Los diferentes medios diagnósticos de los que disponemos para evaluar la presencia, tipo y severidad de la cardiopatía isquémica no deben hacernos olvidar que el diagnóstico de la cardiopatía isquémica descansa sobre todo en la clínica. Estos medios se comportan de acuerdo con el teorema de Bayes, por lo que deben interpretarse a la luz de la prevalencia estimada de la enfermedad en el paciente determinado.
El teorema de Bayes establece que el valor predictivo de una prueba depende de la prevalencia de la enfermedad en la población considerada. Imaginemos una prueba con una sensibilidad del 90 % (detecta al 90% de los enfermos y, por tanto, tiene un 10 % de falsos negativos) y una especificidad del 90 % (es negativa en el 90 % de los sanos y, por tanto, tiene un 10 % de falsos positivos) aplicada a un paciente en el que calculamos a priori una prevalencia del 10 % de la enfermedad. Ello quiere decir que podemos estimar que, en 100 personas, habrá tantas pruebas verdaderas positivas (el 90 % de 10 = 9) como falsas positivas (el 10 % de 90 = 9); esto es, la probabilidad de que una persona con una prueba positiva tenga la enfermedad será sólo del 50 %. Pero si la prevalencia es del 50 % tendremos 45 verdaderos positivos (90 % de 50) y sólo 5 falsos positivos (10% de 50), con lo que la probabilidad de que un paciente con prueba positiva padezca la enfermedad será del 90 %.
Las pruebas diagnósticas hay que interpretarlas, pues, a la luz de la prevalencia calculada, que viene dada por los datos clínicos. Así, es muy probable que una prueba de esfuerzo positiva en una persona con baja prevalencia de enfermedad (por ejemplo, una mujer de 20 años con dolores precordiales tipo pinchazo) sea un falso positivo y, a la inversa, que una prueba de esfuerzo negativa en una persona con prevalencia elevada (por ejemplo, un varón de 62 años con múltiples factores de riesgo y angina de esfuerzo típica) sea un falso negativo.
