La nature récurrente de l'événement « chute » constitue un paradigme permettant de décrire un large éventail de techniques d'analyses statistiques classiques. Le choix du modèle à utiliser dépend d'abord de la question de recherche, qui détermine le dessin de l'étude et le type de la variable dépendante. En effet, ce type peut être, soit binaire (chuteur ou non-chuteur), soit catégoriel ordonné (non-chuteur, chuteur unique ou récidiviste), soit continu indépendant du temps (nombre de chutes sur la période d'observation), soit encore dépendant du temps (date et heure de chaque chute), et détermine ainsi le modèle de régression correspondant : soit respectivement, logistique, polytomique ordinale, de Poisson ou binomiale négative et modèle de Cox modifié selon Andersen-Gill, ou bien les modèles linéaires généralisés qui peuvent être appliqués en toutes circonstances. Ces modèles sont illustrés et commentés à partir de l'analyse de 7 795 chutes collectées en routine durant une période de 10 ans, lors de 23 966 séjours dans un environnement hospitalier universitaire gériatrique. Les résultats produits par les différents types de régression sont proches : le risque de chute est augmenté de 1,2 à 1,5 fois chez les hommes et s'accroît de 1,2 à 2,6 % pour chaque année d'âge.