{"id":4784,"date":"2017-03-30T14:55:50","date_gmt":"2017-03-30T13:55:50","guid":{"rendered":"https:\/\/bestpractice.bmj.com\/info\/?page_id=4784"},"modified":"2026-05-13T17:28:15","modified_gmt":"2026-05-13T16:28:15","slug":"o-que-e-grade","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/bestpractice.bmj.com\/info\/pt\/evidence\/aprenda-ebm\/o-que-e-grade\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 GRADE?"},"content":{"rendered":"

GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations) [Classifica\u00e7\u00e3o de Recomenda\u00e7\u00f5es, Avalia\u00e7\u00e3o, Desenvolvimento e An\u00e1lises] \u00e9 um arcabou\u00e7o transparente para desenvolver e apresentar resumos de evid\u00eancias que proporcionam uma abordagem sistem\u00e1tica para fazer recomenda\u00e7\u00f5es de pr\u00e1tica cl\u00ednica.[1-3] \u00c9 a ferramenta mais adotada para classificar a qualidade da evid\u00eancia e para fazer recomenda\u00e7\u00f5es, com mais de 100 organiza\u00e7\u00f5es do mundo inteiro endossando oficialmente a iniciativa GRADE.<\/span><\/p>
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Como funciona?<\/span><\/h2>
\r\nPrimeiramente, os autores decidem qual \u00e9 a quest\u00e3o cl\u00ednica, incluindo a popula\u00e7\u00e3o a que a pergunta se aplica, as duas ou mais alternativas, e os desfechos que mais importam para aqueles que enfrentam a decis\u00e3o [4]. Um estudo \u2014 idealmente uma revis\u00e3o sistem\u00e1tica \u2014 fornece a melhor estimativa do tamanho do efeito para cada resultado, em termos absolutos (por exemplo, uma diferen\u00e7a de risco) [3].<\/span>
\r\n
\r\nEm seguida, os autores avaliam a qualidade das evid\u00eancias, que \u00e9 melhor aplicada a cada desfecho, pois a qualidade das evid\u00eancias geralmente varia entre os desfechos.[5] Uma classifica\u00e7\u00e3o geral de qualidade de GRADE pode ser aplicada a um conjunto de evid\u00eancias em todos os resultados, geralmente tomando a menor qualidade de evid\u00eancia de todos os resultados que s\u00e3o cr\u00edticos para a tomada de decis\u00f5es [6].<\/span>
\r\n
\r\nGRADE tem quatro n\u00edveis de evid\u00eancia \u2014 tamb\u00e9m conhecidos como certeza em evid\u00eancia ou qualidade de evid\u00eancia: muito baixo, baixo, moderado e alto (Tabela 1). As evid\u00eancias de ensaios controlados aleatorizados come\u00e7am em alta qualidade e, devido a confus\u00e3o residual, evid\u00eancias que incluem dados observacionais come\u00e7am com baixa qualidade. A certeza nas evid\u00eancias \u00e9 aumentada ou diminu\u00edda por v\u00e1rias raz\u00f5es, descritas mais detalhadamente abaixo.<\/span>
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Tabela 1. Classifica\u00e7\u00f5es de certeza da GRADE<\/span><\/h4>
\r\n<\/caption>
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Certeza<\/strong><\/span><\/td>
\r\n		O que significa<\/strong><\/span><\/td>
\r\n<\/tr>
\r\n
Muito baixa<\/span><\/td>
\r\n		O verdadeiro efeito provavelmente \u00e9 muito diferente do efeito estimado<\/span><\/td>
\r\n<\/tr>
\r\n
Baixo<\/span><\/td>
\r\n		O verdadeiro efeito pode ser muito diferente do defeito estimado<\/span><\/td>
\r\n<\/tr>
\r\n
Moderado<\/span><\/td>
\r\n		Os autores acreditam que o verdadeiro efeito provavelmente \u00e9 pr\u00f3ximo do efeito estimado<\/span><\/td>
\r\n<\/tr>
\r\n
Alto<\/span><\/td>
\r\n		Os autores t\u00eam muita confian\u00e7a de que o verdadeiro efeito \u00e9 pr\u00f3ximo do efeito estimado<\/span><\/td>
\r\n<\/tr>
\r\n<\/tbody>
\r\n<\/table>
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A GRADE \u00e9 subjetiva<\/span><\/h2>
\r\nA GRADE n\u00e3o pode ser implementada mecanicamente \u2013 necessariamente h\u00e1 uma quantidade consider\u00e1vel de subjetividade em cada decis\u00e3o. Seria razo\u00e1vel que duas pessoas avaliando o mesmo corpo de evid\u00eancia chegassem a conclus\u00f5es diferentes a respeito de sua certeza. O que a GRADE oferece \u00e9 um arcabou\u00e7o reprodut\u00edvel e transparente para classificar a certeza na evid\u00eancia.[7]<\/span>
\r\n

O que torna uma evid\u00eancia mais incerta?<\/span><\/h2>
\r\nPara cada risco de vi\u00e9s, imprecis\u00e3o, inconsist\u00eancia, indireta e vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o, os autores t\u00eam a op\u00e7\u00e3o de diminuir seu n\u00edvel de certeza um ou dois n\u00edveis (por exemplo, de alto para moderado).<\/span>
\r\n
\r\n Os dom\u00ednios GRADE para classifica\u00e7\u00e3o para baixo<\/span>
\r\n
\r\n1. Risco de vi\u00e9s<\/strong><\/span>
\r\n
\r\n O vi\u00e9s ocorre quando os resultados de um estudo n\u00e3o representam a verdade devido \u00e0s limita\u00e7\u00f5es inerentes ao desenho ou \u00e0 condu\u00e7\u00e3o de um estudo [8]. Na pr\u00e1tica, \u00e9 dif\u00edcil saber em que grau os vieses potenciais influenciam os resultados e, portanto, a certeza \u00e9 menor no efeito estimado se os estudos informando o efeito estimado puderem ser tendenciosos.<\/span>
\r\n
\r\nExistem v\u00e1rias ferramentas dispon\u00edveis para avaliar o risco de vi\u00e9s em ensaios randomizados individuais [9] e estudos observacionais. [10, 11]<\/span>
\r\n
\r\nGRADE \u00e9 usado para classificar o corpo de evid\u00eancias no n\u00edvel do resultado<\/em> em vez do n\u00edvel de estudo. Portanto, os autores devem julgar se o risco de vi\u00e9s nos estudos individuais \u00e9 suficientemente grande que sua confian\u00e7a no efeito estimado do tratamento seja menor. As principais considera\u00e7\u00f5es sobre o risco de vi\u00e9s e uma descri\u00e7\u00e3o detalhada do processo de mudan\u00e7a do risco de vi\u00e9s no n\u00edvel do estudo para o risco de vi\u00e9s para um corpo de evid\u00eancias s\u00e3o descritas em detalhes na s\u00e9rie de diretrizes GRADE #4: Avalia\u00e7\u00e3o da qualidade da evid\u00eancia \u2014 limita\u00e7\u00f5es do estudo (risco de vi\u00e9s). [8]<\/span>
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\r\n2. Imprecis\u00e3o<\/strong><\/span>
\r\n
\r\n A abordagem GRADE para imprecis\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o centra-se no intervalo de confian\u00e7a de 95% em torno da melhor estimativa do efeito absoluto<\/em>[12] A certeza \u00e9 menor se a decis\u00e3o cl\u00ednica for suscept\u00edvel de ser diferente se o efeito verdadeiro se encontrasse na extremidade superior versus na extremidade inferior do intervalo de confian\u00e7a. Os autores tamb\u00e9m podem optar por diminuir a taxa de imprecis\u00e3o se a estimativa do efeito vier de apenas um ou dois pequenos estudos ou se houve poucos eventos [13]. Uma descri\u00e7\u00e3o detalhada da imprecis\u00e3o \u00e9 descrita na s\u00e9rie de diretrizes GRADE #6: Avaliando a qualidade da evid\u00eancia \u2014 imprecis\u00e3o. [12]<\/span>
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\r\n3. Inconsist\u00eancia<\/strong><\/span>
\r\n
\r\n A certeza em um corpo de evid\u00eancia \u00e9 maior quando h\u00e1 v\u00e1rios estudos que mostram efeitos consistentes. Ao considerar se a certeza deve ou n\u00e3o ser avaliada para inconsist\u00eancia, os autores devem inspecionar a similaridade das estimativas pontuais e a sobreposi\u00e7\u00e3o de seus intervalos de confian\u00e7a, bem como crit\u00e9rios estat\u00edsticos para heterogeneidade (p. ex.2<\/sup> e teste do qui-quadrado). [14] Uma discuss\u00e3o completa sobre inconsist\u00eancia est\u00e1 dispon\u00edvel na s\u00e9rie de diretrizes GRADE #7: classificando a qualidade da evid\u00eancia \u2014 inconsist\u00eancia. [14]<\/span>
\r\n
\r\n4. Indiretamente <\/strong><\/span>
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\r\n As evid\u00eancias s\u00e3o mais certas quando estudos comparam diretamente as interven\u00e7\u00f5es de interesse na popula\u00e7\u00e3o de interesse e relatam os resultados cr\u00edticos para a tomada de decis\u00e3o. A certeza pode ser avaliada para baixo se os pacientes estudados forem diferentes daqueles para os quais a recomenda\u00e7\u00e3o se aplica. A indirectid\u00e3o tamb\u00e9m pode ocorrer quando as interven\u00e7\u00f5es estudadas s\u00e3o diferentes dos resultados reais (por exemplo, um estudo de um novo procedimento cir\u00fargico em um centro altamente especializado s\u00f3 se aplica indiretamente a centros com menos experi\u00eancia). A indireta tamb\u00e9m ocorre quando o resultado estudado \u00e9 um substituto para um resultado diferente – tipicamente um que \u00e9 mais importante para os pacientes. Uma discuss\u00e3o completa sobre indirectness est\u00e1 dispon\u00edvel na s\u00e9rie de diretrizes GRADE #8: classificando a qualidade da evid\u00eancia \u2014 indirectness. [15]<\/span>
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\r\n5. Vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span>
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\r\n O vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o \u00e9 talvez o mais irritante dos dom\u00ednios GRADE, pois requer infer\u00eancias sobre a falta de evid\u00eancias. Diversos m\u00e9todos estat\u00edsticos e visuais s\u00e3o \u00fateis na detec\u00e7\u00e3o de vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o, apesar de apresentarem s\u00e9rias limita\u00e7\u00f5es. O vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o \u00e9 mais comum com dados observacionais e quando a maioria dos estudos publicados \u00e9 financiada pela ind\u00fastria. Uma discuss\u00e3o completa do vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o est\u00e1 dispon\u00edvel na s\u00e9rie de diretrizes da GRADE n\u00ba 5: classifica\u00e7\u00e3o da qualidade das evid\u00eancias \u2013 vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o.[16]<\/span>
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O que aumenta a confian\u00e7a na evid\u00eancia?<\/span><\/h2>
\r\nEm raras circunst\u00e2ncias a confian\u00e7a na evid\u00eancia pode ter sua classifica\u00e7\u00e3o aumentada (ver tabela 2). Primeiro, quando h\u00e1 uma magnitude muito grande de efeito, podemos estar mais certos de que h\u00e1 pelo menos<\/em> um pequeno efeito. Segundo, quando h\u00e1 uma claro gradiente dose-resposta. Terceiro, quando a confus\u00e3o residual tende a diminuir em vez de aumentar a magnitude do efeito (nas situa\u00e7\u00f5es que comportam um efeito). Uma discuss\u00e3o mais completa das raz\u00f5es para aumentar a classifica\u00e7\u00e3o da confian\u00e7a est\u00e1 dispon\u00edvel na s\u00e9rie 9 das diretrizes GRADE: Aumentando a classifica\u00e7\u00e3o da qualidade da evid\u00eancia.[17]<\/span>
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Tabela 2. Raz\u00f5es taxa de certeza em evid\u00eancia para cima ou para baixo<\/span><\/caption>
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A certeza pode ter a sua classifica\u00e7\u00e3o diminu\u00edda por:<\/strong><\/span><\/td>
\r\n		A certeza pode ter a sua classifica\u00e7\u00e3o aumentada por:<\/strong><\/span><\/td>
\r\n<\/tr>
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    \r\n \t
  • Risco de vi\u00e9s<\/span><\/li>
    \r\n \t
  • Imprecis\u00e3o<\/span><\/li>
    \r\n \t
  • Inconsist\u00eancia<\/span><\/li>
    \r\n \t
  • Indiretidade<\/span><\/li>
    \r\n \t
  • Vi\u00e9s de publica\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>
    \r\n<\/ul>
    \r\n<\/td>
    \r\n

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