Au cours des trois dernières décennies, les analyses de type cas-croisé ont trouvé de nombreuses applications en sciences de la santé, notamment en épidémiologie de la pollution atmosphérique. Elles sont généralement utilisées, en combinaison avec des techniques de vraisemblance partielle, pour définir un modèle logistique pour les réponses, souvent des résultats de santé, conditionnellement à l'exposition environnementale. Malgré que, dans la cadre conventionnel en épidémiologie de la pollution atmosphérique, les modèles logistiques conditionnels sont en fait des instances spécifiques du modèle classique de séries temporelles de Poisson, il est souvent mentionné qu'ils ne permettent pas l'inclusion de surdispersion. Cet article clarifie la relation entre les analyses de type cas-croisé, les modèles qui découlent de leur utilisation, et la surdispersion. À titre d'exemple illustratif, nous étudions l'association entre la pollution atmosphérique et la morbidité à Toronto (Canada).