Die Unterscheidung zwischen pragmatischen und erklärenden Studien ist nicht dieselbe wie die Unterscheidung zwischen randomisierten und nicht randomisierten Studien. Jede Studie kann entweder randomisiert oder nicht randomisiert sein und je nach Studiendesign einen beliebigen Grad an pragmatischer und erklärender Kraft aufweisen, wobei eine Randomisierung vorzuziehen ist, wenn dies praktikabel ist verfügbar. Die meisten randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) haben sich jedoch bisher zur erklärenden Seite des pragmatisch-erklärenden Spektrums geneigt, vor allem wegen des Wertes, der traditionell dem Nachweis der Kausalität durch Dekonfoundierung als Teil des Nachweises der Wirksamkeit beigemessen wird, aber manchmal auch weil „Versuche, die Kosten zu minimieren und die Effizienz zu maximieren, zu kleineren Stichprobengrößen geführt haben“. Die Bewegung zur Unterstützung pragmatischer randomisierter kontrollierter Studien (pRCTs) hofft, sicherzustellen, dass das für RCTs ausgegebene Geld gut angelegt ist, indem Informationen bereitgestellt werden, die für die Ergebnisse der realen Welt tatsächlich von Bedeutung sind, unabhängig davon, ob die Kausalität schlüssig an bestimmte Variablen gebunden ist. Dies ist das pragmatische Element solcher Designs. Daher sind pRCTs für die vergleichende Wirksamkeitsforschung wichtig, und es wird häufig (wenn auch nicht immer) zwischen Wirksamkeit und Wirksamkeit unterschieden, wobei die Wirksamkeit eine Kausalität impliziert, die durch die Dekonfundierung anderer Variablen nachgewiesen wird (wir wissen mit Sicherheit, dass Medikament X die Krankheit Y durch den Wirkmechanismus Z behandelt), aber die Wirksamkeit impliziert Korrelation mit den Ergebnissen unabhängig vom Vorhandensein anderer Variablen (wir wissen mit Sicherheit, dass Menschen in einer ähnlichen Situation wie X, die Medikament A einnehmen, tendenziell etwas bessere Ergebnisse erzielen als diejenigen, die Medikament B einnehmen, und selbst wenn wir glauben, dass wir vermuten ursache ist nicht so wichtig).
Die Erklärung bleibt ebenso wichtig wie die traditionelle Wirksamkeitsforschung, da wir immer noch Wert auf das Wissen über die Kausalität legen, um unser Verständnis der Molekularbiologie zu verbessern und unsere Fähigkeit zu erhalten, die tatsächliche Wirksamkeit von Placeboeffekten zu unterscheiden. Im Zeitalter der fortschrittlichen Gesundheitstechnologie hat sich gezeigt, dass wir auch über die vergleichende Wirksamkeit in realen Anwendungen Bescheid wissen müssen, damit wir die bestmögliche Nutzung unserer begrenzten Ressourcen sicherstellen können, wenn wir unzählige klinische Entscheidungen treffen. Und es ist offensichtlich, dass erklärende Evidenz, wie In-vitro-Evidenz und sogar In-vivo-Evidenz aus klinischen Studien mit strengen Ausschlusskriterien, bei dieser Aufgabe oft nicht genug hilft.