統計学における 「連続」 という用語は、通常、ある特定の範囲内で任意の値を取れるデータを指す（コクランハンドブック 第 9.2.3章）。真に連続したデータの例としては、距離、面積、量などがある。実際には、同じ統計的手法を、最も一般的な測定尺度および膨大な数のイベントの計算などといったその他のタイプのデータにも適用可能である（コクランハンドブック 第 9.2.4章）。
連続尺度または順序尺度で測定された連続アウトカムのための２つの重要な統合効果推定値が、平均差（MD）、または標準化平均差（SMD）である。これらのアウトカムの結果の提示は、計算された統合推定値の種類によって違ってくる。
注記
連続アウトカムの情報を完成させる際は、GRADEエビデンステーブルに表示するスコアの差を検討することが重要である。次に示す方法により、対照群の想定リスクと介入群の対応リスクにおけるスコアの差を提示することができる。
- ベースラインから研究終了時点にかけてのスコアの変化（変化スコア）
- 研究終了時のスコア（最終値）
アウトカムを命名する際には、それが絶対値なのか、それとも変化スコアなのかがわかるようにすること。
たとえば、痛み vs. 痛みの変化、あるいはQOL vs. QOLの変化を指定すること。
連続アウトカムを提示するもう１つの説明的方法は、平均比 （例、ある集団における平均的な体重増加と別の集団における平均的な体重増加の比）である。連続アウトカムとみなされる特別なケースとしては、率の比較あるいは比率（例、患者１人あたりの疾病悪化件数または患者１人あたりの新たなポリープ発生件数を、ある集団と別の集団とで比較したもの）がある。
連続アウトカムについて次の情報を入力する必要がある。