Dans un essai clinique, les réponses au nouveau traitement peuvent varier entre sous-ensembles de patients présentant des caractéristiques différentes pour un biomarqueur. Il est souvent nécessaire d’examiner s’il existe un seuil pour le biomarqueur qui divise les patients en deux sous-ensembles, ceux dont les réponses sont plus ou moins favorables. Plus généralement, nous abordons ce problème comme un test d’homogénéité des effets d’un ensemble de covariables dans les modèles de régression linéaire généralisée. Nous proposons un test de rapport de vraisemblance pénalisé pour surmonter les irrégularités du modèle. Sous l’hypothèse nulle, nous prouvons que la distribution asymptotique de la statistique de test proposée est un mélange de distributions chi-carré. Des études de simulation approfondies montrent que le test proposé fonctionne bien en termes de taille et de puissance. Nous démontrons également l’utilité de la méthode proposée en l’appliquant aux données des essais cliniques du Digitalis Investigation Group (DIG) sur l’insuffisance cardiaque.