Introduction : La cardiopathie arythmogène du ventricule droit (CAVD) est une pathologie d’origine génétique se traduisant par un remplacement cicatriciel qui affecte de façon prédominante le ventricule droit (VD). Le diagnostic est complexe car il repose sur un ensemble de critères cliniques plutôt que sur un seul test diagnostic. L’atteinte du VD se traduit de façon prédominante par des arythmies ventriculaires qui peuvent parfois conduire à la complication la plus redoutée de cette affection : la mort subite. La prédiction et la prévention de celle-ci sont des enjeux cruciaux de la prise en charge de cette maladie. Objectifs : Ce travail vise à améliorer la prise en charge des patients atteints de CAVD de deux façons distinctes. Premièrement, en tentant de faciliter le diagnostic par la validation des critères diagnostiques en vigueur. Deuxièmement, en améliorant la stratification du risque d’arythmie ventriculaires soutenues et plus spécifiquement celui de la mort subite et des arythmies potentiellement mortelles (tachycardie ventriculaire > 250 bpm, fibrillation ventriculaire) en créant des modèles de prédiction du risque permettant de déterminer le risque individuel de chaque patient. Résultats : Article 1 - Un total de 407 patients consécutifs référés pour une résonnance magnétique cardiaque pour suspicion de CAVD ont été inclus. De ceux-ci, 66 (16%) ont reçu un diagnostic définitif selon le critère de référence établi pour cette étude: le consensus d’un panel d’experts. Globalement, les critères performent bien avec une sensibilité et spécificité à 92%. Cependant, certains critères tels l’ECG haute amplitude (SAECG) et certains critères reliés à l’histoire familiale ne sont pas discriminants. Le retrait de ces critères pourrait réduire le nombre de faux positifs sans pour autant augmenter le nombre de faux négatifs (net reclassification improvement de 4,3%, p=0,019). De plus, la combinaison des critères électrocardiographiques et de la présence d’arythmies ventriculaires a une sensibilité de 100%, ce qui peut faciliter dans certains cas le dépistage en limitant la nécessité de recourir à l’imagerie. Pour les articles 2 et 3, une base de données incluant des patients avec un diagnostic définitif de CAVD a été assemblée à partir de bases de données provenant de six pays (Canada, États-Unis, Pays-Bas, Suède, Norvège, Suisse). Article 2 - Un total de 528 patients sans histoire antérieure d’arythmies ventriculaires soutenues a été inclus pour développer un modèle de prédiction de risque. De ceux-ci, 146 (27,7%) ont subi un événement arythmique durant un suivi médian de 4,8 ans. Des huit prédicteurs initialement identifiés (âge inférieur au diagnostic, sexe masculin, syncope cardiaque récente, nombre de dérivations avec des inversions des ondes T, fardeau d’extrasystoles ventriculaires (ESV) en 24h, tachycardie ventriculaire non-soutenue et fractions d’éjection des ventricules gauche et droit), sept ont été retenus dans le modèle, excluant seulement la fraction d’éjection du ventricule gauche (FEVG). Le modèle peut distinguer adéquatement entre les patients avec et sans événement (C-index de 0,77) avec un optimisme minimal (courbe de calibration de 0,93). L’utilisation de cet algorithme permettrait de réduire l’utilisation de défibrillateurs implantables de 20% par rapport à l’algorithme du consensus le plus largement utilisé. Article 3 - Une cohorte de 864 patients incluant à la fois ceux avec et sans histoire antérieure d’arythmie ventriculaire soutenue a été assemblée. Durant un suivi médian de 5,75 ans, 93 patients ont eu un épisode d’arythmie rapide selon la définition préalablement établie. Des huit facteurs de risque cités ci-haut, seulement quatre ont été retenus dans le modèle : l’âge plus jeune au diagnostic, sexe masculin, fardeau d’ESV en 24h et nombre de dérivations avec des inversions des ondes T. Fait à noter, les événements antérieurs ne se sont pas avérés prédicteurs d’arythmies potentiellement mortelles subséquentes. Le modèle peut distinguer adéquatement entre les patients avec et sans événement (C-index de 0,74) et présente un optimisme minimal avec une courbe de calibration de 0,95. Conclusion : Bien que les critères diagnostiques en vigueur pour la CAVD aient une performance adéquate, ceux-ci peuvent être simplifiés et améliorés par le retrait de certains de ces critères. L’absence de critères électrocardiographiques combinés et d’arythmies ventriculaires peut exclure une CAVD, ce qui peut en simplifier le dépistage. Chez les patients atteints de CAVD, la prédiction du risque et la sélection des patients pour l’implantation d’un défibrillateur peuvent être facilités grâce à deux modèles complémentaires de prédiction du risque permettant de prédire les événements arythmiques soutenus dans le premier et plus spécifiquement les arythmies ventriculaires potentiellement mortelles dans le deuxième. Ces outils sont particulièrement utiles dans une approche de prise de décision partagée. / Introduction: Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) is a genetic pathology resulting in a fibro-fatty replacement predominantly affecting the right ventricle. The diagnosis is complex and is based on a set of clinical criteria. Involvement of the right ventricle predominantly results in ventricular arrhythmias which constitutes the most common presentation but can also lead to the most feared consequence: sudden cardiac death. Predicting and preventing this catastrophic outcome are crucial in the management of this disease. Objectives: This work aims to improve the management of patients with ARVC in two distinct ways. First, by attempting to facilitate the diagnosis by validating the currently used diagnostic criteria. Second by improving risk stratification for sustained ventricular arrhythmias and specifically life-threatening ventricular arrhythmias (LTVA defined as ventricular tachycardia > 250 bpm, ventricular fibrillation, and sudden death) by creating risk prediction models to derive individual risk. Results: Manuscript 1: a total of 407 patients referred for cardiac magnetic resonance for suspected ARVC were consecutively enrolled. Of these, 66 (16%) received a definitive diagnosis of ARVC by the determined endpoint: the consensus of an expert panel. Overall, the criteria performed well with a sensitivity and specificity of 92%. However, certain criteria such as the signal averaged electrocardiogram (SAECG) and certain criteria related to family history failed to discriminate. Removing these criteria could reduce false positives without increasing false negatives (net reclassification improvement of 4.3%, P = 0.019). In addition, the electrocardiographic criteria and the presence of arrhythmia had a sensitivity of 100%, which can facilitate screening in some cases by making imaging optional. For manuscripts 2 and 3, a cohort including patients with a definitive diagnosis of ARVC was assembled from databases in 6 countries (Canada, United States, Netherlands, Sweden, Norway, Switzerland). Manuscript 2: a total of 528 patients with no previous history of sustained ventricular arrhythmias were included to develop a risk prediction model. Of these, 146 (27.7%) had an arrhythmic event during a median follow-up of 4.8 years. Of the eight predictors initially identified (younger age at diagnosis, male sex, recent cardiac syncope, the number of leads with T wave inversions on the ECG, burden of extrasystoles in 24 hours, non-sustained ventricular tachycardia and left and right ventricular ejection fraction), seven were retained in the model, excluding only left ventricular ejection fraction. The model adequately distinguished between patients with and without an arrhythmic event (C-index of 0.77) with minimal optimism (calibration slope of 0.93). Using this prediction model would reduce the use of defibrillators by 20% compared with the most commonly used consensus based on a risk factor approach. Manuscript 3: a cohort including both patients with and without a prior history of ventricular arrhythmia of 864 patients was assembled. During a follow-up of 5.75 years, 93 patients had an LTVA as defined above. Of the 8 risk factors cited above, only 4 were retained in the model: younger age at diagnosis, male sex, burden of extrasystoles in 24 hours and number of leads with T-wave inversions. Importantly, previous events are not predictive of these subsequent life-threatening arrhythmias. The model adequately distinguished between patients with and without an event (C-index of 0.74) with minimal optimism (calibration slope of 0.95). Conclusion: Although the current diagnostic criteria for ARVC perform adequately, they can be simplified and improved by removing underperforming individual criteria. The absence of any ECG criteria and ventricular arrhythmias may rule out ARVC, which may simplify screening. In patients with ARVC, risk prediction and patient selection for a defibrillator can be facilitated by two complementary risk prediction models for sustained arrhythmic events or more specifically for LTVA. These tools are particularly useful in a shared decision-making approach for implantable cardioverter defibrillator implantation.