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Le laboratoire SPHERE (methodS for Patients-centered outcomes and HEalth REsearch, INSERM UMR 1246, Université de NantesUniversité de Tours) et la société IDBC (groupe A2com) ont décidé de créer ensemble le Laboratoire Commun RISCA (Research in Informatics and Statistics for Cohort-based Analyses)

 

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Tutoriels : le sur-ajustement

Un modèle trop complexe

​Lorsque le nombre d’événements est trop faible comparativement au nombre de variables d'ajustement sélectionnées, nous considérons être dans une situation de sur-ajustement. Une règle approximative pour éviter le sur-ajustement consiste à avoir au moins 10 événements par covariable que ce soit un modèle logistique (Peduzzi et al. 1996) ou de Cox (Peduzzi et al. 1995) .

Des covariables sur le chemin causal

​Un facteur de confusion doit être une cause de l'exposition. Le sur-ajustement associé à considérer un facteur d'ajustement qui serait la conséquence de l'exposition aboutirait à sous-estimer le vrai effet causale de l'exposition.