Asymmetry in Cost Behavior in Brazilian Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Investigating if the proportion of fixed assets over total assets is positively associated with the asymmetric cost behavior of public and private hospitals in Brazil. Methods: In order to test the sticky cost phenomenon in a different sector of companies and industries, we used panel data regression to investigate the asymmetric cost behavior in Brazilian hospitals, analyzing the hospital cost behavior regarding the variation in revenues and verifying whether the proportion of fixed assets over total assets is positively associated with the asymmetric cost behavior. As a result, this research took the findings obtained by the models applied to data from the 101 hospitals comprising the sample, spread over the 2010–2019 period. The research was divided into four sections. The first section tested asymmetry for fixed assets over total assets for hospitals in general. The second section divided the sample into public and private hospitals. The third section analyzed the sample of conglomerates against a single hospital. Finally, the fourth section tested the asymmetry of the hospitals in the sample measured by the number of beds. Results: The evidence documented here partially confirms the results of literature on the existence of asymmetric cost behavior regarding variations in revenue. The H1 hypothesis that the proportion of fixed assets over total assets is positively associated with the asymmetric cost behavior was confirmed, especially for private and small hospitals regarding fixed assets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».