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日本国内でもMinds（日本医療機能評価機構の利用情報サービス）が国内診療ガイドライン作成システムとしてGRADEシステムを正式に採用し，GRADEシステムを使った診療ガイドラインの作成は急増している．その最新の内容を日本語で学べる唯一無二の著書が満を持して登場した．診療ガイドライン作成に，必要な知識のすべてがここに！

【目次】
第3版の前書き
初版の前書き
初版の序文（Gordon Guyatt）
序文（日本語訳）
はじめに
本書の資料のダウンロード方法

Part 1●診療ガイドラインとGRADEシステム
1.1 診療ガイドラインとは
1.1-1 診療ガイドラインの定義
1.1-2 信頼できる診療ガイドライン
1.1-3 システマティックレビューのための基準
1.2 診療ガイドライン作成のプロセス
1.2-1 組織、予算、計画、ならびに研修
1.2-2 ガイドライントピックの優先順位の決定
1.2-3 ガイドライン作成グループのメンバー構成
1.2-4 ガイドライン作成グループプロセスの確立
1.2-5 対象読者の特定とトピックの選択
1.2-6 消費者や利害関係者の関与
1.2-7 利益相反（conflict of interest: COI）に関する検討
1.2-8 GRADEシステムとその理解
1.2-9 （PICO形式の）疑問の定式化
1.2-10 ‌アウトカムと介入の重要性、ならびに価値観や意向、効用値の検討
1.2-11 採用するエビデンスの決定、ならびにエビデンスの検索
1.2-12 エビデンスの要約、ならびに追加的情報の検討
1.2-13 エビデンス総体の確実性（質、確信性、または強さ）の判断
1.2-14 推奨の作成、ならびに推奨の強さの決定
1.2-15 エビデンスから推奨および決断を導き出すための枠組み
1.2-16 報告とピアレビュー
1.2-17 普及と実行
1.2-18 評価、使用と免責事項
1.2-19 更新

Part 2●‌シナリオを使ったGRADEシステムの手順：エビデンスから推奨へ
2.1 シナリオ
2.1-1 臨床上の疑問と分析的枠組み
2.1-2 患者にとって重要なアウトカム
2.2 エビデンスの検索・収集と統合
2.2-1 エビデンスの検索
2.2-2 エビデンスの収集と統合
2.3 各アウトカムのエビデンスの確実性評価
2.3-1 バイアスのリスク（risk of bias）
2.3-2 非直接性（indirectness）
2.3-3 非一貫性（inconsistency）
2.3-4 出版バイアス（publication bias）
2.3-5 不精確さ（imprecision）
2.3-6 GRADEエビデンスプロファイル
2.4 エビデンスから推奨へ（完全コンテキスト化アプローチ）
2.4-1 エビデンスプロファイルの見直し
2.4-2 推奨作成のための完全コンテキスト化アプローチ
2.4-3 完全コンテキスト化アプローチの利点と注意点
2.5 シナリオのEvidence to Decision（EtD）テーブルと推奨の提示

Part 3●予後研究へのGRADEシステムの適用
3.1 予後研究
3.2 なぜ予後（ベースラインリスク）のエビデンスが必要なのか
3.3 予後（ベースラインリスク）のエビデンスの確実性
3.3-1 研究デザイン
3.3-2 エビデンスの確実性のグレードを下げる5要因
3.3-3 エビデンスの確実性のグレードを上げる3要因
3.3-4 エビデンスの確実性評価における注意
3.4 予後研究（ベースラインリスク）に関するエビデンスプロファイル

Part 4●‌質的研究統合へのGRADEシステムの適用：CERQual
4.1 質的研究と診療ガイドライン
4.2 質的メタ統合とそのステップ
4.3 質的エビデンス統合をいつ使えるのか
4.3-1 ガイドラインスコープの定義
4.3-2 アウトカムの価値観や意向
4.3-3 許容可能性と実行可能性
4.3-4 実行
4.4 CERQual アプローチ
4.4-1 CERQualアプローチの目的と使用理由
4.4-2 CERQualの構成要素
4.4-3 ‌質的エビデンス統合の確信性の全体的CERQual評価
4.4-4 CERQualエビデンステーブル
4.5 質的研究およびCERQualにおける用語の定義

Part 5●‌‌ネットワークメタアナリシスへのGRADEシステムの適用
5.1 ネットワークにおける直接比較と間接比較、およびループ
5.1-1 なぜネットワーク推定値のグレードを評価する必要があるのか
5.1-2 ‌ネットワークメタアナリシスとPRISMA拡張声明206
5.2 ネットワークエビデンスへのGRADEシステム適用の進歩
5.2-1 ‌ネットワーク推定値のグレードを評価するために直接推定値および間接推定値のグレードを評価する際に、不精確さ（imprecision）に対処する必要はない
5.2-2 ‌直接エビデンスの確実性が「高」で、直接エビデンスのネットワーク推定値への寄与が少なくとも間接エビデンスの寄与と同じくらい大きい場合は、間接エビデンスのグレードを評価する必要はない
5.2-3 ‌一対比較レベルでの非整合性（incoherence）を評価するためにネットワークの全体的非整合性検定を信頼すべきではない
5.2-4 ‌直接エビデンスと間接エビデンスとの間に非整合性がある場合、各推定値のエビデンスの確実性が、いずれの推定値を信じるかを決定するのに役立つ
5.3 ネットワーク推定値のGRADE評価プロセスの手順
A 点推定値と信頼（信用）区間を提示する
B ネットワーク推定値のグレードを評価するために直接推定値のグレードを評価する
C ネットワーク推定値のグレードを評価するために間接推定値のグレードを評価する
D ネットワーク推定値のグレードを評価する
E 推定値の選択
5.4 NMAの各推定値のGRADE評価例
5.4-1 ネットワーク推定値の評価例と要約テーブル
5.4-2 SoFテーブルにおけるネットワーク推定値の提示
5.5 ランキング（ranking）の評価
5.6 NMAの解析法
5.6-1 CINeMA
5.7 NMAで使用される専門用語

Part 6●‌診断検査精度へのGRADEシステムの適用
6.1 診断検査に関する推奨の作成とGRADEシステム
6.2 診断検査・戦略の目的と役割
6.3 診断検査精度の評価方法とアウトカム
6.3-1 診断検査精度の評価方法
6.3-2 診断検査精度のアウトカム
6.4 診断検査・戦略に関する疑問の定式化
6.5 診断検査精度のエビデンス
6.5-1 診断検査精度のエビデンスの確実性
6.5-2 研究デザイン
6.5-3 エビデンスの確実性を決定し、グレードを下げるGRADE要因
6.6 診断検査精度のエビデンステーブル
6.7 診断検査精度のエビデンスから推奨作成
6.7-1 望ましい効果と望ましくない効果のバランス
6.7-2 アウトカム全般にわたる全体的なエビデンスの確実性
6.7-3 ‌想定される患者または集団にとって重要なアウトカムに対する価値観や意向
6.7-4 必要資源量（コスト）
6.8 診断検査・戦略に関する推奨作成例
6.8-1 臨床上の疑問と分析的枠組み（analytic framework）
6.8-2 EtDテーブルを使った評価

Part 7●追加資料
1. ‌信頼できる診療ガイドライン作成の基準（IOM）
2. ‌システマティックレビューのための基準（IOM）
3. ‌利益関係の宣言と利益相反の管理のためのG-I-N方針
4. PRISMA声明とチェックリスト
5. AMSTARチェックリスト
6. GRADEpro GDTの利用法
7. Evidence to Decisionフレームワーク
8. 推奨作成における合意形成法
9. 2×2テーブル
10. 診断研究のメタアナリシス
11. GRADEワークショップ資料：治療介入
12. GRADEワークショップ資料：診断研究
13. GIN-McMaster ガイドライン作成チェックリスト
14. オンライン資料

文献

索引