Méthodologie de notation des preuves
Comment nous évaluons et notons la recherche sur les compléments alimentaires.
Chaque affirmation reliant un ingrédient à une pathologie sur nos sites reçoit une note de A à F basée sur l'ensemble des preuves évaluées par des pairs disponibles. Cette page explique précisément comment nous attribuons chaque note — notre méthodologie est transparente et reproductible.
Définition des notes
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.
Exemple : 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.
Exemple : 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.
Exemple : 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.
Exemple : 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.
Exemple : An ingredient where multiple RCTs show no benefit over placebo.
Algorithme de notation
La note de preuve est calculée à partir de quatre dimensions de notation indépendantes, chacune contribuant à un score cumulé correspondant à une note alphabétique.
| Dimension | Plage de scores | Description |
|---|---|---|
| Qualité du type d'étude | 0–4 | Type d'étude de la plus haute qualité : méta-analyse (4), ECR (3), ECC/Cohorte (2), observationnelle (1), in vitro/revue (0) |
| Cohérence | -1 to +1 | >70 % de résultats positifs : +1, <30 % positifs : -1, sinon 0 |
| Taille de l'échantillon | -1 to +1 | Total des participants : ≥500 (+1), ≥100 (0), <100 (-1) |
| Nombre d'études | -1 to +1 | Nombre d'études : ≥5 (+1), ≥2 (0), <2 (-1) |
Correspondance finale des notes : Score ≥6 → A, ≥4 → B, ≥2 → C, ≥0 → D. Note F forcée lorsque <30 % de résultats positifs avec ≥2 études.
Processus de recherche
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.
Sources de données
Limites
Notre méthodologie comporte des limites connues dont les utilisateurs doivent être informés :
- Nous effectuons nos recherches principalement sur PubMed, ce qui peut ne pas couvrir toutes les recherches pertinentes (par ex., les études publiées dans des revues non indexées).
- L'extraction de données assistée par IA, bien que validée, peut occasionnellement mal interpréter des plans d'étude complexes.
- Notre algorithme de notation pondère de manière égale le nombre d'études et la taille de l'échantillon, ce qui peut ne pas refléter l'importance réelle de chaque facteur dans tous les contextes.
- Les notes de preuve reflètent l'état actuel de la recherche et peuvent évoluer à mesure que de nouvelles études sont publiées.
- Les réponses individuelles aux compléments alimentaires varient. Une note de preuve élevée ne garantit pas l'efficacité pour chaque individu.
Avertissement FDA: Ces déclarations n'ont pas été évaluées par la Food and Drug Administration. Les produits et informations sur ce site ne sont pas destinés à diagnostiquer, traiter, guérir ou prévenir quelque maladie que ce soit. Les notes de preuve présentées sont basées sur notre analyse de la recherche publiée et évaluée par des pairs et ne constituent pas un avis médical. Consultez toujours votre professionnel de santé avant de commencer tout régime de compléments alimentaires.