Factors that Influence the Learning Curve: Evidence from Cost Behavior in Clinical Labs*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Clinical labs belong to a mature industry and fulfill a critical function in the health‐care value chain. We examine factors that influence the opportunity, motivation, and ability to learn in clinical labs. We hypothesize that with respect to learning about cost: (i) organizational design, such as the extent of outsourcing can impede the opportunity to learn, (ii) quality focus (measured by mortality rates and length of stay (LOS)) can reduce the motivation to learn, and (iii) related task variety (measured by product‐mix breadth) and information technology investments can enhance the ability to learn. Our empirical tests calibrate learning effects on disaggregate (technical and supervisory hours and cost) and aggregate (salary and total direct cost) cost and time pools. Using longitudinal data from clinical labs in California for the period 1997–2015, we find that clinical labs with greater cumulative output have lower average costs, consistent with learning effects in clinical labs. We also find results consistent with our hypotheses about the contextual factors that influence learning rates in clinical labs. Our findings contribute to a better understanding of learning rates with implications for budgeting, forecasting, and performance measurement. The results highlight that learning can be a crucial source of cost reduction in health‐care settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».