システマティックレビューでは、エビデンスの質は効果推定値の確信を指す。システマティックレビューにおいては、各アウトカムは個別に検討される。
２値アウトカムの場合
次の２つの理由のいずれかに該当する場合は、不精確を理由にエビデンスの質のグレードを下げることを検討すべきである。
- 総（累計）サンプルサイズが、計算された最適情報量（OIS）を下回る。
あるいは
イベントの総数が300未満である（経験的な閾値）。
(Mueller et al. Ann Intern Med. 2007;146:878-881に基づく) - 統合された、または最良の効果推定値を取りまく95%信頼区間（または代わりの精確さの推定値）に、1) 効果なしと、2) 相当の利益または相当な害、の両方が含まれる場合。GRADEでは、グレードを下げると考えるべき「相当の利益」または「相当の害」の閾値について、25%を上回る相対リスク減少（RRR）または相対リスク増加（RRI）を提案している。
例外
イベント発生率が非常に低い場合、相対効果を取りまく95%信頼区間が非常に広くても、絶対効果を取りまく95%信頼区間は狭いことがある。このような状況では、不精確さを理由にエビデンスの質のグレードを下げないこともある。
連続アウトカムの場合
次の場合にはエビデンスの質のグレードを下げることを提案する。
- 総（累計）サンプルサイズが、計算された最適情報量（OIS）を下回る。
あるいは
集団の総数が400未満（経験的な閾値；一般的なαとβ、および小さい効果を表す、効果サイズ 0.2SDを使用）。 - 95%信頼区間に、効果なしが含まれ、上限信頼限界または下限信頼限界が、利益または害のいずれかの最小重要差（MID）をまたいでいる（注意: もしMIDがわからない場合、あるいは異なるアウトカム指標を使用して効果サイズ（ES）の計算が必要になった場合は、上限信頼限界または下限信頼限界がいずれかの方向に0.5の効果サイズを超えた場合はグレードを下げることを提案する）。
不精確さを理由に評価を下げるかどうかは、検出したい差の選択（Δ）と必要サンプルサイズ（OIS）に決定的に依存している。繰り返すが、GRADEアプローチの長所は、合理的な考えを持つ個人間の合意を確実にすることではなく、下されている判断の明確さを確実にすることである。