Войти
Подход GRADE (градация оценки, разработки и оценки рекомендаций) является методом оценки достоверности доказательств (также известной как качество доказательств или достоверность оценок эффекта) и силы рекомендаций в области здравоохранения. Он обеспечивает структурированную и прозрачную оценку важности результатов альтернативных стратегий ведения, признание пациентов и общественных ценностей и предпочтений, а также исчерпывающие критерии для снижения и повышения достоверности доказательств. Это имеет важное значение для тех, кто обобщает данные для систематических обзоров, оценок медицинских технологий и руководств по клинической практике, а также для других лиц, принимающих решения.
GRADE начался в 2000 году как сотрудничество методологов, разработчиков руководств, биостатистов, клиницистов, ученых в области общественного здравоохранения и других заинтересованных участников. GRADE разработал и внедрил общий, прозрачный и разумный подход к оценке качества доказательств (также известного как достоверность доказательств или достоверность оценок эффекта) и силы рекомендаций в здравоохранении
Подход GRADE отделяет следующие рекомендации от оценки доказательств как сильных или слабых. Рекомендации использовать или не использовать вариант (например, вмешательство) должны основываться на компромиссе между желательными последствиями следования рекомендации, с одной стороны, и нежелательными последствиями, с другой. Если желаемые последствия перевешивают нежелательные, лица, принимающие решения, порекомендуют вариант, и наоборот. Неопределенность, связанная с выбором между желательными и нежелательными последствиями, будет определять силу рекомендаций. Критерии, определяющие этот баланс последствий, перечислены в таблице 2. Кроме того, он предоставляет лицам, принимающим решения (например, клиницистам, другим поставщикам медицинских услуг, пациентам и лицам, определяющим политику), руководство по использованию этих рекомендаций в клинической практике, общественном здравоохранении и политике.. Чтобы добиться простоты, подход GRADE классифицирует качество доказательств на один из четырех уровней: высокое, среднее, низкое и очень низкое:
Качество доказательств по шкале GRADE оценивается следующим образом. :
| Высокий | Существует большая уверенность в том, что истинный эффект близок к предполагаемому. |
| Умеренный | Имеется умеренная уверенность в оценке эффекта: истинный эффект, вероятно, будет близок к предполагаемому эффекту, но есть вероятность, что он существенно отличается. |
| Низкий | В оценочном эффекте имеется ограниченный эффект: истинный эффект может существенно отличаться от оцененного эффекта. |
| Очень низкий | Существует очень мало уверенности в оценке эффекта: истинный эффект, вероятно, будет существенно отличаться от оцененного эффекта. |
Рабочая группа GRADE разработала программное приложение, которое упрощает использование подхода, позволяет разрабатывать сводные таблицы и содержит справочник GRADE. Программное обеспечение бесплатно для некоммерческих организаций и доступно в Интернете. Подход GRADE для оценки достоверности доказательств широко применим, в том числе в вопросах диагностики, прогноза, сетевого метаанализа и общественного здравоохранения.
Факторы и критерии, определяющие направление и сила рекомендации:
| Фактор и критерии * | Как фактор влияет на направление и силу рекомендации |
|---|---|
| Проблема Этот фактор может быть объединен с балансом преимуществ и вред и бремя. | Проблема определяется важностью и частотой обращения к проблеме здравоохранения (бремя болезни, распространенность или исходный риск). Если проблема очень важна, более вероятна сильная рекомендация. |
| Ценности и предпочтения | Здесь описывается, насколько важны результаты в отношении здоровья для пострадавших, насколько они изменчивы и есть ли в этом сомнения. Чем меньше вариативности или неопределенности в отношении ценностей и предпочтений в отношении критических или важных результатов, тем более вероятно, что рекомендация будет сильной. |
| Качество доказательств | Доверие к любой оценке критериев, определяющих направление и силу рекомендации, определит, будет ли предложена сильная или условная рекомендация. Однако общее качество, которое приписывается рекомендации, - это качество доказательств о влиянии на важные для населения исходы. Чем выше качество доказательств, тем больше вероятность того, что рекомендация будет сильной. |
| Польза, вред и бремя | Это требует оценки абсолютного воздействия как пользы, так и вреда, а также их важности. Чем больше чистая выгода или чистый вред, тем больше вероятность того, что будет сильная рекомендация за или против опциона. |
| Последствия для ресурсов | Здесь описывается, насколько ресурсоемким является вариант, является ли он рентабельным и дает ли дополнительная выгода. Чем более выгодными или явно невыгодными являются эти последствия для ресурсов, тем более вероятно, что это сильная рекомендация. |
| Справедливость Этот фактор часто рассматривается в рамках предпочтений в отношении ценностей и часто также включает соображения ресурсов. | Чем выше вероятность уменьшения неравенства или увеличения справедливости и чем более доступным является вариант, тем более вероятно, что это сильная рекомендация.. |
| Приемлемость Этот фактор можно интегрировать с балансом пользы, вреда и бремени. | Чем больше приемлемость варианта для всех или большинства заинтересованных сторон, тем выше вероятность сильной рекомендации. |
| Осуществимость Этот фактор включает соображения относительно ценностей и предпочтений, а также последствий для ресурсов. | Чем больше приемлемость варианта для всех или большинства заинтересованных сторон, тем выше вероятность сильной рекомендации. |
Более 100 организаций (включая Всемирную организацию здравоохранения, Национальный институт Великобритании Health and Care Excellence (NICE), Канадская целевая группа по профилактике здравоохранения, Министерство здравоохранения Колумбии и другие) одобрили и / или используют GRADE для оценки качества доказательств и силы рекомендаций в области здравоохранения. (См. Примеры руководств по клинической практике с использованием GRADE онлайн.)
