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建議等級（英語：hierarchy of evidence）是以科學為根據的解決問題的方法。普遍用於大規模數據的權重排列，諸如流行病學領域。
歷史
[編輯]加拿大
[編輯]這個術語源自於1979的報告，「加拿大定期健康檢查工作組」（CTF）的報告中，用於證據品質衡量治療的有效程度，此測試有三個等級，再細分為二：
- I 級：至少一項證據來自隨機對照試驗，
- II1 級：至少一項證據來自設計良好的隊列研究或病例對照研究，即非隨機對照試驗
- II2級：有無時間和地點之間的比較
- III 級：權威機構的意見，基於臨床經驗、描述性研究或專家委員會的報告。
CTF將他們的建議分為5點 A-E 等級：A：具有良好的證據可供疾病參考，B：供疾病參考的證據水平普通，C：供疾病參考的證據水平不足，D：排除該建議， E：建議排除建議。
批評
[編輯]在創立的後的第一個十年後，證據等級受到的批評逐漸增加。在2011年，一個關於此的批評的系統性回顧研究發現整理出了主要的三種批評：程序性問題、比預期的更容易失誤以及作為一種科學哲學並不完備。[1]
多數的批評都被發表在了哲學期刊上，因此被許多職業為醫生的擁護者給忽略。邁克爾·羅林斯[2]及羅賓·布魯姆表明，此方法限制了研究結果對個別病患照護的影響，要了解病因，人口結構與實驗室研究都是必須的，而此方法忽律了醫療干預對研究的安全性與有效性所產生的影響。隨機對照實驗設計上需要體現出個組別之間的差異，而這需要將證據等級替換掉，改採用一種能建立流行病學與實驗室實驗間關係的網絡體系才能達成。[3]
根據研究設計來證據階級一直受到質疑，因為指引無法適當的定義關鍵詞、權重著重於非隨機分配對照研究，以及提供研究設計完整的限制項目。[4]
Stegenga曾經特別地將統合分析置於證據階級的最高處。Worrall和Cartwright曾經評論隨機分派對照研究應該相當接近此階級的最高處。[5][6][7]
羅斯·尤普舒爾於2005年表示實證醫學是成為更好的醫師的指南，但不是哲學信條。他指出實證醫學支持者表現出近乎福音教徒的熱情去說服實證醫學的優越性，而忽略那些幫助擴張實證醫學範圍的批評。[8]
Borgerson於2009年寫到位證據階級的高低並非絕對，而不要知識論般地為他們辯護，但是醫學研究者應該更注意處理普遍存在的偏差的社會機制。[9]La Caze指出雖然基礎科學利基於較低層級的實證醫學，但是它卻在具體說明實驗與分析、判讀資料上扮演重要角色。[10]
Concato於2004年反駁到實證階級給予隨機分派對照研究太多的影響力，而並不是所有的研究問題都可以被隨機分派對照研究所回答，不論是因為實務面或倫理議題。即便高品質的隨機分派對照研究已經提供證據了，其他研究類型的證據仍然是重要的。Stegenga認為證據評估系統是不合理的侷限且相較其他系統提供較少的資訊。
Christopher J Blunt在其2015年的博士論文中專門研究了醫學研究中的各種證據等級，研究表示此方法是臨床實踐中應用證據的不良基礎，因為證據等級方法背後的核心假設，即所謂「有高品質的回歸性分析研究所提供的平均療效結論可以證實一種治療方法的有效性」是站不住腳的，因此應該獨立評估每個來自不同研究各體的證據。[11]
Temp
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- ^ Blunt, Christopher J. Hierarchies of evidence in evidence-based medicine. PhD Thesis (London School of Economics and Political Science). September 2015 （英語）.
