonsgegevens benadrukt dat AI en algoritmes onder de AVG vallen wanneer persoonsgegevens
worden verwerkt. Dat is een belangrijk uitgangspunt voor iedereen die met dossieranalyse en AI
werkt. Ook de overheidsbrede handreiking generatieve AI is relevant.
Die laat zien dat publieke organisaties generatieve AI alleen verantwoord kunnen inzetten wanneer
juridische, ethische, organisatorische en technische voorwaarden goed zijn ingericht.
De vierde groep bronnen gaat over kinderen,
jeugdhulp en participatie. De richtlijn Samen beslissen over hulp ondersteunt professionals in
jeugdhulp en jeugdbescherming om samen met kinderen en ouders passende hulp te kiezen.
Dat is direct verbonden met de CIV-CARE-vraag hoe besluitvorming naar navolgbaar,
begrijpelijk en relationeel zorgvuldig kan blijven.
Het VN-Kinderrechtenverdrag benadrukt dat kinderen het recht hebben hun mening te geven in zaken
die hen raken. Die stem moet passend gewicht krijgen afhankelijk van leeftijd en rijpheid.
De Raad van Europa vult dit aan met richtlijnen voor kindvriendelijke rechtspraak.
Procedures moeten begrijpelijk en toegankelijk zijn voor kinderen,
juist wanneer de beslissingen zwaar zijn.
Tot slot zijn praktijkgerichte bronnen opgenomen over AI in onderwijs,
overheid en gemeenten. De NOS,
binnenlands bestuur, autoriteit,
persoonsgegevens en TNO laten samen zien dat AI niet langer een abstract toekomstthema is.
Het wordt al gebruikt in publieke organisaties,
scholen en gemeenten. Juist daarom is een zorgvuldige methode nodig.
Samen onderbouwen deze bronnen de kern van dit blogbericht.
De CIV-CARE Prompt is geen beslissingssysteem,
maar een hulpmiddel voor ordening, reflectie en toetsbare analyse.
Zij hoort thuis in een werkwijze waarin menselijke waardigheid,
privacy, participatie,
rechtsbescherming en professionele verantwoordelijkheid centraal blijven staan.