The Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation’ (GRADE) offers a widely adopted, transparent and structured process for developing and presenting summaries of evidence, including the certainty of evidence, for systematic reviews and recommendations in healthcare. GRADE defined certainty of evidence as ‘the extent of our confidence that the estimates of the effect are correct (in the context of systematic review), or are adequate to support a particular decision or recommendation (in the context of guideline)’. Realising the incoherence in the conceptualisation, the GRADE working group re-clarified the certainty of evidence as ‘the certainty that a true effect lies on one side of a specified threshold, or within a chosen range’. Following the new concept, in the context of both systematic reviews and health technology assessments, it is desirable for GRADE users to specify the thresholds and clarify of which effect they are certain. To help GRADE users apply GRADE in accordance with the new conceptualisation, GRADE defines three levels of contextualisation: minimally, partially and fully contextualised approaches, and provides possible thresholds for each level of contextualisation. In this article, we will use a hypothetic systematic review to illustrate the application of the minimally and partially contextualised approaches, and discuss the application of a fully contextualised approach in deciding how we are rating our certainty (i.e.target of the rating of certainty of evidence). No data are available.

中文翻译：

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在应用GRADE时，我们如何确定证据确定性评级的目标？

推荐、评估、制定和评价等级（GRADE）提供了一个广泛采用的、透明的和结构化的过程，用于开发和呈现证据摘要，包括证据的确定性，用于医疗保健领域的系统评价和建议。GRADE 将证据的确定性定义为“我们对效应估计是正确的（在系统评价的背景下）或足以支持特定决定或建议（在指南的背景下）的信心程度”。意识到概念化的不连贯性，GRADE 工作组将证据的确定性重新澄清为“真实效果位于特定阈值一侧或选定范围内的确定性”。遵循新理念，在系统评价和卫生技术评估的背景下，GRADE 用户最好指定阈值并阐明他们确定的效果。为了帮助 GRADE 用户根据新的概念应用 GRADE，GRADE 定义了三个级别的情境化：最低限度、部分和完全情境化的方法，并为每个情境化级别提供了可能的阈值。在本文中，我们将使用假设的系统回顾来说明最低限度和部分背景化方法的应用，并讨论完全背景化方法在决定我们如何评价我们的确定性（即证据确定性评级的目标）中的应用. 没有可用数据。GRADE 用户最好指定阈值并阐明他们确定的影响。为了帮助 GRADE 用户根据新的概念应用 GRADE，GRADE 定义了三个级别的情境化：最低限度、部分和完全情境化的方法，并为每个情境化级别提供了可能的阈值。在本文中，我们将使用假设的系统回顾来说明最低限度和部分背景化方法的应用，并讨论完全背景化方法在决定我们如何评价我们的确定性（即证据确定性评级的目标）中的应用. 没有可用数据。GRADE 用户最好指定阈值并阐明他们确定的影响。为了帮助 GRADE 用户根据新的概念应用 GRADE，GRADE 定义了三个级别的情境化：最低限度、部分和完全情境化的方法，并为每个情境化级别提供了可能的阈值。在本文中，我们将使用假设的系统回顾来说明最低限度和部分背景化方法的应用，并讨论完全背景化方法在决定我们如何评价我们的确定性（即证据确定性评级的目标）中的应用. 没有可用数据。部分和完全情境化的方法，并为每个情境化级别提供可能的阈值。在本文中，我们将使用假设的系统回顾来说明最低限度和部分背景化方法的应用，并讨论完全背景化方法在决定我们如何评价我们的确定性（即证据确定性评级的目标）中的应用. 没有可用数据。部分和完全情境化的方法，并为每个情境化级别提供可能的阈值。在本文中，我们将使用假设的系统回顾来说明最低限度和部分背景化方法的应用，并讨论完全背景化方法在决定我们如何评价我们的确定性（即证据确定性评级的目标）中的应用. 没有可用数据。