推移性の評価を行ない、仮確実性(不精確さがまだ)とする。チェックリストなどを利用する。NMA確実性評価の出発点は、支配的な方(直接または間接)とすべきである。ンスの確実性を考慮して、選択し、出発点とする。決める(出発点・incoherence(非整合性)と不精確さがまだ)。ムは一見、複雑だが、ゆっくり一度読むと、理にかなっており理解できる。S15では、間接証拠のみを考慮する。adequate・適切か?」は、不精確さで判断するようだ。若干矛盾するが、詳細が不明であった。バイナリーアウトカムの場合、GRADE論文の最適情報量(OIS)基準を参考に、不精確さを判断する。連続アウトカムの場合は、経験則による閾値-800(各群400)を用いる。直接エビデンスのサンプルサイズがOISを満たす場合、直接エビデンスは適切であるとする。バイナリーおよび連続アウトカムについては、GRADE論文の公式を参照して「有効サンプルサイズ」を計算する。間接的エビデンスによる「有効サンプルサイズ」がOISを満たす場合、その間接的エビデンスは適切であるとする。Dominant(優勢・支配的)の判定は、論文に明確な記載がないが、基本は寄与率だろう。値は、NMA推定値にかなり寄与しているだろう」という内容もあるようだ。推定が少なくとも間接推定と同程度にNMA推定に寄与していることを確認する。比較選択となっても、間接推定値が選ばれることはないので、評価しなくて良い。確さも評価)な間接推定値の確実性まで、評価する必要はない。あり得ない」ということだろう。いないincoherentとみなす)。非整合性のためのノード分割検定のp値>0.01ならば、整合性ありと判断する事は通常ない。間接の2つの推定値が同じ方向と程度を示し、信頼区間が重複していれば整合的であるだろう。合、レビュアーは、NMA推定の確実性が首尾一貫していないとして評価を下げることを検討すべきである。定が常に最良の選択肢を示すわけではない。精確で、より確実性が高くなる可能性がある。