推奨を作成するという文脈で、正味の利益の確実性（certainty of net effect）を決定するステップ（１～９）を紹介してきました。
このアプローチは、以下の３つの仮定に基づいているという限界があります。
１．効果推定値は正規分布に準拠したデータを表す。
２．統合される効果推定値は独立しており、互いに相関していない。
３．統合される効果推定値に、一貫した測定単位を使用するための変換係数を掛けることができる。
＃２の仮定が成立することはほとんどないと考えられることから、正味の効果推定値の感度分析を実施する必要があります。
また、効果サイズが大きい場合には、CIと閾値の関連だけではなく、最適情報量（OIS）を考慮する必要があることをGRADEは認めており、今後さらにアプローチが洗練される予定です。
１．Net effect estimateを使った本アプローチ（Alper）は、GRADE working group内のプロジェクトグループによる概念論文であり、公式なGRADE指針ではないものの、エビデンスから推奨決定のプロセスを理解しやすい。
２．現時点で完全コンテキスト化アプローチとして、公式なGRADE指針は、Hultcrantらの手法(*)である。
*：The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. JCE 2017; 87: 4-13
・・・このアプローチに関する詳細は、「診療ガイドラインのためのGRADEシステム3版」のPart2を参照してください。
注：診療ガイドラインや公衆衛生ガイドラインにおいてGRADEの完全コンテキスト化アプローチの使用にチャレンジすることは重要と思いますが、なにか意見があるようならば、GRADE working groupにフィードバックをお願いします。
