Metodologia de Classificação de Evidências
Como avaliamos e classificamos a pesquisa sobre suplementos.
Cada alegação de ingrediente-condição em nossos sites recebe uma nota em letra (A a F) baseada na totalidade das evidências revisadas por pares disponíveis. Esta página explica exatamente como chegamos a cada nota — nossa metodologia é transparente e reproduzível.
Definições das Notas
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.
Exemplo: 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.
Exemplo: 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.
Exemplo: 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.
Exemplo: 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.
Exemplo: An ingredient where multiple RCTs show no benefit over placebo.
Algoritmo de Pontuação
A nota de evidência é calculada a partir de quatro dimensões independentes de pontuação, cada uma contribuindo para uma pontuação cumulativa que corresponde a uma nota em letra.
| Dimensão | Faixa de Pontuação | Descrição |
|---|---|---|
| Qualidade do Tipo de Estudo | 0–4 | Tipo de estudo de maior qualidade: Meta-análise (4), ECR (3), ECC/Coorte (2), Observacional (1), In Vitro/Revisão (0) |
| Consistência | -1 to +1 | >70% de resultados positivos: +1, <30% positivos: -1, caso contrário 0 |
| Tamanho da Amostra | -1 to +1 | Total de participantes: ≥500 (+1), ≥100 (0), <100 (-1) |
| Número de Estudos | -1 to +1 | Número de estudos: ≥5 (+1), ≥2 (0), <2 (-1) |
Mapeamento final das notas: Pontuação ≥6 → A, ≥4 → B, ≥2 → C, ≥0 → D. Nota F forçada quando <30% positivo com ≥2 estudos.
Processo de Pesquisa
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.
Fontes de Dados
Limitações
Nossa metodologia possui limitações conhecidas que os usuários devem estar cientes:
- Pesquisamos principalmente no PubMed, que pode não capturar todas as pesquisas relevantes (por exemplo, estudos publicados em periódicos não indexados).
- A extração de dados assistida por IA, embora validada, pode ocasionalmente interpretar incorretamente desenhos de estudos complexos.
- Nosso algoritmo de classificação pondera igualmente o número de estudos e o tamanho da amostra, o que pode não refletir a verdadeira importância de cada fator em todos os contextos.
- As notas de evidência refletem o estado atual da pesquisa e podem mudar conforme novos estudos são publicados.
- As respostas individuais aos suplementos variam. Uma nota de evidência alta não garante eficácia para todos os indivíduos.
Aviso Legal da FDA: Estas declarações não foram avaliadas pela Food and Drug Administration. Os produtos e informações neste site não se destinam a diagnosticar, tratar, curar ou prevenir qualquer doença. As notas de evidência apresentadas são baseadas em nossa análise de pesquisas revisadas por pares publicadas e não constituem aconselhamento médico. Sempre consulte seu profissional de saúde antes de iniciar qualquer regime de suplementação.