Słownik metodologiczny · Synteza badań

GRADE – jak ocenić pewność danych naukowych?

GRADE to system oceny pewności zbioru danych o jednym wyniku: od wysokiej do bardzo niskiej. Pokazujemy punkty startowe, pięć powodów obniżenia oceny, przeliczenie RR na zdarzenia na 1000 osób w R i opis do pracy.

Strona główna / Słownik / GRADE

Opracowanie merytoryczne: · Opublikowano: · Aktualizacja:

W skrócie: GRADE ocenia pewność zbioru danych dla jednego wyniku jako wysoką, umiarkowaną, niską lub bardzo niską. Badania randomizowane zaczynają od wysokiej, obserwacyjne od niskiej. Ocenę obniżają ryzyko błędu, niespójność, pośredniość, nieprecyzyjność i błąd publikacji.

Co to jest GRADE?

GRADE (ang. Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) to system oceny pewności danych naukowych i siły zaleceń, przyjmowany przez coraz więcej organizacji na świecie (Guyatt i in., 2008). Pewność (dawniej „jakość”) oznacza, na ile ufamy, że oszacowanie efektu jest bliskie prawdziwemu. Ocenia się ją dla zbioru danych o jednym wyniku, a nie dla pojedynczego badania, w czterech kategoriach: wysoka, umiarkowana, niska, bardzo niska (Balshem i in., 2011).

Jak oceniać?

Dane z badań randomizowanych zaczynają od pewności wysokiej, a z badań obserwacyjnych od niskiej (Balshem i in., 2011). Pewność obniżają:

Każdy czynnik może obniżyć ocenę o jeden poziom (problem poważny) lub dwa (bardzo poważny). Duży efekt, zależność typu dawka–odpowiedź i zakłócanie działające przeciw obserwowanemu efektowi mogą ją podwyższyć, głównie w badaniach nierandomizowanych (Higgins i in., 2024).

Przykład

Metaanaliza badań randomizowanych daje dla nawrotu depresji ryzyko względne RR = 0.75, 95% CI [0.60, 0.94] (dane przykładowe). Tabela podsumowania wyników podaje też efekt bezwzględny. Przy ryzyku 300 na 1000 osób w grupie porównawczej oznacza to 225 nawrotów na 1000 przy interwencji, 95% CI [180, 282], czyli o 75 mniej (od 18 do 120 mniej). Większość badań miała wysokie ryzyko błędu w domenie brakujących danych, więc pewność obniżono o jeden poziom: do umiarkowanej.

Jak opisać w pracy

Pewność danych dla każdego wyniku oceniono w systemie GRADE (Balshem i in., 2011). Terapia wiązała się z mniejszym ryzykiem nawrotu, RR = 0.75, 95% CI [0.60, 0.94], co odpowiada 75 nawrotom mniej na 1000 osób (od 18 do 120 mniej). Pewność danych oceniono jako umiarkowaną, obniżając ją o jeden poziom z powodu ryzyka błędu.

Na co uważać

  • Nie oceniaj pojedynczych badań w GRADE. Badania ocenia się narzędziami ryzyka błędu, a GRADE – cały zbiór danych dla wyniku.
  • Uzasadnij każde obniżenie w przypisie do tabeli.
  • Pewność danych to nie siła zalecenia. Siła zalecenia zależy też od innych czynników (Balshem i in., 2011).

Pełny przykład tabeli podsumowania wyników znajdziesz we wpisie GRADE – ocena pewności danych naukowych.

Przykład reprodukowalny

Efekt bezwzględny do tabeli GRADE w R

Kod przelicza ryzyko względne z przedziałem ufności na liczbę zdarzeń na 1000 osób, jak w tabeli podsumowania wyników.

Z RR na zdarzenia na 1000 osób

Dane wejściowe: ryzyko w grupie porównawczej (300 na 1000) i RR z 95% CI z metaanalizy (dane przykładowe).

Co odczytać: ryzyko przy interwencji na 1000 osób i różnicę względem grupy porównawczej.

R
ryzyko_kontrola <- 300 / 1000                          # nawrót w grupie porównawczej: 300 na 1000 osób
rr <- c(RR = 0.75, dolna = 0.60, gorna = 0.94)         # efekt względny z metaanalizy, 95% CI
na_1000 <- round(1000 * ryzyko_kontrola * rr)          # ryzyko przy interwencji na 1000 osób
na_1000
1000 * ryzyko_kontrola - na_1000                       # o ile mniej zdarzeń na 1000 osób
Wynik w R
   RR dolna gorna 
  225   180   282 
   RR dolna gorna 
   75   120    18

Bibliografia oprogramowania

Wyniki pochodzą z uruchomienia pokazanego kodu w R 4.5.3 (bez dodatkowych pakietów).

  1. R: R Core Team. (2026). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.5.3) [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

Najczęstsze pytania

Od jakiego poziomu pewności zaczynają badania obserwacyjne w GRADE?

Od niskiego. Badania randomizowane zaczynają od wysokiego. Ocenę można potem obniżać, a w badaniach nierandomizowanych także podwyższać, np. przy dużym efekcie.

Jakie czynniki obniżają pewność danych w GRADE?

Ryzyko błędu, niespójność wyników, pośredniość, nieprecyzyjność i błąd publikacji. Każdy może obniżyć ocenę o jeden lub dwa poziomy.

Czy GRADE ocenia pojedyncze badania?

Nie. GRADE ocenia zbiór danych dla jednego wyniku, np. nawrotu choroby. Pojedyncze badania ocenia się narzędziami ryzyka błędu, takimi jak RoB 2 i ROBINS-I.

Powiązane hasła

RoB 2ROBINS-IAMSTAR 2MetaanalizaRyzyko względne (RR)NNT – liczba osób, które trzeba leczyć

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Poradnik

GRADE – pewność danych naukowych

Pięć dziedzin GRADE na przykładzie metaanalizy: ryzyko błędu, niespójność, nieprecyzyjność z progiem i OIS, tabela wyników i gotowy opis.

Czytaj →Poradnik

Metaanaliza krok po kroku

Od pytania do PRISMA 2020: g Hedgesa, model efektów losowych, heterogeniczność i przedział predykcji, moderatory, wykres lejkowy – z kodem metafor.

Czytaj →

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Wyceń analizęOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Balshem, H., Helfand, M., Schünemann, H. J., Oxman, A. D., Kunz, R., Brozek, J., Vist, G. E., Falck-Ytter, Y., Meerpohl, J., Norris, S., & Guyatt, G. H. (2011). GRADE guidelines: 3. Rating the quality of evidence. Journal of Clinical Epidemiology, 64(4), 401–406. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2010.07.015
  2. Guyatt, G. H., Oxman, A. D., Vist, G. E., Kunz, R., Falck-Ytter, Y., Alonso-Coello, P., & Schünemann, H. J. (2008). GRADE: An emerging consensus on rating quality of evidence and strength of recommendations. BMJ, 336(7650), 924–926. https://doi.org/10.1136/bmj.39489.470347.ad ● Otwarty dostęp
  3. Higgins, J. P. T., Thomas, J., Chandler, J., Cumpston, M., Li, T., Page, M. J., & Welch, V. A. (Eds.). (2024). Cochrane handbook for systematic reviews of interventions (Version 6.5, updated August 2024). Cochrane. https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current ● Otwarty dostęp

Cytowania BibTeX

@article{balshem2011grade, author={Balshem, H. and Helfand, M. and Schünemann, H. J. and Oxman, A. D. and Kunz, R. and Brozek, J. and Vist, G. E. and Falck-Ytter, Y. and Meerpohl, J. and Norris, S. and Guyatt, G. H.}, title={{GRADE guidelines: 3. Rating the quality of evidence}}, journal={Journal of Clinical Epidemiology}, year={2011}, volume={64}, number={4}, pages={401--406}, doi={10.1016/j.jclinepi.2010.07.015}}
@article{guyatt2008grade, author={Guyatt, Gordon H. and Oxman, Andrew D. and Vist, Gunn E. and Kunz, Regina and Falck-Ytter, Yngve and Alonso-Coello, Pablo and Schünemann, Holger J.}, title={{GRADE: An emerging consensus on rating quality of evidence and strength of recommendations}}, journal={BMJ}, year={2008}, volume={336}, number={7650}, pages={924--926}, doi={10.1136/bmj.39489.470347.ad}}
@misc{higgins2024cochrane, author={Higgins, Julian P. T. and Thomas, James and Chandler, Jacqueline and Cumpston, Miranda and Li, Tianjing and Page, Matthew J. and Welch, Vivian A.}, title={{Cochrane handbook for systematic reviews of interventions (Version 6.5, updated August 2024)}}, year={2024}, publisher={Cochrane}, url={https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current}}
R