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      <subfield code="a">Victorino, Thiago de Oliveira</subfield>
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      <subfield code="a">Nery, Arthur</subfield>
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      <subfield code="a">Rangel, Rodrigo Lima</subfield>
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      <subfield code="a">El sector de la Salud Suplementaria de Brasil incluye una presencia significativa de cooperativas de  salud,  que  representan  aproximadamente  el  38%  del  mercado.  Estas  cooperativas  enfrentan  desafíos financieros  únicos  derivados  de  su  complejidad  regulatoria,  naturaleza  mutualista  y  el  conflicto  entre  los principios cooperativos y las presiones competitivas por la eficiencia económica. A pesar de su importancia, la  literatura  sobre  la  predicción  de  insolvencia  para  cooperativas  es  escasa  y  se  basa  en  gran  medida  en modelos diseñados para empresas convencionales. Para llenar esta brecha, este artículo utiliza una base de datos de la Agencia Nacional de Salud Suplementaria (ANS) y el Sistema de la Organización de Cooperativas Brasileñas  (Sistema  OCB)  y  emplea  una  regresión  logística  con  regularización  Lasso  para  pronosticar  la dificultad  financiera  en  cooperativas  de  salud.  Este  enfoque  promueve  simultáneamente  la  selección  de variables  y  la  regularización  del  modelo,  manteniendo  al  mismo  tiempo  su  interpretabilidad.  El  rendimiento general de la clasificación es robusto, con una precisión del 94% y una especificidad del 95%, minimizando con éxito los falsos negativos. Desde el punto de vista académico, la aplicación de la regularización Lasso en este  contexto  es  una  contribución  metodológica  significativa,  que  llena  un  vacío  en  la  literatura  al  integrar estadísticas  avanzadas  con  los  desafíos  únicos  de  la  gestión  de  cooperativas  de  salud.  En  la  práctica,  el modelo  sirve  como  un  sistema  de  alerta  temprana  para  gerentes  y  reguladores,  guiando  estrategias financieras y prácticas de gestión de riesgos para mejorar la sostenibilidad a largo plazo de estas entidades dentro del sistema de atención médica brasileño</subfield>
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      <subfield code="a">ABSTRACT: 
Brazil's Supplemental Health sector includes a significant presence of health cooperatives, which account  for  approximately  38%  of  the  market.  These  cooperatives  face  unique  financial  challenges  from  their regulatory  complexity,  mutualistic  nature,  and  theconflict  between  cooperative  principles  and  competitive pressures for economic efficiency. Despite their importance, the literature on insolvency prediction for cooperatives is scarce, largely relying  on models designed for conventional firms.  To fill this gap, this paper  makes  use  of  a comprehensive  database  from  the  National  Supplemental  Health  Agency  (ANS)  and  the  Brazilian  Cooperative Organization  System  (Sistema  OCB)  and  employs  a  logistic  regression  with  Lasso  regularization  to  forecast financial distress in healthcare cooperatives. This approach simultaneously promotes variable selection and model regularization, while maintaining its interpretability. Overall classification performance is robust, with an accuracy of  94%  and  a  specificity  of  95%,  successfully  minimizing  false  negatives.  Academically,  applying  Lasso regularization  in  this  context  is  a  significant  methodological  contribution,  filling  a  literature  gap  by  integrating advanced statistics with the unique challenges of health cooperative management. Practically, the model serves as  an  early  warning  system  for  managers  and  regulators,  guiding  financial  strategies  and  risk  management practices to enhance the long-term sustainability of these entities within the Brazilian healthcare system.Keywords.Bankruptcy, forecast, cooperative, social enterprise, logistic regression, machine learning</subfield>
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      <subfield code="a">De Oliveira Victorino, Thiago, et al. «Forecasting financial distress in brazilian healthcare cooperatives: a regularized Logit approach». REVESCO. Revista de Estudios Cooperativos, abril de 2026, p. e108416. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.5209/reve.108416.</subfield>
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      <subfield code="a">Forecasting financial distress in brazilian healthcare cooperatives: aregularized Logit approach</subfield>
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      <subfield code="a">Predicción de dificultad financiera en cooperativas de salud brasileñas: un enfoque Logit regularizado</subfield>
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