Nous présentons une nouvelle méthode pour effectuer simultanément la sélection des variables et l'estimation dans le modèle de fragilité conjoint des événements récurrents et terminaux en utilisant la pénalité BAR (régression adaptative Ridge brisée). La pénalité BAR peut être résumée comme une régression pénalisée par $L_2$ au carré, repondérée itérativement, qui se rapproche de la régularisation $L_0$. Notre méthode permet au nombre de covariables de diverger en fonction de la taille de l'échantillon. Sous certaines conditions de régularité, nous prouvons que l'estimateur BAR mis en œuvre dans le cadre du modèle est cohérent et asymptotiquement normalement distribué, ce qui est reconnu comme les propriétés de l'oracle dans la littérature sur la sélection des variables. Dans nos études en simulation, nous comparons notre méthode proposée à la méthode du critère d'information minimum (MIC). Puis nous appliquons notre méthode à la base de données Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III), dans le but d'étudier les variables qui affectent les risques d'admissions répétées en soins intensifs et de décès pendant le séjour en soins intensifs.