GRADE指南：25. 使用 GRADE 方法评估网络荟萃分析的确定性：解决不一致问题
2020-10-26 GRADE工作组 GRADE工作组 发表于上海
本文介绍了“建议评估、开发和评价分级” (GRADE) 工作组的官方指导，指导如何在评估网络荟萃分析证据的确定性时解决不一致问题。
中文标题：
GRADE指南：25. 使用 GRADE 方法评估网络荟萃分析的确定性：解决不一致问题
英文标题：
GRADE approach to rate the certainty from a network meta-analysis: addressing incoherence
发布机构：
发布日期：
2020-10-26
简要介绍：
本文介绍了“建议评估、开发和评价分级” (GRADE) 工作组的官方指导，指导如何在评估网络荟萃分析证据的确定性时解决不一致问题。不一致代表了对网络估计有贡献的直接估计和间接估计之间的重要差异。由于研究设计的局限性或出版偏见、间接性和不及物性而导致的偏见可能是造成不一致的原因。解决不一致需要判断对网络估计的影响的重要性。审阅者需要警惕通过降低不一致性和其他密切相关的 GRADE 领域的评级而误导性地得出过低的确定性评级的可能性。本文描述和说明了这些问题中的每一个，并提供了有关如何处理它们的明确指导。
相关资料下载：
brignardello-petersen2018.pdf
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