실용성을 고려하여 간소화된 모형은 불확실성의 감소를 도모할 수 있다. 이처럼 불확실성 의 다양한 근원을 가능한 한 최대 범위 내에서 인지하고 설명하기 위한 노력은 예측 결과를 더욱 정교히 하는 데 있어 매우 중요하다. 불확실성은 농도반응함수에 대한 현재의 이해와 노출 예측값으로부터 발생할 수 있다. 또한 인지하지 못하고 있는 요소들에서 발생하는 불 확실성도 분명 있을 수 있다. 하지만 이러한 불확실성들에도 불구하고 AP-HRA는 유용하고 유의미한 결과를 제공한다. 그렇기 때문에 불확실성에 관하여 소통하는 것도 물론 중요하지 만, 의사결정자들이 AP-HRA의 결과를 진지하게 검토하고 고려할 수 있도록 메시지의 균형 을 맞추는 것이 매우 중요하다. 불확실성의 다양한 근원들은 GBD 2010 연구에서 볼 수 있듯이 몬테카를로 시뮬레이션이나 확률시뮬레이션 등을 통해 정량화가 가능하다.
정교한 예측 결과를 위해 불확실성의 원인을 인지, 설명할 수 있어야 한다. 불확실성은 농도반응함수에 대한 이해와 예측, 인지하지 못하는 요소 등으로 기인한다. AP-HRA는 유의미한 결과를 제공하므로, 이를 검토해야 한다.