(1) Antecedentes: El diagnóstico de COVID-19 se realiza frecuentemente sobre la base de una historia clínica sugestiva y la detección de ARN del SARS-CoV-2 en secreciones respiratorias. Sin embargo, se desconoce la precisión diagnóstica de las características clínicas. (2) Objetivo: Evaluar la precisión diagnóstica de las manifestaciones clínicas reportadas por los pacientes para identificar casos de COVID-19. (3) Metodología: Estudio transversal utilizando datos de un registro nacional en Chile. La infección por SARS-CoV-2 fue confirmada mediante RT-PCR en todos los casos. Se evaluó información anonimizada sobre características demográficas y características clínicas utilizando sensibilidad, especificidad y razones de probabilidades diagnósticas. Se construyó un modelo de regresión logística multivariable para combinar factores de riesgo epidemiológicos y características clínicas. (4) Resultados: Se disponía de un total de 2,187,962 observaciones para análisis. Los participantes masculinos tenían una edad media de 43.1 +/- 17.5 años. Las quejas más comunes dentro del estudio fueron dolor de cabeza (39%), mialgia (32.7%), tos (31.6%) y dolor de garganta (25.7%). Las características más sensibles de la enfermedad fueron dolor de cabeza, mialgia y tos, y las más específicas fueron anosmia y disgeusia/ageusia. Un modelo multivariable mostró una precisión diagnóstica aceptable, con un AUC ROC de 0.744 (IC 95% 0.743-0.746). (5) Discusión: Ninguna característica clínica única fue capaz de confirmar o excluir completamente una infección por SARS-CoV-2. La combinación de varios factores demográficos y clínicos tuvo una precisión diagnóstica aceptable para identificar a los pacientes con la enfermedad. Este modelo puede ayudar a los clínicos a ajustar la probabilidad de COVID-19 y seleccionar pruebas diagnósticas apropiadas para su entorno.