研究方法

我們的出處層級

當各方出處說法不一致時，我們以較具權威的一方為準，順序如下：

• 主管機關的藥品仿單（美國 FDA 處方資訊、EMA／歐盟 SmPC）——用於核准的適應症、劑量與安全警語。
• 經同儕審查的隨機對照試驗（例如 STEP、SURMOUNT、SELECT 與 FLOW 計畫）——用於療效與結果數據。
• 系統性文獻回顧與綜合分析——用於權衡跨試驗的整體證據。
• 具公信力的醫學組織所發布的指引與聲明。

新聞報導、新聞稿和社群媒體，我們只當成需要查證的線索，絕不當成出處本身。

事實查核

數字、給藥時程和安全相關的說法，我們都會追溯到一手資料，並連同脈絡一起引用——包括分母和研究限制。我們盡量不把讓一項統計數字誠實可信的那個但書給省略掉。如果證據薄弱或說法不一，我們會直白地說出來，而不是把話講得比實際更好聽。

讓文章保持最新

GLP-1 的科學與法規變動得很快。我們為每一篇文章標上日期，當核准狀態、仿單或重要試驗結果改變時就修訂內容，並在修訂時更新修訂日期。

當我們報導自家 App 的數據時

我們能分享的最有用的東西之一，是真實 Blueshot 使用者身上呈現的樣態——例如副作用回報如何一週一週地變化。發表這些內容時，我們遵守嚴格的規則：只用彙整過、去識別化的數據；絕不用任何個人的紀錄；設定最小的樣本人數，讓任何人都無法被指認出來；樣本人數以區間方式呈現。我們會把這些描述為在 App 使用者身上觀察到的樣態，而不是臨床發現或醫療建議，並且坦白說明其限制（自我回報、自我選擇的使用者）。