Antecedentes y objetivos: La población rural dispersa enfrenta barreras de acceso que limitan detección de hipertensión arterial (HTA). Los Equipos Básicos de Salud (EBS) requieren herramientas de estratificación sin laboratorios. Objetivo: Desarrollar modelo predictivo de HTA usando determinantes sociales, aplicable en caracterizaciones por EBS.
Métodos: Estudio observacional con caracterización poblacional por EBS en Matanza, Santander (n=555 personas, 232 hogares). Variables predictoras: edad, sexo, Necesidades Básicas Insatisfechas, agua potable, alcantarillado, internet, distancia a servicios, afiliación SGSSS. Outcome: HTA (diagnóstico previo o PA≥140/90 mmHg). Tres algoritmos (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting) con validación cruzada 5-fold, división 75/25. Métricas: AUC-ROC, sensibilidad, especificidad, valores predictivos.
Resultados: Prevalencia HTA 22.0%. Logistic Regression mostró mejor desempeño (AUC-ROC: 0.701; IC95%: 0.65-0.75; sensibilidad: 61.3%, especificidad: 62.0%, valor predictivo negativo: 84.8%). Variables más importantes: edad (OR=2.91), tiempo a servicios (21.3%), índice dependencia (15.6%). Se desarrolló calculadora web gratuita para uso por EBS.
Conclusiones: Es factible estratificar riesgo de HTA usando solo determinantes sociales (AUC=0.70) sin laboratorios. El valor predictivo negativo alto (85%) identifica población de bajo riesgo para optimizar recursos. La calculadora representa herramienta práctica para priorización en atención primaria rural.
