La sensibilidad y especificidad de una prueba solo depende de las tasas verdaderas positivas y verdaderas negativas para las cuales la prevalencia de una enfermedad no es relevante.
Sin embargo, la prevalencia es relevante cuando considera cómo aplicar estos números a la población. Por ejemplo, si una enfermedad tiene una prevalencia de 100 por 100,000 y una prueba para esa enfermedad tiene una especificidad del 90 por ciento, si realizó la prueba en 200,000 personas, falsamente diagnosticaría 19,980 personas con la enfermedad que no tienen la enfermedad y no diagnosticar a 2 personas con la enfermedad. Mientras que si se aplicara una prueba con la misma especificidad a una enfermedad con una prevalencia de 10,000 por 100,000 y usted probó a 200,000 personas, 18,000 serían diagnosticadas falsamente y 200 personas que tenían la enfermedad no serían diagnosticadas.
Esencialmente, si la prevalencia de una enfermedad es menor, tendrá más falsos negativos y si la prevalencia es más alta, tendrá más falsos positivos incluso si la sensibilidad y la especificidad de la prueba son las mismas.