La régression logistique est considérée comme la méthode de référence pour identifier des facteurs associés à un état binaire, mais ne permet pas d'effectuer de manière directe, une classification des individus. Nous avons développé une nouvelle approche de régression non paramétrique (ROP) permettant à la fois de classer les sujets et de construire un score risque pour chaque individu. L'objectif de cette présentation est de comparer les performances diagnostiques et de validité interne de cette nouvelle méthode au modèle de la régression logistique, puis de présenter la plus-value de ROP sur la régression logistique.