Al hablar de la sensibilidad y especificidad diagnósticas en el artículo anterior, indicábamos que una de las formas de calcularlas es la basada en el Teorema de Bayes. Ello precisaba conocer una estimación a priori de la probabilidad de que un individuo sometido a la prueba tenga la condición que se desea diagnosticar. Así, eso requiere conocer de antemano el porcentaje de la población que presenta la enfermedad. A partir de una sensibilidad y especificidad ya estimadas de la prueba que se va a utilizar, y de al menos una aproximación a priori de la probabilidad de que el individuo tenga la condición de interés, (P) podemos calcular Sensibilidad y Especificidad Diagnósticas de la prueba en esa población concreta.
El problema es que no siempre es fácil obtener una buena estimación de P, ya que si fuera una condición fácil de observar, probablemente no precisaríamos de una prueba que distinga entre los que tienen ese problema clínico y los que no, y si es difícil, como suele ser el caso cuando se estudia la forma de distinguirlo, es raro que se tenga una idea clara de la proporción de presentación del problema en esa proporción. Por ello, el empleo de este método de estimación dependerá mucho de la exactitud de este dato.
Cuando se emplean el método bayesiano, y la estimación diagnóstica descrita en el artículo anterior, ambas coinciden bastante, si la estimación de la proporción utilizada en el método bayesiano es cercana a la realidad (o a la frecuencia observada del problema encontrada en el método diagnóstico. Sino, habrá diferencias entre ambos métodos, mayores conforma más difiera la estimación de la proporción de presentación del problema en la población de la real. Por ello siempre será preferible el método diagnóstico, dejando el bayesiano para aquellos problemas raros en que no sea posible una estimación directa. Con todo, por si puede interesar, incluímos el calculador correspondiente a este método.