Kanıt Derecelendirme Metodolojisi
Takviye araştırmalarını nasıl değerlendirip derecelendiriyoruz.
Sitelerimizde her içerik-sağlık durumu iddiası, mevcut hakemli kanıtların bütünü temelinde bir harf derecesi (A'dan F'ye) alır. Bu sayfa her dereceye tam olarak nasıl ulaştığımızı açıklamaktadır — metodolojimiz şeffaf ve tekrarlanabilirdir.
Derece Tanımları
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.
Örnek: 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.
Örnek: 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.
Örnek: 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.
Örnek: 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.
Örnek: An ingredient where multiple RCTs show no benefit over placebo.
Puanlama Algoritması
Kanıt derecesi, her biri bir harf derecesine karşılık gelen kümülatif puana katkıda bulunan dört bağımsız puanlama boyutundan hesaplanır.
| Boyut | Puan Aralığı | Açıklama |
|---|---|---|
| Çalışma Türü Kalitesi | 0–4 | En yüksek kaliteli çalışma türü: Meta-Analiz (4), RCT (3), CCT/Kohort (2), Gözlemsel (1), In Vitro/Derleme (0) |
| Tutarlılık | -1 to +1 | >%70 olumlu sonuç: +1, <%30 olumlu: -1, aksi hâlde 0 |
| Örneklem Büyüklüğü | -1 to +1 | Toplam katılımcı: ≥500 (+1), ≥100 (0), <100 (-1) |
| Çalışma Sayısı | -1 to +1 | Çalışma sayısı: ≥5 (+1), ≥2 (0), <2 (-1) |
Son derece eşleştirmesi: Puan ≥6 → A, ≥4 → B, ≥2 → C, ≥0 → D. ≥2 çalışmada <%30 olumlu olduğunda zorunlu F.
Araştırma Süreci
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.
Veri Kaynakları
Sınırlamalar
Metodolojimizin kullanıcıların bilmesi gereken bilinen sınırlamaları vardır:
- Öncelikli olarak PubMed'de arama yapıyoruz; bu, tüm ilgili araştırmaları yakalayamayabilir (ör. dizine eklenmemiş dergilerde yayımlanmış çalışmalar).
- Yapay zeka destekli veri çıkarımı, doğrulanmış olmasına rağmen karmaşık çalışma tasarımlarını zaman zaman yanlış yorumlayabilir.
- Derecelendirme algoritmamız çalışma sayısı ve örneklem büyüklüğünü eşit ağırlıkla değerlendirir; bu, her bağlamda her faktörün gerçek önemini yansıtmayabilir.
- Kanıt dereceleri araştırmaların mevcut durumunu yansıtır ve yeni çalışmalar yayımlandıkça değişebilir.
- Takviyelere bireysel tepkiler farklılık gösterir. Yüksek bir kanıt derecesi her birey için etkinliği garanti etmez.
FDA Sorumluluk Reddi: Bu ifadeler Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından değerlendirilmemiştir. Bu web sitesindeki ürünler ve bilgiler herhangi bir hastalığı teşhis etmek, tedavi etmek, iyileştirmek veya önlemek amacıyla tasarlanmamıştır. Sunulan kanıt dereceleri, yayımlanmış hakemli araştırmalarımızın analizine dayanmaktadır ve tıbbi tavsiye niteliği taşımamaktadır. Herhangi bir takviye rejimine başlamadan önce her zaman sağlık uzmanınıza danışın.