Psychoterapia.no Biblioteka naukowa · karta publikacji

primary_research Generative AI Adoption in Psychotherapy Practice Among Mental Health Professionals: M JMIR Mental Health

PSYCHOTERAPIA.NO / BIBLIOGRAFIA · REKORD ŹRÓDŁOWY

Generative AI Adoption in Psychotherapy Practice Among Mental Health Professionals: Multicountry Cross-Sectional Survey

JMIR Mental Health · 2026 · Tom 13 : e105052

Charlotte Blease, Josefin Hagström, Jens Gaab, Alexis Carey, Francesco Cipriani, Colin Gorman, Antje Frey Nascimento, Amanda Fitzgerald, Lena Holtz, Julian Schwarz, Gillian Strudwick, Maria Tibbs, John Torous, Jeffrey H D Cornelius-White

Metadane lokalne PubMed / MEDLINE (MeSH: 10) IWBP niewystarczające dane DOI 10.2196/105052 PMID 42815888

Zobacz graf powiązań SVG Deskryptory MeSH i słowa kluczowe Metadane i identyfikatory

Źródło: src_genai_psychotherapy_2026 · kanoniczny adres karty: /bibliografia/source.php?id=src_genai_psychotherapy_2026

Synteza kontekstu badawczego

Opracowanie polskojęzyczne oraz dostęp do abstraktu źródłowego

PROWENIENCJA: PUBMED / MEDLINE TDM

Autorskie polskie podsumowanie kontekstu badawczego:
Recenzowana publikacja naukowa „Generative AI Adoption in Psychotherapy Practice Among Mental Health Professionals: Multicountry Cross-Sectional Survey” opublikowane na łamach czasopisma „JMIR Mental Health” (2026). Główne deskryptory indeksacyjne (MeSH / słowa kluczowe autorów) przypisane do publikacji obejmują: Generative Artificial Intelligence, Psychotherapy, Health Personnel, AI, artificial intelligence, clinical practice. Poniżej prezentujemy jawny graf powiązań bibliograficznych, kontrolowaną taksonomię NLM MeSH oraz wskaźniki współwystępowania pojęć wyliczone na podstawie lokalnej analizy danych (Text & Data Mining).

Przeczytaj oryginalny abstrakt na PubMed (PMID 42815888) → Otwórz publikację u wydawcy (DOI: 10.2196/105052) →

Nota prawna (Prawo autorskie i TDM): Zgodnie z wytycznymi NLM/PubMed pełny tekst angielskiego abstraktu jest wyświetlany bezpośrednio wyłącznie dla artykułów z jawną otwartą licencją Creative Commons (CC-BY). W pozostałych przypadkach lokalny plik XML z PubMed służy wyłącznie do wewnętrznej analizy statystycznej i ekstrakcji pojęć (Text & Data Mining, art. 3–4 dyrektywy DSM UE), a powyżej prezentujemy nasze autorskie polskie omówienie kontekstu badawczego oraz bezpośredni odsyłacz do rekordu w bazie PubMed.

Taksonomia i analiza leksykalna

Deskryptory MeSH (PubMed), słowa kluczowe autorów oraz kandydaci długiego ogona (Long-Tail)

Zachowujemy ścisły rozdział pomiędzy oficjalnymi deskryptorami NLM MeSH i słowami kluczowymi autorów (status approved) a frazami wyliczonymi lokalnie z tytułu i analizy TDM (status candidate).

1. Deskryptory medyczne MeSH® (U.S. National Library of Medicine — PubMed)

Humans MeSH UI: D006801 · waga: 0.55

pubmed_mesh · approved

Cross-Sectional Studies MeSH UI: D003430 · waga: 0.55

pubmed_mesh · approved

Generative Artificial Intelligence ★ Główny temat MeSH UI: D000098842 · waga: 1.00

pubmed_mesh · approved

Adult MeSH UI: D000328 · waga: 0.55

pubmed_mesh · approved

Female MeSH UI: D005260 · waga: 0.55

pubmed_mesh · approved

Male MeSH UI: D008297 · waga: 0.55

pubmed_mesh · approved

Psychotherapy ★ Główny temat MeSH UI: D011613 · waga: 1.00 · kwalifikatory: statistics & numerical data, methods

pubmed_mesh · approved

Surveys and Questionnaires MeSH UI: D011795 · waga: 0.55

pubmed_mesh · approved

Middle Aged MeSH UI: D008875 · waga: 0.55

pubmed_mesh · approved

Health Personnel ★ Główny temat MeSH UI: D006282 · waga: 1.00 · kwalifikatory: statistics & numerical data

pubmed_mesh · approved

Nota atrybucyjna NLM / MeSH®: MeSH® (Medical Subject Headings) jest zastrzeżonym znakiem towarowym U.S. National Library of Medicine (NLM), National Institutes of Health (NIH). Dane indeksacyjne MEDLINE/PubMed pochodzą z zasobów NLM (domena publiczna USA, 17 U.S.C. § 105). NLM nie afiliuje ani nie autoryzuje niniejszego serwisu.

2. Oficjalne słowa kluczowe autorów (PubMed KeywordList)

3. Wyekstrahowani kandydaci fraz i słów kluczowych (N-gramy 1–3 z tytułu i abstraktu)

Poniższe frazy są wyliczane algorytmicznie (z promowaniem fraz obecnych w tytule ×2,2) i mają status candidate — nie są prezentowane jako oficjalne słowa kluczowe autora w Schema.org.

psychotherapy (score 17.6 · candidate) psychotherapy practice (score 15.95 · candidate) mental health (score 15.95 · candidate) practice (score 15.4 · candidate) health (score 15.4 · candidate) 95 ci (score 13.05 · candidate) health professionals (score 12.76 · candidate) mental health professionals (score 12.76 · candidate) mental (score 11 · candidate) genai (score 11 · candidate) professional (score 11 · candidate) genai use (score 10.15 · candidate) professionals (score 8.8 · candidate) survey (score 8.8 · candidate) generative ai (score 6.38 · candidate) reported (score 6 · candidate) tools (score 5 · candidate) generative (score 4.4 · candidate)

Rekomendacje oparte na cechach wspólnych

Publikacje powiązane semantycznie w katalogu (Matching hybrydowy)

Wynik łączy 3 jawne sygnały: dopasowanie słów z tytułu i abstraktu (50%), wspólne pojęcia kliniczne/MeSH (35%) oraz wspólne czasopismo lub autorów (15%). Przy każdej pracy podajemy dokładny powód dopasowania.

local_hybrid_similarity · candidate

Privacy assurances and professional-boundary warnings in generative AI mental health chatbots: a randomized vignette experiment on calibrated trust, overreliance risk, and professional help-seeking intentions Frontiers in Psychology (2026) · ID: src_zhang_ai_chatbot_safety_cues_2026
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, generative ai, mental health · wspólne terminy (5): generative, mental, health, professional

Score: 54% candidate
Health advisory: Use of generative AI chatbots and wellness applications for mental health Czasopismo (b.d.) · ID: src_apa_advisory
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, generative ai, mental health · wspólne terminy (3): generative, mental, health

Score: 52% candidate
Health advisory: Use of generative AI chatbots and wellness applications for mental health Czasopismo (2025) · ID: src_apa_ai_advisory
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, generative ai, mental health · wspólne terminy (3): generative, mental, health

Score: 52% candidate
Generative AI mental health chatbots: a scoping review of intervention design and user experience npj Digital Medicine (2026) · ID: src_genai_chatbots_2026
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, generative ai, mental health · wspólne terminy (3): generative, mental, health

Score: 48% candidate
Generative AI mental health chatbots: a scoping review of intervention design and user experience npj Digital Medicine (2026) · ID: src_lipiec_2026_29
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, generative ai, mental health · wspólne terminy (3): generative, mental, health

Score: 48% candidate
Generative Large Language Models in Mental Health Care Settings: Systematic Review and Meta-Analysis JMIR AI (2026) · ID: src_llm_mental_health_meta_2026
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: large language models, mental health · wspólne terminy (6): generative, mental, health, care

Score: 46% candidate
ComOn-Coaching: The effect of a varied number of coaching sessions on transfer into clinical practice following communication skills training in oncology: Results of a randomized controlled trial PLOS ONE (2018) · ID: src_dearmanh_niglio_2018
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, clinical practice · wspólne terminy (5): practice, clinical, training, results

Score: 43% candidate
The effect of problem-solving and assertiveness training on self-esteem and mental health of female adolescents: a randomized clinical trial BMC Psychology (2023) · ID: src_dearmanh_golshiri_2023
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, mental health · wspólne terminy (5): mental, health, clinical, training

Score: 43% candidate
Effects of Three Assertion Training Sessions on Schoolchildren’s Assertiveness and Mental Health Behavioral Sciences (2026) · ID: src_dearmanh_shiota_2026
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: ai, mental health · wspólne terminy (4): mental, health, effects, training

Score: 42% candidate
Evaluation of Two Web-Based Interventions (REMOTION and Res-Up!) for Clients From Psychotherapy Waitlists in Routine Outpatient Psychotherapy (Therapy Online Plus-TOP): Randomized Controlled Trial Journal of Medical Internet Research (2026) · ID: src_lipiec_2026_09
Powód dopasowania: wspólne pojęcia: psychotherapy, ai · wspólne terminy (4): psychotherapy, routine, online, clients

Score: 39% candidate

Analiza w całym korpusie (N = 950 publikacji)

Współwystępowanie pojęć w katalogu — współczynnik \(\text{Lift}(A,B) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)P(B)}\)

Nie liczymy sztucznych korelacji na poziomie pojedynczego artykułu. Poniższa tabela bada w całym katalogu (950 źródeł), jak często tematy obecne w tej publikacji współwystępują ze sobą. Wartość Lift > 1 oznacza, że dwa pojęcia pojawiają się razem częściej, niż wynikałoby to z niezależnego przypadku (jest to korelacja opisowa korpusu, nie dowód przyczynowy).

Pojęcie A	Pojęcie B	Wystąpienia A / B	Wspólne publikacje \(\|A \cap B\|\)	\(\text{Lift}(A,B)\)	Interpretacja opisowa w korpusie
Guilt / Wina	Metacognition / MIT	3 / 1	1 (0.11%)	316.67×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Shame / Wstyd	Guilt / Wina	15 / 3	3 (0.32%)	63.33×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Shame / Wstyd	Metacognition / MIT	15 / 1	1 (0.11%)	63.33×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Metacognition / MIT	Group Therapy / Grupowa	1 / 37	1 (0.11%)	25.68×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Metacognition / MIT	CBT / Cognitive Therapy	1 / 66	1 (0.11%)	14.39×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Guilt / Wina	Group Therapy / Grupowa	3 / 37	1 (0.11%)	8.56×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Guilt / Wina	CBT / Cognitive Therapy	3 / 66	1 (0.11%)	4.80×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Shame / Wstyd	Group Therapy / Grupowa	15 / 37	2 (0.21%)	3.42×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Borderline (BPD)	Guilt / Wina	349 / 3	3 (0.32%)	2.72×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Borderline (BPD)	Metacognition / MIT	349 / 1	1 (0.11%)	2.72×	Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)

Bibliografia załącznikowa publikacji — prace cytowane przez autorów (35 pozycji)

Wykaz prac cytowanych wewnątrz artykułu (relacja cites → Publication), pobrany ze zweryfikowanych metadanych PubMed / Crossref:

Blease C, Hagström J, Sanchez CG, Kharko A, McMillan B, Gaab J, Brulin E, Locher C, Hägglund M, Riggare S, Mandl KD. General practitioners' adoption of generative artificial intelligence in clinical practice in the UK: an updated online survey. Digit Health. 2025 Nov 25;11:20552076251394287. doi: 10.1177/20552076251394287. 10.1177_20552076251394287 DOI: 10.1177/20552076251394287
pubmed_reference_list
Blease C, Sanchez CG, Gaab J, Alderman JE, Allen LN, Kumpunen S. Generative artificial intelligence adoption and the future of the primary care profession: an online survey of UK general practitioners’ experiences and opinions. Research Square. doi: 10.21203/rs.3.rs-9979779/v1. Preprint posted online on June 16, 2026. DOI: 10.21203/rs.3.rs-9979779/v1
pubmed_reference_list
Kumpunen S, Lobont C, Garrard L, Fisher D, Lau R, Fallica G, Fisher R. How are GPs using AI? Insights from the front line. Nuffield Trust. [2026-02-05]. https://www.nuffieldtrust.org.uk/research/how-are-gps-using-ai-insights-from-the-front-line .
pubmed_reference_list
How AI is being used in psychiatry: an APA member survey. American Psychiatric Association. 2026. Apr 9, [2026-05-30]. https://www.psychiatry.org/news-room/apa-blogs/ai-survey .
pubmed_reference_list
Yim D, Khuntia J, Parameswaran V, Meyers A. Preliminary evidence of the use of generative AI in health care clinical services: systematic narrative review. JMIR Med Inform. 2024 Mar 20;12:e52073. doi: 10.2196/52073. v12i1e52073 DOI: 10.2196/52073
pubmed_reference_list
Duggan MJ, Gervase J, Schoenbaum A, Hanson W, Howell JT 3rd, Sheinberg M, Johnson KB. Clinician experiences with ambient scribe technology to assist with documentation burden and efficiency. JAMA Netw Open. 2025 Feb 03;8(2):e2460637. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.60637. 2830383 DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.60637
pubmed_reference_list
Howcroft A, Bennett-Weston A, Khan A, Griffiths J, Gay S, Howick J. AI chatbots versus human healthcare professionals: a systematic review and meta-analysis of empathy in patient care. Br Med Bull. 2025 Sep 22;156(1):ldaf017. doi: 10.1093/bmb/ldaf017. 8293249 DOI: 10.1093/bmb/ldaf017
pubmed_reference_list
Siddals S, Torous J, Coxon A. "It happened to be the perfect thing": experiences of generative AI chatbots for mental health. Npj Ment Health Res. 2024 Oct 27;3(1):48. doi: 10.1038/s44184-024-00097-4. 10.1038/s44184-024-00097-4 DOI: 10.1038/s44184-024-00097-4
pubmed_reference_list
Namvarpour M, Brofsky B, Medina JY, Akter M, Razi A. CHI '26: Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York, NY: Association for Computing Machinery; 2026. Apr 13, Understanding teen overreliance on AI companion chatbots through self-reported Reddit narratives; pp. 1–19.
pubmed_reference_list
Flückiger C, Del Re AC, Wampold BE, Horvath AO. The alliance in adult psychotherapy: a meta-analytic synthesis. Psychotherapy (Chic) 2018 Dec;55(4):316–40. doi: 10.1037/pst0000172. 2018-23951-001 DOI: 10.1037/pst0000172
pubmed_reference_list
Flückiger C, Del Re AC, Wampold BE, Symonds D, Horvath AO. How central is the alliance in psychotherapy? A multilevel longitudinal meta-analysis. J Couns Psychol. 2012 Jan;59(1):10–7. doi: 10.1037/a0025749. 2011-23015-001 DOI: 10.1037/a0025749
pubmed_reference_list
Guo Z, Lai A, Thygesen JH, Farrington J, Keen T, Li K. Large language models for mental health applications: systematic review. JMIR Ment Health. 2024 Oct 18;11:e57400. doi: 10.2196/57400. v11i1e57400 DOI: 10.2196/57400
pubmed_reference_list
Blease C, Worthen A, Torous J. Psychiatrists' experiences and opinions of generative artificial intelligence in mental healthcare: an online mixed methods survey. Psychiatry Res. 2024 Mar;333:115724. doi: 10.1016/j.psychres.2024.115724. S0165-1781(24)00011-8 DOI: 10.1016/j.psychres.2024.115724
pubmed_reference_list
Blease CR, Locher C, Gaab J, Hägglund M, Mandl KD. Generative artificial intelligence in primary care: an online survey of UK general practitioners. BMJ Health Care Inform. 2024 Sep 17;31(1):e101102. doi: 10.1136/bmjhci-2024-101102. bmjhci-2024-101102 DOI: 10.1136/bmjhci-2024-101102
pubmed_reference_list
Garcia Sanchez C, Kharko A, Hägglund M, Riggare S, Blease C. Mapping existing evidence on physicians' and patients' experiences with GenAI in clinical communication and documentation: a rapid review. Stud Health Technol Inform. 2026 May 21;336:675–9. doi: 10.3233/SHTI260256. SHTI260256 DOI: 10.3233/SHTI260256
pubmed_reference_list
AI in the therapist’s office: 2025 Practitioner Pulse Survey. American Psychological Association. [2026-05-30]. https://www.apa.org/pubs/reports/practitioner/2025 .
pubmed_reference_list
Cecil J, Kleine AK, Lermer E, Gaube S. Mental health practitioners' perceptions and adoption intentions of AI-enabled technologies: an international mixed-methods study. BMC Health Serv Res. 2025 Apr 16;25(1):556. doi: 10.1186/s12913-025-12715-8. 10.1186/s12913-025-12715-8 DOI: 10.1186/s12913-025-12715-8
pubmed_reference_list
Kuang J, Pope AL, Zhang Y. Psychotherapists' trust, distrust, and generative AI practices in psychotherapy: qualitative study. J Med Internet Res. 2026 Apr 02;28:e88932. doi: 10.2196/88932. v28i1e88932 DOI: 10.2196/88932
pubmed_reference_list
Naeim M, Narimani M. Mental health professionals' perspectives on integrating artificial intelligence into psychological interventions: a qualitative multinational study with a focus on epistemic trust and the hybrid therapeutic alliance. Psychiatry Res. 2026 Nov;365:117371. doi: 10.1016/j.psychres.2026.117371. S0165-1781(26)00431-2 DOI: 10.1016/j.psychres.2026.117371
pubmed_reference_list
Eysenbach G. Improving the quality of web surveys: the checklist for reporting results of internet e-surveys (CHERRIES) J Med Internet Res. 2004 Sep 29;6(3):e34. doi: 10.2196/jmir.6.3.e34. v6e34 DOI: 10.2196/jmir.6.3.e34
pubmed_reference_list
Brodeur PG, Buckley TA, Kanjee Z, Goh E, Ling EB, Jain P, Cabral S, Abdulnour RE, Haimovich AD, Freed JA, Olson A, Morgan DJ, Hom J, Gallo R, McCoy LG, Mombini H, Lucas C, Fotoohi M, Gwiazdon M, Restifo D, Restrepo D, Horvitz E, Chen J, Manrai AK, Rodman A. Performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician. Science. 2026 Apr 30;392(6797):524–7. doi: 10.1126/science.adz4433. DOI: 10.1126/science.adz4433
pubmed_reference_list
Goh E, Gallo R, Hom J, Strong E, Weng Y, Kerman H, Cool JA, Kanjee Z, Parsons AS, Ahuja N, Horvitz E, Yang D, Milstein A, Olson AP, Rodman A, Chen JH. Large language model influence on diagnostic reasoning: a randomized clinical trial. JAMA Netw Open. 2024 Oct 01;7(10):e2440969. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.40969. 2825395 DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.40969
pubmed_reference_list
Choudhury A, Chaudhry Z. Large language models and user trust: consequence of self-referential learning loop and the deskilling of health care professionals. J Med Internet Res. 2024 Apr 25;26:e56764. doi: 10.2196/56764. v26i1e56764 DOI: 10.2196/56764
pubmed_reference_list
Cohen IG. What should ChatGPT mean for bioethics? Am J Bioeth. 2023 Oct;23(10):8–16. doi: 10.1080/15265161.2023.2233357. DOI: 10.1080/15265161.2023.2233357
pubmed_reference_list
Cohen IG, Mello MM. HIPAA and protecting health information in the 21st century. JAMA. 2018 Jul 17;320(3):231–2. doi: 10.1001/jama.2018.5630.2682916 DOI: 10.1001/jama.2018.5630.2682916
pubmed_reference_list
Ma SP, Liang AS, Shah SJ, Smith M, Jeong Y, Devon-Sand A, Crowell T, Delahaie C, Hsia C, Lin S, Shanafelt T, Pfeffer MA, Sharp C, Garcia P. Ambient artificial intelligence scribes: utilization and impact on documentation time. J Am Med Inform Assoc. 2025 Feb 01;32(2):381–5. doi: 10.1093/jamia/ocae304.7926614 DOI: 10.1093/jamia/ocae304.7926614
pubmed_reference_list
Goer V, Schwarz J. KI-dokumentation in der psychotherapie. Psychotherapie. 2026 Apr 02; doi: 10.1007/s00278-026-00842-4. DOI: 10.1007/s00278-026-00842-4
pubmed_reference_list
Bokhari SA, Nawaz FA, Usman FM, Arshad Z, Sudhir M, Krage R, Javaid SF, Kashyap R. Clinician and simulated patient perspectives on ambient AI scribes in psychiatric consultations: a qualitative study. Front Psychiatry. 2026 May 28;17:1821065. doi: 10.3389/fpsyt.2026.1821065. DOI: 10.3389/fpsyt.2026.1821065
pubmed_reference_list
McCrudden KE, Swirbul MS, Peake EE, Rodio MJ, Padmanabhan A. AI-powered documentation for mental health providers: retrospective observational mixed methods study. JMIR Form Res. 2026 Mar 12;10:e84628. doi: 10.2196/84628. v10i1e84628 DOI: 10.2196/84628
pubmed_reference_list
Schwarz J, Goer V, Guzhova O, Holtz L, Mühlensiepen F, Blease C. Psychiatrists' experiences and opinions of generative AI: an exploratory online mixed methods survey in Germany. Digit Health. 2026 Jul 13;12:20552076261462618. doi: 10.1177/20552076261462618. 10.1177_20552076261462618 DOI: 10.1177/20552076261462618
pubmed_reference_list
Over one in three using AI chatbots for mental health support, as charity calls for urgent safeguards. Mental Health UK. 2025. [2026-01-05]. https://mentalhealth-uk.org/news-and-insights/over-one-in-three-using-ai-chatbots-for-mental-health-support-as-charity-calls-for-urgent-safeguards/
pubmed_reference_list
Montero A, Montalvo J III, Kearney A, Valdes I, Kirzinger A, Hamel L. KFF tracking poll on health information and trust: use of AI for health information and advice. KFF. 2026. [2026-06-15]. https://www.kff.org/public-opinion/kff-tracking-poll-on-health-information-and-trust-use-of-ai-for-health-information-and-advice/
pubmed_reference_list
Ethical guidance for AI in the professional practice of health service psychology. American Psychological Association. [2026-06-17]. https://www.apa.org/topics/artificial-intelligence-machine-learning/ethical-guidance-ai-professional-practice .
pubmed_reference_list
New guidance sets out principles for understanding artificial intelligence in psychology. The British Psychological Society. 2026. Apr 22, [2026-06-17]. https://tinyurl.com/3wwau3nr .
pubmed_reference_list
He Y, Zhang FX, Wu X, Fang M, Zheng S, Zhu H. Understanding psychiatrist readiness for AI: a study of access, self-efficacy, trust, and design expectations. BMC Health Serv Res. 2026 Jan 17;26(1):218. doi: 10.1186/s12913-026-14010-6. 10.1186/s12913-026-14010-6 DOI: 10.1186/s12913-026-14010-6
pubmed_reference_list

Metadane

Rok: 2026
Czasopismo: JMIR Mental Health
Pochodzenie: lokalny katalog źródeł
Data publikacji online: Nieustalone
ISSN czasopisma: 2368-7959
Tom: 13
Numer: Nieustalone
Strony: e105052
Status dostępu: Nieustalone
PMCID: Nieustalone

Identyfikatory

DOI: 10.2196/105052
PMID: 42815888

Autorzy

Charlotte BleaseAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Josefin HagströmAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Jens GaabAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Alexis CareyAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Francesco CiprianiAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Colin GormanAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Antje Frey NascimentoAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Amanda FitzgeraldAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Lena HoltzAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Julian SchwarzAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Gillian StrudwickAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Maria TibbsAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
John TorousAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
Jeffrey H D Cornelius-WhiteAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.

Sprawdzenie identyfikatora (Studio ReferenceVerifier & DOI-Checker)

DOI: 10.2196/105052 · PMID: 42815888

Sprawdź status w bazie Studio ReferenceVerifier Otwórz live JSON w DOI-Checker (Crossref + OpenAlex) →

Format DOI jest poprawny lokalnie. Karta odczytuje wynik z lokalnej bazy studio/reference_verification/verify_queue.db i nie wykonuje synchronicznych requestów podczas ładowania strony.

Dopasowania identyfikatorów i duplikatów w katalogu

Dokładne dopasowania identyfikatorów

Nie znaleziono dopasowań w tej grupie.

Kandydaci do ręcznej kontroli

Nie znaleziono dopasowań w tej grupie.

Konflikty

Nie znaleziono dopasowań w tej grupie.

Podobieństwo nie scala rekordów i nie potwierdza tożsamości publikacji.

Wykorzystanie publikacji w opracowaniach serwisu (1 stron)

Zakres: jawne relacje claims[].source_ids[] powiązane z publikacją.

Powiązanie w szkicu · wymaga przypisania typów claimów

Status: REVIEW_REQUIRED · relacja: EXPLICIT_SOURCE_LINK

FACT — W badaniu 766 specjalistów z 30 krajów 54,6% (418 osób) zgłosiło celowe używanie co najmniej jednego narzędzia GenAI w praktyce psychoterapeutycznej.
FACT — Wśród użytkowników GenAI ChatGPT był najczęściej wskazywanym narzędziem: 354 z 418 użytkowników, czyli 84,7%.
FACT — Najczęstsze zastosowania obejmowały planowanie leczenia (41,9%), zadania administracyjne (41,4%) i materiały psychoedukacyjne (39,7%).
FACT — 82,8% użytkowników oceniło, że narzędzia zmniejszały ogólne obciążenie pracą; 81,1% wszystkich respondentów nie otrzymało szkolenia zawodowego dotyczącego AI.
UNCERTAINTY — Badanie nie pokazuje, że GenAI poprawia wyniki terapii ani że jest bezpieczne klinicznie; próba była dogodna i oparta na samoopisie.

Metodologia i składowe IWBP (Indeks Widoczności Bibliograficznej)

Indeks widoczności bibliograficznej

IWBP: niewystarczające dane

Widoczność w określonym korpusie danych, nie ocena jakości naukowej, siły dowodów ani jakości czasopisma.

—/ 10 Pokrycie wag: 30%

E · E

50%

Brak wartości znormalizowanej

Źródło: OpenAlex snapshot · zakres: No compatible versioned snapshot found

NOT_TESTED: no imputing.

B · B

30%

1,00

Źródło: lokalny katalog źródeł claims[].source_ids[] · zakres: Jawne lokalne użycie potwierdzone rejestrem claims/source_ids

F is provisional for this corpus snapshot.

D · D

20%

Brak wartości znormalizowanej

Źródło: L0-to-L1 registry · zakres: No confirmed registry found

NOT_TESTED: L2 is excluded.

Formuła obliczeniowa

IWBP = 10 × (0,50E + 0,30B + 0,20D)

IWBP: niewystarczające dane. Brak danych nie jest traktowany jako zero.

Dostępne: B · brakujące: E, D, identity · data: 2026-10-18T00:00:00Z

Interpretacja dla tej publikacji

W korpusie wykryto 1 unikalnych stron i 5 powiązań.

Brak danych nie jest traktowany jako zero.

Więcej o metodologii katalogu →

Mapa kontroli i proweniencji publikacji (4 wykonanych kontroli)

Proweniencja i kontrola

Mapa kontroli i pochodzenia publikacji

Pokazujemy wyłącznie kontrole zapisane w lokalnych read modelach. Brak integracji lub brak uruchomienia nie jest wynikiem pozytywnym.

4Wykonane

2Pozytywne

1Problemy

1Częściowe

4Nieuruchomione / zablokowane

Rekord źródłowy→Identyfikatory→Metadane→Kontrole→Wynik i ograniczenia

Bibliografia2 kontroli

Format DOIKontrola zakończona pozytywnie (PASS)

Format DOI rozpoznany lokalnie.

Kontrola techniczna · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Format nie potwierdza istnienia ani zgodności publikacji.

Podobne rekordyKontrola zakończona pozytywnie (PASS)

Dokładne: 0, kandydaci: 0, konflikty: 0.

Kontrola tożsamości · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Wynik nie scala rekordów i nie zastępuje kontroli człowieka.

Weryfikator identyfikatorów (ReferenceVerifier)1 kontroli

Weryfikacja metadanych zewnętrznychZablokowane (BLOCKED)

Brak zapisanego wyniku weryfikatora.

Weryfikacja metadanych · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Karta nie uruchamia zewnętrznego dostawcy podczas renderowania.

Przeglad1 kontroli

Lokalne wykorzystanieWykryto uwagi (FINDINGS)

Zarejestrowano 1 stron z jawnym powiązaniem source.

Relacja publikacji z treścią · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: EXPLICIT_SOURCE_LINK oznacza relację nawigacyjną, nie dowód wsparcia claimu.

IWBP3 kontroli

Składowa EZablokowane (BLOCKED)

Brak zatwierdzonego snapshotu OpenAlex.

Interpretacja bibliograficzna · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: Nie można obliczyć zasięgu zewnętrznego.

Składowa BKontrola częściowa (PARTIAL)

Wykryto 1 stron lokalnego użycia.

Interpretacja bibliograficzna · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: Brak zatwierdzonego mianownika rodzin zasobów.

Składowa DBrak integracji (NO_INTEGRATION)

Brak rejestru relacji L0 → L1.

Interpretacja bibliograficzna · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: Nie oznacza braku relacji; oznacza brak integracji odczytowej.

Warstwa naukowa / RAG1 kontroli

Dowód wsparcia twierdzeniaBrak integracji (NO_INTEGRATION)

Brak potwierdzonej integracji tej warstwy z kartą.

Kontrola dowodów · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Nie można stwierdzić, że publikacja potwierdza twierdzenie.

Mapa nie dowodzi, że publikacja wspiera powiązane twierdzenia. EXPLICIT_SOURCE_LINK oznacza tylko jawne powiązanie źródła, a REVIEW_REQUIRED oznacza „wymaga przeglądu” i nie potwierdza publicznej dostępności strony.

Słownik oznaczeń technicznych

claim: Twierdzenie lub fragment treści, z którym powiązano publikację.
source_id: Stały identyfikator publikacji w katalogu źródeł.
EXPLICIT_SOURCE_LINK: Jawne powiązanie publikacji ze stroną; nie jest automatycznym dowodem wsparcia twierdzenia.
REVIEW_REQUIRED: Strona wymaga przeglądu i nie jest prezentowana jako publicznie opublikowana.
read-only: Warstwa tylko odczytu; nie zmienia źródeł ani nie uruchamia providerów.

JMIR Mental Health

Generative AI Adoption in Psychotherapy Practice Among Mental Health Professionals: Multicountry Cross-Sectional Survey

Opracowanie polskojęzyczne oraz dostęp do abstraktu źródłowego

Graf powiązań: Publikacja → Autorzy → Czasopismo → MeSH / Słowa kluczowe → Strony → Podobne prace

Deskryptory MeSH (PubMed), słowa kluczowe autorów oraz kandydaci długiego ogona (Long-Tail)

1. Deskryptory medyczne MeSH® (U.S. National Library of Medicine — PubMed)

2. Oficjalne słowa kluczowe autorów (PubMed KeywordList)

3. Wyekstrahowani kandydaci fraz i słów kluczowych (N-gramy 1–3 z tytułu i abstraktu)

Publikacje powiązane semantycznie w katalogu (Matching hybrydowy)

Współwystępowanie pojęć w katalogu — współczynnik \(\text{Lift}(A,B) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)P(B)}\)

Metadane

Identyfikatory

Autorzy

Sprawdzenie identyfikatora (Studio ReferenceVerifier & DOI-Checker)

Dokładne dopasowania identyfikatorów

Kandydaci do ręcznej kontroli

Konflikty

Powiązanie w szkicu · wymaga przypisania typów claimów

IWBP: niewystarczające dane

E · E

B · B

D · D

Formuła obliczeniowa

Interpretacja dla tej publikacji

Mapa kontroli i pochodzenia publikacji