GRADEアプローチでは、エビデンスの質を連続的に評価した上で、望ましい効果と望ましくない効果のバランスについて判断し、その後、推奨の強さを決断する。
エビデンスの質に関する判断と推奨の強さに関する判断とを分離することは非常に重要で、これらを分離していることこそがGRADEというグレーディングシステムの決定的な特徴である。 |
GRADEは、推奨の根底にある価値観や好みを認識する必要性を強調するとともに、推奨をグレーディングする際は、バイアスを最小限にし解釈を助けるためにも系統的なアプローチを採択することを前提としている。
したがって、GRADEシステムは他のグレーディングシステムとは違い、高い質のエビデンスにもかかわらず弱い推奨、といった状況がごく普通にあることを強調している。これは、エビデンスの質以外の要因が推奨の強さに影響しているためである。同様の理由から、観察研究からのエビデンスに基づいた強い推奨が作成されることがある。