无论在哪个阶段中，我们评价某一诊断方法的时候都会最常使用度和灵敏度这一对指标。他们的优势是不会随待诊断人群中实际患病比例的影响，换句话说，度和灵敏度在不同发病率/患病率的人群中是相对比较稳定的指标。因此，我们常说，只要度和灵敏度同时较高，该诊断方法就有比较高的诊断效能。真的可以这样简单的一概而论么？
假设我们有一种诊断方法，研究者想用于某种罕见病的诊断。该方法的灵敏度是80%，度是90%。我们一看，两者都不低啊！这方法挺靠谱的，不少医生就会认为，这一方法可以直接在临床推广使用了。
假设来某医院科室会诊的患者中，患有该病的概率是20%。当我们对1万人进行诊断时，其中患病人数约为1000人。诊断的情况大致如下。
这时在10000人中，被我们正确诊断的人数达到了8800名，诊断正确的人数占88%，错误的人数占12%。
当我们把人群从医院会诊的病人变为医院门诊的患者。此时待诊断人群的患病概率会有所下降，比如降到了5%。
此时真的正确的人数为8050，诊断正确的人数占80.5%，诊断错误的人数占19.5%。我们比较一下不难发现，相对于5%的患病概率，我们不进行诊断，直接作出所有患者“无病”的结论，似乎犯错误的机会还更小一些。不难发现，单单看灵敏度和度就作出诊断试验可在临床应用的判断，似乎为时过早了。
当然，仅仅是一个小例子，决定某一诊断方法是否值得应用，并不是仅仅看其与金标准的一致率就够了，还要评价误诊和漏诊的成本有多大，看我们是更愿意承担那个后果，最终在决定诊断方法是否可用。
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