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●GRADE 是如何執行的?

一、GRADE的目的：

　　根據GRADE工作小組 (working group) 的描述³， GRADE是提供系統性綜論 (systematic review) 作者與臨床指引 (clinical practice guideline; CPG) 制定小組一個整合證據與制定臨床建議的工具。

二、GRADE的架構：

　　整個GRADE的架構請參考下圖， 主要特點如下:

　　(1) 從問題開始，將問題拆解為PICO (Patient, intervention, comparison, outcome)

　　(2) 以結果(outcome)為中心，擷取不同研究 (a body of evidence) 的同一outcome進行分析 (通常是統合分析 meta-analysis)。
　　(3) 評定每個outcome的證據品質` (quality of evidence)
　　(4) 根據outcome的重...

●GRADE 是如何執行的?

一、GRADE的目的：

　　根據GRADE工作小組 (working group) 的描述³， GRADE是提供系統性綜論 (systematic review) 作者與臨床指引 (clinical practice guideline; CPG) 制定小組一個整合證據與制定臨床建議的工具。

二、GRADE的架構：

　　整個GRADE的架構請參考下圖， 主要特點如下:

　　(1) 從問題開始，將問題拆解為PICO (Patient, intervention, comparison, outcome)

　　(2) 以結果(outcome)為中心，擷取不同研究 (a body of evidence) 的同一outcome進行分析 (通常是統合分析 meta-analysis)。
　　(3) 評定每個outcome的證據品質` (quality of evidence)
　　(4) 根據outcome的重要性，擬定證據等級(level of evidence: 分為high, moderate, low, very low)及其建議強度 (recommendation strength: 分為strong 及weak)

　　評估證據等級是GRADE的核心，這部分通常是根據系統性文獻與統合分析的結果來進行 (一群研究而非單一研究)。

• 證據等級 (在多大程度上能夠確信預測值的正確性)

　　簡單來說，這個部分的評估所代表的就是你有多確定這樣的證據是正確(quality of evidence)，了解GRADE需要一些實證醫學的背景知識。此外，和牛津(Oxford) 實證醫學中心的level of evidence不同的是GRADE的對於證據品質的考量更為細緻。

　　簡單來說，GRADE評估證據等級乃根據下列五項降級因素，以及三項升級因素，而對於治療類問題而言，根據隨機對照研究結果完成的結果分析 (一般是藉由系統性文獻回顧)，一開始可以列在high quality，而根據觀察型研究的結果完成的結果分析一開始只能列在low quality。

經過升級因素及降級因素綜合考慮後的證據品質，可以進一步提供做為建議強度的參考。以下簡述五項降級因素，以及三項升級因素:

三、五項降級因素:

• 研究的限制 (Risk of bias)⁶

　　Risk of bias分析，主要是針對研究是否隨機分配、是否做到分配的隱匿、是否提供適當的盲化 (blinding) 、病人追蹤是否完整、是否有選擇性報告的可能。

• 結果不一致(Inconsistency)¹⁰

　　這部分主要是評估重要的結果在不同研究間是否呈現顯著的不一致，當不一致無法透過次族群分析等方法找出合理的解釋時，會影響我們對於預測值準確性的信心，所以建議要降低證據品質。但是如果不一致是可以解釋的，則不需要降級。​

• 研究的不直接性(Indirectness)⁸

　　這個部份可以透過PICO來分析，簡單說每個建議都有針對的病患族群，介入方式，比較的對象，及期待的結果。當這些建議的成分與統合研究的結果不相當時，就會產生不直接性，而影響了我們對於目標族群應用此建議所產生預測值的信心，所以建議要降低證據品質。

• 研究的不精確性(Imprecision)¹¹

　　​當研究的樣本數量不足，或是測量方式不夠精確而導致估計值的信賴區間太寬時，會影響我們對於預測值準確性的信心，所以建議要降低證據品質。所以這個部份可以透過計算最優信息樣本量(optimal information size，OIS) 來判斷，也可以透過信賴區間是否包含我們認定結果會影響決策的閥值(threshold)來決定。舉例而言，如果我們認定某項治療只要能夠降低25%的相對風險(RR = 0.75) 我們就會願意採用，當信賴區間包含了這個閥值(0.75)，雖然點估計值仍然小於閥值，我們仍然認為這個預測值可能不夠精確，所以建議要降低證據品質。

• 發表偏誤(Publication bias)⁹

　　Publication bias時，我們對於預測值的信心也會減弱，所以建議要降低證據品質。

四、三項升級因素⁷

• 效果非常顯著 (large effect)

　　許多不明白實證醫學的人，常常用跳傘的例子來奚落實證醫學，調侃說當由飛機跳下時，是否需要進行隨機對照研究證實降落傘的效果。​¹⁹其實在觀察型研究中，如果效果十分顯著時，可以強化我們對於預測值的信心。GRADE的原則是RR > 2 或是 < 0.5可以升一級，RR >5 或是 < 0.2可以升二級，直接成為High quality 的證據品質。

• 劑量效應(dose response)

　　此外，如果某項介入措施會隨著其強度的不同而表現出明顯的劑量效應時，我們對於這項介入所帶來的影響會有更強的信心，所以可以升級。

• 干擾因素妥善處理，且不致影響結論

　　如果研究已經儘可能的處理干擾因素了，而且似乎結論不受可能的干擾因素所影響，我們對於這項介入所帶來的影響會有更強的信心，所以可以考慮將其升級。

五、建議強度 (在多大程度上能夠確信遵守推薦意見利大於弊)

    當指引制訂委員會在針對某一項PICO進行建議時，須綜合考慮證據強度、利弊平衡、患者意願、治療費用而做出綜合性的建議。通常根據證據品質，制定指引的委員會應該對於某一項治療對於病患的幫助和傷害根據目前的文獻，有了更深入的看法，如果很確定某一項治療對於病患的幫助是大於傷害的，那麼就可以給予strong recommendation，但是如果證據品質不高，而沒有這麼有信心時，就可以給予weak recommendation。通常因為GRADE是以outcome為中心，所以當一個PICO可能有許多outcome時，就必須先對outcome做排序，之後的建議也要考慮outcome排序的結果。為了保守起見，建議應根據最重要結果的最低等級證據來決定。

五項降級因素:

研究的限制 (Risk of bias)6
Risk of bias分析，主要是針對研究是否隨機分配、是否做到分配的隱匿、是否提供適當的盲化 (blinding) 、病人追蹤是否完整、是否有選擇性報告的可能。

結果不一致(Inconsistency)10
這部分主要是評估重要的結果在不同研究間是否呈現顯著的不一致，當不一致無法透過次族群分析等方法找出合理的解釋時，會影響我們對於預測值準確性的信心，所以建議要降低證據品質。但是如果不一致是可以解釋的，則不需要降級。​
研究的不直接性(Indirectness)8
這個部份可以透過PICO來分析，簡單說每個建議都有針對的病患族群，介入方式，比較的對象，及期待的結果。當這些建議的成分與統合研究的結果不相當時，就會產生不...

五項降級因素:

研究的限制 (Risk of bias)6
Risk of bias分析，主要是針對研究是否隨機分配、是否做到分配的隱匿、是否提供適當的盲化 (blinding) 、病人追蹤是否完整、是否有選擇性報告的可能。

結果不一致(Inconsistency)10
這部分主要是評估重要的結果在不同研究間是否呈現顯著的不一致，當不一致無法透過次族群分析等方法找出合理的解釋時，會影響我們對於預測值準確性的信心，所以建議要降低證據品質。但是如果不一致是可以解釋的，則不需要降級。​
研究的不直接性(Indirectness)8
這個部份可以透過PICO來分析，簡單說每個建議都有針對的病患族群，介入方式，比較的對象，及期待的結果。當這些建議的成分與統合研究的結果不相當時，就會產生不直接性，而影響了我們對於目標族群應用此建議所產生預測值的信心，所以建議要降低證據品質。
研究的不精確性(Imprecision)11​
當研究的樣本數量不足，或是測量方式不夠精確而導致估計值的信賴區間太寬時，會影響我們對於預測值準確性的信心，所以建議要降低證據品質。所以這個部份可以透過計算最優信息樣本量(optimal information size，OIS) 來判斷，也可以透過信賴區間是否包含我們認定結果會影響決策的閥值(threshold)來決定。舉例而言，如果我們認定某項治療只要能夠降低25%的相對風險(RR = 0.75) 我們就會願意採用，當信賴區間包含了這個閥值(0.75)，雖然點估計值仍然小於閥值，我們仍然認為這個預測值可能不夠精確，所以建議要降低證據品質。