[GRADE-CPG解説資料-25]
これまで、CQに関連した各アウトカムについて、グレードダウン要因とグレードアップ要因をチェックして、エビデンスの確実性（Certainty of evidence: CoE）をGRADEの４段階の一つに評価したわけですが、GRADEの各等級には定義（GRADE2版の表4.4-8）があります。
表１. GRADEにおけるエビデンスの等級と質
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エビデンスの質 （確実性） |
従来の定義 | 新しい定義 |
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高 (High) |
今後の研究によって効果推定値に対する確信性が変わる可能性は低い。 | 真の効果が効果推定値に近いことに大きな確 信がある。 |
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中 (Moderate) |
今後の研究によって効果推定値に対する確信性に重要な影響がおよぶ可能性が高く，推定値が変わる可能性がある。 | 効果推定値に対し中等度の確信がある。つまり，真の効果は効果推定値に近いと考えられるが，大きく異なる可能性も否めない。 |
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低 (Low) |
今後の研究によって効果推定値に対する確信性に重要な影響がおよぶ可能性が非常に高く，推定値が変わる可能性が高い。 | 効果推定値に対する確信性には限界がある。真の効果は効果推定値とは大きく異なるかもしれない。 |
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非常に低 (Very low) |
あらゆる効果推定値が不確実である。 | 効果推定値に対し，ほとんど確信が持てない。真の効果は，効果推定値とは大きく異なるものと考えられる。 |
GRADE working groupが上記の２つの基準（従来の基準と新しい基準）を発表している理由は以下です（GRADE2版の4.4-4.2章）。
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ある問題に関しては，より質の高いエビデンスの登場を期待できない場合があり，その際にはGRADE による従来のエビデンスの質の定義を利用できない状況がありえるという一部の批判があったことから，そのような場合にも対応できるよう，GRADE ワーキンググループは新しい定義を発表している。しかし，新しいエビデンスが入手できそうにない状況においては，従来の定義を使うことを勧めている。
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さて、具体的な対応として、（たとえば従来基準の）「今後の研究によって効果推定値に対する確信性に重要な影響がおよぶ可能性～～，推定値が変わる可能性～～」という定義を、我々はどのように活用すべきなのでしょうか？
効果推定値の大きさや信頼区間の幅を利用することもできます。また、OIS基準や逐次解析（TSA）を利用することもできます。他の指標としては、出版バイアスの検討における「フェイルセーフ数 fail–safe N (Rosenthal, Orwin)」かもしれません（検出力が低いという問題がある）。
いずれにしても、GRADEを使って推奨を作成しようとする診療ガイドライン作成チームは、常に上記のエビデンスの確実性の定義（表１）を念頭に置く必要があります。
エビデンスの確実性評価において、単純に機械的にグレードダウン・グレードアップしてはよくないということです。
あるRCTのエビデンス総体において、RoB、inconsistency、imprecisionがそれぞれ深刻な限界があっても、実は、以下のようなケースがありえます。
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例 この場合、３つのドメイン（RoB, inconsistency, imprecison）による3段階グレードダウンは、（エビデンスの確実性判定としては）非常に不適切ということになります。ほぼ共通の理由での1~2段階グレードダウンでよいだろうということです。異質性がbaseline riskの違いで説明できるならば、inconsistencyはなく、むしろサブグループ別のエビデンスの提示が適切かもしれません。 つまり、RCTエビデンスの等級が、1段階グレードダウンして「中」ならば、その意味は、 |
このように、SRチームは、エビデンスの確実性の定義（表１）を常に念頭においてCoEを判断する必要があります。
単純に、「高」からグレードダウン要因の数に依存して等級を下げることは回避すべきであり、iterativeな検討プロセスが必要なわけです。
