SleepCited

Metodologia di valutazione delle evidenze

Come valutiamo e classifichiamo la ricerca sugli integratori.

Ogni affermazione relativa a un ingrediente e una condizione sui nostri siti riceve un grado in lettere (da A a F) basato sulla totalità delle evidenze sottoposte a revisione paritaria disponibili. Questa pagina spiega esattamente come arriviamo a ciascun grado — la nostra metodologia è trasparente e riproducibile.

Definizioni dei gradi

A

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.

Esempio: Melatonin for sleep onset latency — supported by 20+ RCTs with consistent results.

B

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.

Esempio: Magnesium for sleep quality — supported by several RCTs with mostly positive outcomes.

C

Limited Evidence

Preliminary positive findings from small RCTs, observational studies, or mixed results across studies. Evidence is promising but insufficient to draw firm conclusions.

Esempio: L-theanine for sleep — small positive studies exist but larger trials are needed.

D

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.

Esempio: Ashwagandha for hair growth — limited to preclinical and small pilot studies.

F

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.

Esempio: An ingredient where multiple RCTs show no benefit over placebo.

Algoritmo di punteggio

Il grado di evidenza viene calcolato a partire da quattro dimensioni di punteggio indipendenti, ciascuna delle quali contribuisce a un punteggio cumulativo associato a un grado in lettere.

Dimensione Intervallo di punteggio Descrizione
Qualità del tipo di studio 0–4 Tipo di studio di massima qualità: Meta-analisi (4), RCT (3), CCT/Coorte (2), Osservazionale (1), In vitro/Revisione (0)
Coerenza -1 to +1 >70% risultati positivi: +1, <30% positivi: -1, altrimenti 0
Dimensione del campione -1 to +1 Partecipanti totali: ≥500 (+1), ≥100 (0), <100 (-1)
Numero di studi -1 to +1 Numero di studi: ≥5 (+1), ≥2 (0), <2 (-1)

Mappatura del grado finale: Punteggio ≥6 → A, ≥4 → B, ≥2 → C, ≥0 → D. F forzato quando <30% positivo con ≥2 studi.

Processo di ricerca

1

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.

2

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).

3

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.

4

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).

5

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.

Fonti dei dati

PubMed / MEDLINE — The U.S. National Library of Medicine's database of biomedical literature, containing over 36 million citations. Our primary source for identifying relevant clinical trials and systematic reviews.
PubMed Central (PMC) — Full-text archive of biomedical journal articles. We import CC-BY licensed full-text papers via JATS XML, preserving sections, figures, tables, and reference lists for comprehensive analysis.
Semantic Scholar — Allen Institute for AI's academic search engine. Used to enrich our paper database with citation counts and influence scores, helping assess the impact and reach of individual studies.
ClinicalTrials.gov — U.S. National Library of Medicine's registry of clinical studies. Referenced for ongoing trials and registration verification of published study results.

Limitazioni

La nostra metodologia presenta limitazioni note di cui gli utenti dovrebbero essere consapevoli:

  • Effettuiamo ricerche principalmente su PubMed, il che potrebbe non includere tutta la ricerca pertinente (ad esempio, studi pubblicati su riviste non indicizzate).
  • L'estrazione dei dati assistita dall'intelligenza artificiale, pur essendo validata, può occasionalmente interpretare erroneamente disegni di studio complessi.
  • Il nostro algoritmo di valutazione assegna lo stesso peso al numero di studi e alla dimensione del campione, il che potrebbe non riflettere la reale importanza di ciascun fattore in ogni contesto.
  • I gradi di evidenza riflettono lo stato attuale della ricerca e possono cambiare con la pubblicazione di nuovi studi.
  • Le risposte individuali agli integratori variano. Un grado di evidenza elevato non garantisce l'efficacia per ogni individuo.

Avvertenza FDA: Queste affermazioni non sono state valutate dalla Food and Drug Administration. I prodotti e le informazioni presenti su questo sito web non sono destinati a diagnosticare, trattare, curare o prevenire alcuna malattia. I gradi di evidenza presentati si basano sulla nostra analisi della ricerca pubblicata e sottoposta a revisione paritaria e non costituiscono consulenza medica. Consultate sempre il vostro medico prima di iniziare qualsiasi regime di integrazione.