RéSUMé: OBJECTIF: Des études ont souligné les iniquités entre les populations autochtones et non autochtones en ce qui a trait au fardeau des maladies cardiovasculaires et à la prévalence des risques prédisposants qui résultent des impacts historiques et continus de la colonisation. Nous avons voulu étudier les facteurs associés aux maladies cardiovasculaires (MCV) au sein des populations autochtones vivant à Toronto (Ontario) et spécifiques à ces populations, puis évaluer la fiabilité et la validité du modèle ainsi obtenu dans une population semblable. MéTHODE: L'étude Our Health Counts Toronto a mesuré l'état de santé de départ de membres de communautés autochtones vivant à Toronto, au Canada, à l'aide d'un échantillonnage en fonction des répondants. Une approche itérative, valorisant à la fois les données d'études scientifiques, l'expérience clinique, le vécu de personnes autochtones et les mesures statistiques, a été employée pour évaluer les candidats prédicteurs des MCV (expérience autodéclarée de discrimination, identité ethnique, affections médicales, revenu, instruction, âge, genre et taille) avant la modélisation multivariée. Le modèle ainsi obtenu a ensuite été validé à l'aide d'un échantillon distinct, mais géographiquement similaire, de personnes autochtones vivant à Hamilton (Ontario), au Canada. RéSULTATS: Le modèle multivarié des facteurs de risque associés aux MCV prévalentes incluait l'âge, le diabète, l'hypertension artérielle, l'indice de masse corporelle et l'exposition à la discrimination. La présence combinée du diabète et de l'hypertension artérielle était associée à un risque accru de MCV comparativement à l'une ou l'autre de ces deux affections médicales; c'était aussi la plus forte variable prédictive des MCV. Les personnes ayant déclaré des expériences passées de discrimination étaient aussi plus susceptibles d'être atteintes de MCV. D'autres études sont nécessaires pour déterminer l'effet de la taille sur le risque de MCV dans la population autochtone urbaine. Le modèle final avait un bon pouvoir discriminant et une calibration adéquate lorsqu'il a été appliqué à l'échantillon de Hamilton. CONCLUSION: Notre modélisation a cerné l'hypertension artérielle, le diabète et l'exposition à la discrimination comme facteurs associés aux maladies cardiovasculaires. La discrimination est un risque modifiable qui doit être abordé pour améliorer la santé cardiovasculaire au sein des populations autochtones.