Les taux de réadmission à l’hôpital sont de plus en plus utilisés comme signaux de la performance des hôpitaux et comme base de remboursement des hôpitaux. Cependant, leur interprétation peut être compliquée par les taux de survie différentiels des patients. Si les caractéristiques des patients ne sont pas parfaitement observables et que les hôpitaux diffèrent dans leurs taux de mortalité, alors les hôpitaux avec de faibles taux de mortalité sont susceptibles d’avoir une plus grande part de patients plus malades non observables à risque d’une réadmission. Leur performance sur les réadmissions sera alors sous-estimée. Nous examinons la performance des hôpitaux en relâchant l’hypothèse d’indépendance entre la mortalité et les réadmissions, implicitement adoptée dans de nombreuses applications empiriques. Nous utilisons les données des Hospital Episode Statistics sur les admissions d’urgence pour fracture de la hanche chez 290 000 patients âgés de 65 ans et plus entre 2003 et 2008 en Angleterre. Nous trouvons des preuves d’un biais de sélection de l’échantillon qui affecte l’inférence des modèles traditionnels. Nous utilisons un modèle de sélection d’échantillon bivarié pour permettre le processus de sélection et la nature dichotomique des variables de résultat.