Lasso回帰とCox比例ハザードモデルについて

Lasso回帰に関する質問です。

下記のサイトを参考にCox比例ハザードモデルで解析を行っています。
https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience075/

Lasso回帰の目的はオーバーフィッティングを回避するためだと理解しているのですが、
Lasso回帰をしないモデルで有意差が付いた特徴量がLasso回帰をして有意差が付かなくなった場合、
その特徴量をどのように解釈すればよいのでしょうか？

単純にオーバーフィッティングを誘起するような特徴量だったとして、
切り捨ててもよいのでしょうか？

ご教示の程よろしくお願いします。