Le biais de confusion est un défi majeur dans les études non-randomisées. L'une des méthodes de contrôle de ce biais est le score de propension. Le score de propension représente la probabilité pour un individu de recevoir le traitement expérimental (comparé au traitement témoin) connaissant les caractéristiques de cet individu. Un des problèmes rencontrés lors de l'utilisation de ce score est celui du sur-ajustement. Ce problème survient régulièrement lorsque le score de propension est utilisé dans de grandes bases de données. Nous avons réalisé des études de simulation pour évaluer l'impact du sur-ajustement des modèles de score de propension lors de l'estimation de l'effet traitement.