En general, para los médicos es mucho más interesante conocer el valor de la predicción basada en una prueba, que el conocer la sensibilidad y especificidad de la propia prueba. A estos parámetros que indican la calidad de la predicción basada en la prueba se les denomina sensibilidad y especificidad diagnósticas (Sd y Ed, respectivamente).
La Sensibilidad diagnóstica es la tasa de aciertos cuando la prueba es positiva (se denomina también por ello «calidad de predicción de la prueba positiva»).
La proporción de predicciones correctas (es decir, negativas), cuando la prueba es también negativa, es la Especificidad diagnóstica, o «calidad de predicción de la prueba negativa». Al ser tanto el número de resultados positivos o negativos correctos, comparados siempre con el total de resultados positivos o negativos en la población, la calidad de la predicción depende de la eficacia de la propia prueba (sensibilidad y especificidad), pero también de la frecuencia de la enfermedad en la población en que se aplique la prueba, o proporción de individuos que poseen la condición a diagnosticar. Es decir, que mientras sensibilidad y especificidad son cualidades propias de la prueba, lasensibilidad y especificidad diagnósticas son específicas de la población en que se calculan, y son las que señalan el valor de su uso en esa población concreta.
Existen dos procedimientos para estimar la sensibilidad y especificidad diagnósticas, el conocido como enfoque bayesiano, basado en el teorema de Bayes y en una estimación a priori de la probabilidad de que un individuo sometido a la prueba tenga la condición que se desea diagnosticar, por lo que se requiere conocer de antemano el porcentaje de la población que presenta la enfermedad. Este enfoque será más desarrollado en un próximo artículo.
El segundo procedimiento, denominado estimación diagnóstica, consiste en aplicar la prueba a un grupo de sospechosos de padecer el problema, esperar al desaroollo de etapas avanzadas de la enfermedad, o hacer las pruebas necesarias para conocer con precisión el estado real de los pacientes, y por último, estimar directamente la tasa de aciertos entre los que tuvieron un resultado positivo(Sd), al igual que la proporción de individuos que tuvieron un resultado negativo, y que estaban libres realmente del problema.
Del mismo modo que sucedía con la sensibilidad y especificidad, con este tipo de estimación «diagnóstico», puede calcularse el intervalo de confianza, del mismo modo que se calculaba para una proporción.
Como sucedía con aquella, los límites de los intervalos de confianza no pueden ser negativos (en cuyo caso se truncan a cero, ni mayores de 1, en cuyo caso se truncan a 1) .