GRADE建议通过检查95%可信区间（CI）为决定不精确性的最佳方法。在指南实际运用中，如果CI的上、下限值代表了真实效应，而临床实际情况与之不符时，必须降低证据质量级别（即对效应估计值的把握度）。除外当效应值很大且可信区间提示效应稳健，而总样本量不大且事件数很少的情况，其他应考虑因不精确性而降低证据质量级别。作此决定时，可计算有足够检验效能的单个试验所需的病例数（定义为“最优信息样本量”，即optimal information size，OIS）。对连续型变量，我们建议用类似方法，首先考虑可信区间上、下限值，再计算OIS。系统评价（SR）所需方法略有不同。如果95%CI不包括相对危险度（RR）为1，且总事件发生数或病例数超过OIS标准，则精确性良好。如果95%CI包括了明显获益或危害（我们建议以RR值lt;0.75或gt;1.25作粗标准），即使达到OIS要求，因不精确性而降低证据质量级别较恰当。