Die diagnostische Zuverlässigkeit bezieht sich auf das Maß dafür, wie genau Symptome und Testergebnisse bei der Identifizierung von Krankheiten sein können. Einige Erkrankungen sind sehr einfach zu diagnostizieren, da sie eine eindeutige Ursache haben, die es ermöglicht, definitiv auf sie zu testen; Wenn ein Arzt beispielsweise wissen möchte, ob ein Patient eine Hefepilzinfektion hat, kann eine Kultur von der Stelle entnommen und in einem Labor untersucht werden. Andere Erkrankungen, insbesondere in der Psychiatrie, sind komplexer und nicht so leicht zu diagnostizieren.
Zu wissen, wie zuverlässig Diagnosen sind, kann für medizinische Dienstleister, die diagnostische Informationen erstellen und überprüfen, äußerst hilfreich sein. In einer Situation, in der die diagnostische Sicherheit hoch ist, können sie sich auf eine Schlussfolgerung verlassen, die auf der Grundlage der Symptome des Patienten, einschließlich der Ergebnisse von Untersuchungen und Tests, getroffen wird. Wenn es niedrig oder nicht bekannt ist, wird die Situation komplizierter und der Arzt könnte eine Neubewertung des Patienten in Betracht ziehen. Dies kann besonders wichtig sein, wenn eine Fehldiagnose ein bekanntes Problem ist.
Eine Möglichkeit, die diagnostische Zuverlässigkeit zu bestimmen, besteht darin, eine große Studie mit einer großen Anzahl von Patienten durchzuführen. Aus Datenschutz- und Genauigkeitsgründen werden diese Informationen normalerweise überprüft, um identifizierende Informationen zu verbergen. Ärzte können Patienteninformationen einsehen, einschließlich angegebener Symptome, Testergebnisse und anderer Materialien. Sie stellen selbstständig fest, ob und welche Diagnosen bei den Patienten vorliegen, und die Studienkoordinatoren vergleichen die Ergebnisse. Dies wird als Interrater-Abkommen bezeichnet.
Wird bei einem Patienten mit einer bestimmten Symptomatik von allen Bewertern die gleiche Erkrankung diagnostiziert, ist dies ein Indikator für eine hohe diagnostische Sicherheit. Wenn die Bewerter anderer Meinung sind oder leicht abweichende Diagnosen stellen, wie z. B. verwandte psychiatrische Störungen, ist dies ein Indikator für eine geringere diagnostische Zuverlässigkeit. Informationen aus solchen Studien können Forschern auch dabei helfen, die Symptome und Testergebnisse, die zu einer Diagnose führen, besser zu definieren, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass bestimmte Erkrankungen genau identifiziert werden.
Das Bewusstsein für die diagnostische Zuverlässigkeit kann für Patienten hilfreich sein, insbesondere wenn sie eine sogenannte „Diagnosedrift“ erleben. Einige psychische Erkrankungen und neurologische Störungen können ziemlich vage Definitionen haben, und verschiedene Ärzte können unterschiedliche Diagnosen für denselben Patienten stellen. Die Diagnose eines Patienten kann sich auch im Laufe der Zeit mit dem Auftreten neuer Symptome ändern, die zusätzliche Erkenntnisse liefern. Dies bedeutet nicht, dass ein Arzt falsch und der andere richtig liegt, aber es soll daran erinnert werden, dass die diagnostische Zuverlässigkeit bei einigen Erkrankungen aufgrund ihrer Komplexität und des Fehlens einer definitiven Ursache schwierig sein kann.