La distinction entre essais pragmatiques et essais explicatifs n’est pas la même que la distinction entre essais randomisés et essais non randomisés. Tout essai peut être randomisé ou non randomisé et avoir n’importe quel degré de pouvoir pragmatique et explicatif, en fonction de la conception de l’étude, la randomisation étant préférable si possible disponible. Cependant, la plupart des essais contrôlés randomisés (ECR) à ce jour ont penché vers le côté explicatif du spectre pragmatique-explicatif, en grande partie en raison de la valeur traditionnellement accordée à la preuve de la causalité par déconfondation dans le cadre de la preuve de l’efficacité, mais parfois aussi parce que « les tentatives de minimiser les coûts et de maximiser l’efficacité ont conduit à des tailles d’échantillon plus petites ». Le mouvement vers le soutien des essais contrôlés randomisés pragmatiques (PRCTS) espère s’assurer que l’argent dépensé pour les ECR est bien dépensé en fournissant des informations qui comptent réellement pour les résultats du monde réel, indépendamment du lien de causalité concluant avec des variables particulières. C’est l’élément pragmatique de ces conceptions. Ainsi, les PRCT sont importants pour la recherche sur l’efficacité comparative, et une distinction est souvent (mais pas toujours) faite entre l’efficacité et l’efficacité, l’efficacité impliquant une causalité prouvée en déconfondant d’autres variables (nous savons avec certitude que le médicament X traite la maladie Y par le mécanisme d’action Z), mais l’efficacité implique une corrélation avec les résultats indépendamment de la présence d’autres variables (nous savons avec certitude que les personnes dans une situation similaire à X qui prennent le médicament A ont tendance à avoir des résultats légèrement meilleurs que ceux qui prennent le médicament B, et même si nous pensons que nous pouvons soupçonner pourquoi, le la causalité n’est pas aussi importante).
L’explication reste importante, tout comme la recherche traditionnelle sur l’efficacité, car nous apprécions toujours la connaissance de la causalité pour faire progresser notre compréhension de la biologie moléculaire et maintenir notre capacité à différencier l’efficacité réelle des effets placebo. Ce qui est devenu évident à l’ère des technologies de la santé avancées, c’est que nous devons également connaître l’efficacité comparative dans des applications réelles afin de pouvoir utiliser au mieux nos ressources limitées lorsque nous prenons d’innombrables décisions cliniques. Et il est évident que les preuves explicatives, telles que les preuves in vitro et même les preuves in vivo d’essais cliniques avec des critères d’exclusion serrés, n’aident souvent pas assez, en soi, à cette tâche.