本文針對二分類變量結局指標相對（而非絕對）治療效果的不一致性。證據本身不會因不同研究結果具有一致性而升級，但可能因不一致而降低質量級別。衡量一致性的標準包括點估計值的相似性、可信區間的重疊程度以及統計學判定標準包括異質性檢驗和I2。系統評價作者應提出并檢驗少數幾個與患者、干預措施、結局指標以及方法學相關的先驗假設以探尋異質性來源。當不一致性很大且無法解釋時，因不一致性而降低質量級別是恰當的，特別當某些研究顯示有顯著益處而其他顯示無益甚至有害時（而非僅是療效大與療效小的比較）。明顯的亞組效應可能不可靠。如果亞組效應滿足以下條件，其可信度將會增加：基于少數幾個有具體方向的先驗假設、亞組比較來自研究內而非研究間、交互檢驗的P值小、結果有生物學意義。

引用本文： Gordon H. Guyatt,Andrew D. Oxman,Regina Kunz,James Woodcock,Jan Brozek,Mark Helfand,Pablo AlonsoCoello,Paul Glasziou,Roman Jaeschke,Elie A. Akl,Susan Norris,Gunn Vist,Philipp Dahm,Vijay K. Shukla,Julian Higgins,Yngve FalckYtter,Holger J. Schnemann,代表GRADE小組. GRADE指南：Ⅶ. 證據質量評價——不一致性△. 中國循證醫學雜志, 2011, 11(12): 1444-1451. doi: 10.7507/1672-2531.20110244 復制