साक्ष्य ग्रेडिंग पद्धति
हम सप्लीमेंट अनुसंधान का मूल्यांकन और ग्रेडिंग कैसे करते हैं।
हमारी साइटों पर प्रत्येक सामग्री-स्वास्थ्य स्थिति के दावे को उपलब्ध पीयर-रिव्यूड साक्ष्य की समग्रता के आधार पर एक लेटर ग्रेड (A से F) प्राप्त होता है। यह पृष्ठ बताता है कि हम प्रत्येक ग्रेड पर कैसे पहुँचते हैं — हमारी पद्धति पारदर्शी और पुनरुत्पादनीय है।
ग्रेड परिभाषाएँ
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.
उदाहरण: 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.
उदाहरण: 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.
उदाहरण: 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.
उदाहरण: 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.
उदाहरण: An ingredient where multiple RCTs show no benefit over placebo.
स्कोरिंग एल्गोरिथम
साक्ष्य ग्रेड चार स्वतंत्र स्कोरिंग आयामों से गणना किया जाता है, प्रत्येक एक संचयी स्कोर में योगदान देता है जो एक लेटर ग्रेड में मैप होता है।
| आयाम | स्कोर सीमा | विवरण |
|---|---|---|
| अध्ययन प्रकार गुणवत्ता | 0–4 | उच्चतम गुणवत्ता अध्ययन प्रकार: Meta-Analysis (4), RCT (3), CCT/Cohort (2), Observational (1), In Vitro/Review (0) |
| सुसंगतता | -1 to +1 | >70% सकारात्मक परिणाम: +1, <30% सकारात्मक: -1, अन्यथा 0 |
| नमूना आकार | -1 to +1 | कुल प्रतिभागी: ≥500 (+1), ≥100 (0), <100 (-1) |
| अध्ययन संख्या | -1 to +1 | अध्ययनों की संख्या: ≥5 (+1), ≥2 (0), <2 (-1) |
अंतिम ग्रेड मैपिंग: स्कोर ≥6 → A, ≥4 → B, ≥2 → C, ≥0 → D। ≥2 अध्ययनों में <30% सकारात्मक होने पर अनिवार्य F।
अनुसंधान प्रक्रिया
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.
डेटा स्रोत
सीमाएँ
हमारी पद्धति की ज्ञात सीमाएँ हैं जिनके बारे में उपयोगकर्ताओं को अवगत होना चाहिए:
- हम मुख्य रूप से PubMed पर खोज करते हैं, जो सभी प्रासंगिक अनुसंधान को कवर नहीं कर सकता (जैसे, गैर-अनुक्रमित पत्रिकाओं में प्रकाशित अध्ययन)।
- AI-सहायता प्राप्त डेटा निष्कर्षण, मान्य होते हुए भी, कभी-कभी जटिल अध्ययन डिज़ाइनों की गलत व्याख्या कर सकता है।
- हमारा ग्रेडिंग एल्गोरिथम अध्ययन संख्या और नमूना आकार को समान भार देता है, जो हर संदर्भ में प्रत्येक कारक के वास्तविक महत्व को प्रतिबिंबित नहीं कर सकता।
- साक्ष्य ग्रेड अनुसंधान की वर्तमान स्थिति को दर्शाते हैं और नए अध्ययन प्रकाशित होने पर बदल सकते हैं।
- सप्लीमेंट के प्रति व्यक्तिगत प्रतिक्रियाएँ भिन्न होती हैं। उच्च साक्ष्य ग्रेड हर व्यक्ति के लिए प्रभावशीलता की गारंटी नहीं देता।
FDA अस्वीकरण: इन कथनों का Food and Drug Administration द्वारा मूल्यांकन नहीं किया गया है। इस वेबसाइट पर उत्पादों और जानकारी का उद्देश्य किसी बीमारी का निदान, उपचार, इलाज या रोकथाम नहीं है। प्रस्तुत साक्ष्य ग्रेड प्रकाशित पीयर-रिव्यूड अनुसंधान के हमारे विश्लेषण पर आधारित हैं और चिकित्सा सलाह नहीं हैं। कोई भी सप्लीमेंट शुरू करने से पहले हमेशा अपने स्वास्थ्य सेवा प्रदाता से परामर्श करें।