Metodología de calificación de evidencia
Cómo evaluamos y calificamos la investigación sobre suplementos.
Cada afirmación sobre ingrediente-condición en nuestros sitios recibe una calificación con letra (A a F) basada en la totalidad de la evidencia revisada por pares disponible. Esta página explica exactamente cómo llegamos a cada calificación: nuestra metodología es transparente y reproducible.
Definiciones de calificación
Strong Evidence
Multiple high-quality randomized controlled trials (RCTs) or meta-analyses with consistent positive results. Combined sample size exceeds 500 participants across 5 or more independent studies.
Ejemplo: Melatonin for sleep onset latency — supported by 20+ RCTs with consistent results.
Moderate Evidence
At least one well-designed RCT showing positive results, supported by additional studies. Results are mostly consistent across the evidence base, with adequate combined sample sizes.
Ejemplo: Magnesium for sleep quality — supported by several RCTs with mostly positive outcomes.
Limited Evidence
Preliminary positive findings from small RCTs, observational studies, or mixed results across studies. Evidence is promising but insufficient to draw firm conclusions.
Ejemplo: L-theanine for sleep — small positive studies exist but larger trials are needed.
Preliminary Evidence
Only in vitro, animal, case report, or pilot study data available. Or human studies exist but with inconsistent or inconclusive results. More research is needed.
Ejemplo: Ashwagandha for hair growth — limited to preclinical and small pilot studies.
Negative Evidence
Fewer than 30% of studies show positive effects, with two or more studies available. The weight of evidence suggests the ingredient does not provide the claimed benefit, or may cause harm.
Ejemplo: An ingredient where multiple RCTs show no benefit over placebo.
Algoritmo de puntuación
La calificación de evidencia se calcula a partir de cuatro dimensiones de puntuación independientes, cada una contribuyendo a una puntuación acumulativa que se asigna a una calificación con letra.
| Dimensión | Rango de puntuación | Descripción |
|---|---|---|
| Calidad del tipo de estudio | 0–4 | Tipo de estudio de mayor calidad: metaanálisis (4), ECA (3), ECC/cohorte (2), observacional (1), in vitro/revisión (0) |
| Consistencia | -1 to +1 | >70% de resultados positivos: +1, <30% positivos: -1, en otro caso 0 |
| Tamaño de muestra | -1 to +1 | Total de participantes: ≥500 (+1), ≥100 (0), <100 (-1) |
| Cantidad de estudios | -1 to +1 | Número de estudios: ≥5 (+1), ≥2 (0), <2 (-1) |
Asignación final de calificación: Puntuación ≥6 → A, ≥4 → B, ≥2 → C, ≥0 → D. F forzada cuando <30% positivo con ≥2 estudios.
Proceso de investigación
Systematic Search
Identify relevant research from PubMed
For each ingredient-condition pair, we conduct systematic PubMed searches using MeSH terms and title/abstract keywords. We prioritize randomized controlled trials (RCTs), meta-analyses, and systematic reviews, while also including observational studies and pilot trials for emerging evidence.
Paper Screening
Filter for relevance and quality
Retrieved papers are screened for relevance to the specific ingredient-condition relationship. We filter by study type (prioritizing interventional over observational), population (human studies preferred), and publication quality (peer-reviewed journals only).
PICO Extraction
Extract structured study data
From each included study, we extract structured PICO data: Population (sample size, demographics), Intervention (substance, dosage, duration, form), Comparison (placebo or active comparator), and Outcome (primary endpoint, effect size, statistical significance). AI-assisted extraction is validated against source text.
Evidence Grading
Calculate algorithmic grade (A-F)
Our grading algorithm scores each ingredient-condition pair based on four dimensions: (1) highest study type quality, (2) consistency of positive results across studies, (3) total combined sample size, and (4) number of independent studies. The final score maps to a letter grade from A (Strong) to F (Negative).
Publication
Review and publish evidence summaries
Generated evidence summaries undergo compliance review for FDA/FTC adherence. All language uses structure/function claims only. Evidence grades are recalculated automatically when new research is added to the database, ensuring grades reflect the most current body of evidence.
Fuentes de datos
Limitaciones
Nuestra metodología tiene limitaciones conocidas que los usuarios deben tener en cuenta:
- Buscamos principalmente en PubMed, lo que puede no capturar toda la investigación relevante (p. ej., estudios publicados en revistas no indexadas).
- La extracción de datos asistida por IA, aunque validada, puede ocasionalmente malinterpretar diseños de estudio complejos.
- Nuestro algoritmo de calificación pondera la cantidad de estudios y el tamaño de muestra por igual, lo que puede no reflejar la verdadera importancia de cada factor en todos los contextos.
- Las calificaciones de evidencia reflejan el estado actual de la investigación y pueden cambiar a medida que se publican nuevos estudios.
- Las respuestas individuales a los suplementos varían. Una calificación de evidencia alta no garantiza la efectividad para cada individuo.
Aviso legal FDA: Estas declaraciones no han sido evaluadas por la Food and Drug Administration. Los productos y la información en este sitio web no están destinados a diagnosticar, tratar, curar ni prevenir ninguna enfermedad. Las calificaciones de evidencia presentadas se basan en nuestro análisis de investigación publicada revisada por pares y no constituyen consejo médico. Siempre consulte a su profesional de salud antes de comenzar cualquier régimen de suplementos.