ero pragmaattisten ja selittävien tutkimusten välillä ei ole sama kuin ero satunnaistettujen ja nonrandomisoitujen tutkimusten välillä. Jokainen tutkimus voi olla joko satunnaistettu tai nonrandomized ja on minkä tahansa asteen pragmaattinen ja selittävä voima, riippuen sen tutkimuksen suunnittelu, satunnaistaminen on parempi, jos käytännössä saatavilla. Kuitenkin, useimmat satunnaistetut kontrolloidut kokeet (rcts) tähän mennessä ovat kallistuneet kohti selittävä puoli pragmatic-selittävä spektri, pitkälti koska arvo perinteisesti asetettu todistaa syy-yhteys dekonfounding osana todistaa tehokkuutta, mutta joskus myös koska ”yritykset minimoida kustannukset ja maksimoida tehokkuus ovat johtaneet pienempiä otoskokoja”. The movement towards supporting pragmatic randomized controlled trials (prcts) toivoo varmistavansa, että RCTs: ään käytetty raha käytetään hyvin tarjoamalla tietoa, joka todella merkitsee reaalimaailman tuloksia, riippumatta siitä, sitoo lopullisesti syy-yhteyttä tiettyihin muuttujiin. Tämä on tällaisten mallien pragmaattinen Elementti. Prct: t ovat siis tärkeitä vertailevan vaikuttavuustutkimuksen kannalta, ja usein (joskaan ei aina) tehdään ero tehokkuuden ja tehokkuuden välillä, jolloin tehokkuus merkitsee syy-yhteyttä, joka on osoitettu muiden muuttujien dekonfoundaatiolla (tiedämme varmuudella, että lääke X käsittelee tautia Y vaikutusmekanismilla Z), mutta tehokkuus merkitsee korrelaatiota tulosten kanssa riippumatta muiden muuttujien läsnäolosta (tiedämme varmuudella, että ihmisillä, jotka ovat samanlaisessa tilanteessa kuin x, jotka käyttävät lääkettä A, on yleensä hieman paremmat tulokset kuin niillä, jotka käyttävät lääkettä B, ja vaikka epäilemmekin, miksi, syy-yhteys ei ole yhtä tärkeä).
selitys on edelleen tärkeä, samoin kuin perinteinen Tehokkuustutkimus, koska arvostamme edelleen tietoa syy-yhteydestä edistääksemme ymmärrystämme molekyylibiologiasta ja säilyttääksemme kykymme erottaa todellinen teho lumelääkevaikutuksista. Kehittyneen terveysteknologian aikakaudella on käynyt selväksi, että meidän on tiedettävä myös reaalimaailman sovellusten vertaileva tehokkuus, jotta voimme varmistaa rajallisten resurssiemme parhaan käytön, kun teemme lukemattomia kliinisiä päätöksiä. On ilmeistä, että selittävä näyttö, kuten in vitro-todisteet ja jopa In vivo-todisteet kliinisistä tutkimuksista, joissa on tiukat poissulkukriteerit, ei useinkaan yksinään auta riittävästi tässä tehtävässä.