09 de fevereiro de 2026
CONTEXTO
Para entender a avaliação da certeza de uma evidência, primeiro é preciso falar sobre confiança.
Profissionais de saúde, gestores de políticas em saúde e pacientes precisam saber o grau de certeza que temos nos resultados do conjunto de evidências utilizadas para embasar as recomendações em saúde. Identificar a certeza que temos em uma evidência não é uma tarefa simples e requer métodos rigorosos, estruturados e transparentes.
Revisões sistemáticas metodologicamente adequadas são consideradas a melhor evidência para auxiliar na tomada de decisão. Uma das etapas de uma revisão sistemática é a avaliação da certeza do conjunto de evidências obtidas após o processo de mapeamento, avaliação e síntese dos estudos que melhor respondem a uma pergunta de pesquisa.
EXEMPLO
Uma revisão sistemática hipotética conclui que há evidência de certeza moderada de que o analgésico “cefalina” melhora a dor e a qualidade de vida de adultos com cefaleia crônica.
Mas o que significa “certeza moderada”? Como interpretar este sumário da certeza das evidências fornecido em uma revisão sistemática?
ABORDAGEM GRADE
A abordagem GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation)1 foi desenvolvida por um grupo de pesquisadores (GRADE Working Group –https://www.gradeworkinggroup.org/) com o objetivo de avaliar e graduar a certeza do conjunto de evidências em uma revisão sistemática, ou seja, a confiança que depositamos sobre a eficácia e segurança de um tratamento, por exemplo. O GRADE classifica a certeza das evidências em quatro níveis [1,2]:
- Alta: há confiança de que o efeito estimado esteja próximo ao verdadeiro efeito da intervenção. É improvável que estudos futuros alterem a confiança na estimativa do efeito.
- Moderada: há confiança moderada no efeito estimado. É provável que novos estudos possam impactar a confiança na estimativa do efeito e talvez modificá-la.
- Baixa: a confiança no efeito estimado é limitada. É muito provável que estudos futuros tenham um impacto importante na estimativa do efeito e provavelmente modificá-la.
- Muito baixa: há importante grau de incerteza na estimativa do efeito.
APLICAÇÃO DO GRADE
Em resumo, primeiramente, identifica-se o desenho dos estudos primários incluídos na revisão sistemática em questão. Ensaios clínicos randomizados possuem, inicialmente, alta certeza de evidência pois, quando conduzidos de modo adequado, são o melhor desenho de estudo para responder a questões sobre tratamento. Os estudos observacionais (nos quais não há randomização) são passíveis de vieses que podem influenciar os efeitos de uma intervenção e, por esta razão, partem de baixa certeza de evidência na avaliação do GRADE. A abordagem GRADE possui critérios que reduzem ou aumentam a certeza do conjunto de evidências em 1 ou 2 níveis, de acordo com o Quadro 1. Ressalta-se que esta avaliação é feita pelos autores da revisão sistemática e considerando cada desfecho analisado na revisão
Quadro 1. Critérios para avaliação da certeza da evidência pela abordagem GRADE, considerando ensaios clínicos [1-3].
| Fatores que REDUZEM a certeza da evidência (ensaios clínicos e estudos observacionais) | |
| Risco de viés | Trata da qualidade metodológica dos estudos incluídos. Exemplo: falta de mascaramento, processo de randomização inadequado (no caso dos ensaios clínicos), perdas de participantes por razões que diferiram no braço intervenção e no braço comparador etc. |
| Inconsistência | Refere-se à diversidade clínica, metodológica e estatística entre os estudos que contribuíram para a síntese dos resultados para um desfecho. Exemplo: estudos que avaliam o mesmo tratamento, porém em populações diferentes ou emprega métodos de avaliação muito distintos, levando a resultados muito discrepantes entre si. |
| Evidência indireta | Ocorre quando os componentes da pergunta de interesse (população, intervenção, comparador e/ou os desfechos analisados) não são respondidos diretamente pelos estudos primários disponíveis. Exemplo: estudos primários que avaliam adultos e crianças em uma revisão sistemática cuja população de interesse são apenas crianças. |
| Imprecisão | Um pequeno tamanho de amostra e poucos eventos nos grupos comparadores (por exemplo, a ocorrência de poucos eventos adversos) resulta em amplo intervalo de confiança e pouca precisão nos resultados. |
| Viés de publicação | Deve-se investigar se não há viés de publicação, ou seja, o viés decorrente da menor probabilidade de estudos que não mostram efeito positivo de uma intervenção de serem publicados. Para isso, podemos lançar mão de métodos estatísticos e gráficos, como o gráfico de funil. |
| Fatores que AUMENTAM a certeza da evidência (estudos observacionais) – Importante: é possível aumentar a certeza da evidência APENAS se, no estudo observacional, NÃO houver fatores que a reduzam | |
| Magnitude do efeito | Forte evidência de associação entre causa e efeito. Por exemplo, ao avaliar a correlação entre uma exposição e uma doença, encontramos um valor muito expressivo de risco relativo, logo, temos mais certeza de que a referida exposição pode causar a doença. |
| Presença do gradiente dose-resposta | Quanto maior a exposição maior o efeito. Exemplo: doses maiores de determinado medicamento mostram melhores resultados, enquanto doses menores levam a resultados modestos. |
| Fatores de confusão residuais | Alguns fatores de confusão residuais (Não mensurados ou não identificados) associados aos desfechos de interesse do estudo podem subestimar o resultado encontrado e, com isso, aumentar a confiança no efeito. Nesse exemplo ilustrativo extraído do GRADE book [4], um estudo pode verificar que pacientes que são tratados em centros especializados vivem mais que aqueles tratados em unidades de saúde comuns. Sabemos que, no entanto, centros especializados recebem casos mais graves do que as unidades de saúde comuns. Esse fator de confusão (severidade da doença) não foi considerado e, mesmo assim, centros especializados se mostraram superiores às unidades de saúde comuns, o que aumenta a nossa confiança nos bons resultados apresentados pelos centros especializados [4]. |
PROXIMOS PASSOS
O GRADE Working Group também tem trabalhado continuamente no aperfeiçoamento da abordagem, para além do contexto de sínteses de evidência, incluindo a avaliação da certeza da evidência no contexto de diretrizes, sínteses qualitativas, cenários com foco na equidade e na adaptação de diretrizes. Para atualizações sobre estes tópicos, recomenda-se como leitura complementar a série de artigos sobre o GRADE publicados periodicamente na revista Journal of Clinical Epidemiology, como o artigo 39, sobre a utilização do GRADE-ADOLOPMENT para adotar, adaptar ou criar recomendações contextualizadas a partir de diretrizes de origem e sínteses de evidências [5].
CONCLUSÃO
Em conclusão, a tomada da decisão clínica com base em resultados de revisões sistemáticas é mais bem embasada pela avaliação da certeza da evidência com a abordagem GRADE. Tendo em vista o grande número de publicações científicas disponíveis em bases de dados, é imprescindível poder contar com um sistema que nos dá confiança no momento da tomada de decisão em saúde.
AUTORES
Versão 1- 28/01/2022
Giullia Carvalho Mangas Lopes, aluna da Universidade Metropolitana de Santos (UNIMES)
Luís Eduardo Fontes, professor titular da Disciplina de Urgência e Emergência da Faculdade de Medicina de Petrópolis. Rachel Riera, Professora adjunta, Disciplina de Medicina Baseada em Evidências, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).
Versão 2- 09/01/2026
Daniele Ho, farmacêutica, Disciplina de Medicina Baseada em Evidências, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).
Rachel Riera, MD, MSc, PhD. Professora associada, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).
Citar como: Lopes GCM, Fontes LE, Ho D, Riera R. Abordagem Grade. Estudantes para Melhores Evidências. Disponível em: [adicionar link da página da web]. Postado em 09/02/2026. Acessado em [adicionar dia, mês e ano de acesso].
Referências
1. Guyatt GH, Oxman AD, Vist GE, Kunz R, Falck-Ytter Y, Alonso-Coello P, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE: an emerging consensus on rating quality of evidence and strength of recommendations. BMJ. 2008 Apr 26;336(7650):924-6. doi: 10.1136/bmj.39489.470347.AD.
2. The GRADE working group, 2004-2021 [online]. Disponível em: https://www.gradeworkinggroup.org/#pub. Acessado em 9 de fevereiro de 2026.
3. (Chapter Authors). [Title of the chapter]. In: Neumann I, Schünemann H (Editors). [list the section editors] (Section Editors). The GRADE Book version 1.0 (updated September 2024). The GRADE Working Group. Disponível em: https://book.gradepro.org. Acessado em 9 de fevereiro de 2026.
4. Neumann I, Brennan S, Meerpohl J, Davoli M, Coello PA, Akl E, Dahm P, Skoetz N, Xia J, Brozek J, Schünemann HJ, Cuello C. Overview of the GRADE approach. GRADE Book. 28 Nov 2025. Disponível em: https://book.gradepro.org/guideline/overview-of-the-grade-approach#certainty-of-the-evidence-about-the-effect-of-interventions/three-domains-can-increase-the-certainty-of-the-evidence-of-nrsi. Acessado em 9 de fevereiro de 2026.
5. Klugar M, Lotfi T, Darzi AJ, Reinap M, Klugarová J, Kantorová L, Xia J, Brignardello-Petersen R, Pokorná A, Hazlewood G, Munn Z, Morgan RL, Toews I, Neumann I, Bhatarasakoon P, Stein AT, McCaul M, Mathioudakis AG, D’Anci KE, Leontiadis GI, Naude C, Vasanthan LT, Khabsa J, Bala MM, Mustafa R, DiValerio Gibbs K, Nieuwlaat R, Santesso N, Pieper D, Mokrane S, Soghier I, Lertwatthanawilat W, Wiercioch W, Sultan S, Rozmarinová J, Drapačová P, Song Y, Amer M, Amer YS, Sayfi S, Verstijnen IM, Shin ES, Saz-Parkinson Z, Pottie K, Ruspi A, Marušić A, Saif-Ur-Rahman KM, Rojas MX, Akl EA, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE guidance 39: using GRADE-ADOLOPMENT to adopt, adapt or create contextualized recommendations from source guidelines and evidence syntheses. J Clin Epidemiol. 2024 Oct;174:111494. doi: 10.1016/j.jclinepi.2024.111494. Epub 2024 Aug 6. Erratum in: J Clin Epidemiol. 2025 Nov;187:111969. doi: 10.1016/j.jclinepi.2025.111969. PMID: 39117011.