ARGUMENT MAP → STRUKTURA PRZESŁANEK I DOWODÓW

Mapa Argumentacji (Argument Map)

Śledź strukturę logiczną: Teza → Przesłanka → Dowód → Zastrzeżenie. Wszystkie pojęcia w nomenklaturze naukowej; brak domysłów i niepotwierdzonych tez.

Wyczyść
2098 twierdzeń w rejestrze
617 opracowań badawczych
1040 Dowodów empirycznych (FACT)
205 Granic wiedzy / niepewności

Taksonomia Struktury Argumentacyjnej

Zgodność z metodologią EBP
1. Teza badawcza Teza / Claim Twierdzenie kliniczne wymagające weryfikacji w danych.
2. Uzasadnienie Dowód empiryczny Wynik badania bezpośrednio ze źródła (FACT).
3. Wnioskowanie Wniosek pośredni Interpretacja lub uogólnienie dokonane przez badaczy.
4. Granica Zastrzeżenie / Luka Czego badanie nie pozwala rozstrzygnąć (UNCERTAINTY).

Wniosek pośredni / Interpretacja Acceptance and commitment therapy for patients with chronic pain: A systematic review and meta-analysis on psychological outcomes and quality of life Metaanaliza DOI: 10.1371/journal.pone.0301226

Najbardziej użyteczny klinicznie sposób czytania tego wyniku polega na odnoszeniu go do konkretnej populacji, formatu ACT, warunku porównawczego i czasu obserwacji, a nie do ACT jako jednej, identycznej interwencji.

Brak zarejestrowanego dosłownego cytatu.

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Acceptance and commitment therapy for psychosis: randomised controlled trial RCT DOI: 10.1192/bjp.bp.116.182865

Badanie oceniało, czy ACT może wspierać funkcjonowanie i podejście do doświadczeń psychotycznych. Wyniki wskazują na użyteczność podejścia jako terapii wspomagającej, ale nie jako zamiennika całego standardu leczenia psychozy.

„Acceptance and commitment therapy for psychosis: randomised controlled trial”

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Effect of acceptance and commitment therapy for depressive disorders: a meta-analysis Metaanaliza DOI: 10.1186/s12991-023-00462-1

Uwzględniono 11 badań i 962 uczestników. Pooled SMD dla objawów depresyjnych wyniósł -1,05 (95% CI -1,43 do -0,66), dla elastyczności psychologicznej MD=4,84 (95% CI 2,70–6,97), a dla efektu utrzymanego przy follow-up SMD=-0,70 (95% CI -1,15 do -0,25).

„11 studies with a total of 962 patients were included.”

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Characterizing Artificial Intelligence Psychosis in a Large Medical Setting Inne / nieokreślone DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2026.2923

Retrospektywna analiza dokumentacji EHR. Po wyszukaniu rekordów z okresu 1 grudnia 2022–15 kwietnia 2026 oraz filtracji i ręcznej ocenie pozostało 187 kontaktów dotyczących 73 unikalnych pacjentów. Brak randomizacji; retrospektywna klasyfikacja udokumentowanych interakcji z AI. Trzy kategorie: AI pogarszające psychozę, interakcja neutralna oraz treść psychotyczna związana z AI bez udokumentowanej interakcji konwersacyjnej.

„After algorithmic and manual screening was completed, 187 encounters across 73 unique patients remained.”

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Characterizing Artificial Intelligence Psychosis in a Large Medical Setting Inne / nieokreślone DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2026.2923

Spośród 73 osób 28 zaklasyfikowano jako przypadki, w których interakcja z AI pogarszała psychozę. W tej grupie pierwszy epizod psychozy dotyczył 17 z 28 osób (60,7%), a 18 z 28 przypadków (64,3%) zaklasyfikowano jako AI pełniące rolę wzmacniacza. W 15 przypadkach (53,6%) udokumentowano ChatGPT, a 24 z 28 przypadków (85,7%) wystąpiły po maju 2024 r.

„After algorithmic and manual screening was completed, 187 encounters across 73 unique patients remained.”

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Niepewność / Granica dowodu Characterizing Artificial Intelligence Psychosis in a Large Medical Setting Inne / nieokreślone DOI: 10.1001/jamapsychiatry.2026.2923

Retrospektywny charakter, pojedynczy ośrodek i zależność od tego, czy użycie AI zostało ujawnione i zapisane w dokumentacji ograniczają możliwość szacowania rzeczywistej częstości. Projekt nie pozwala ustalić związku przyczynowego.

„Retrospektywny charakter, pojedynczy ośrodek i zależność od tego, czy użycie AI zostało ujawnione i zapisane w dokumentacji ograniczają możliwość szacowania rzeczywistej częstości. Projekt nie pozwala ustalić związku przyczynowego.”

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Dowód empiryczny (Dane ze źródła) A Randomized Controlled Trial of Group-Based Acceptance and Commitment Therapy for Major Depressive Disorder RCT DOI: 10.30773/pi.2025.0093

Zrandomizowano 59 osób; program ukończyło 50 osób (27 ACT, 23 waitlist). W grupie ACT obserwowano większą poprawę objawów depresyjnych, ruminacji, unikania doświadczeń i fuzji poznawczej względem waitlist.

„Fifty participants completed the study.”

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Wniosek pośredni / Interpretacja A Randomized Controlled Trial of Group-Based Acceptance and Commitment Therapy for Major Depressive Disorder RCT DOI: 10.30773/pi.2025.0093

Najbardziej użyteczny klinicznie sposób czytania tego wyniku polega na odnoszeniu go do konkretnej populacji, formatu ACT, warunku porównawczego i czasu obserwacji, a nie do ACT jako jednej, identycznej interwencji.

Brak zarejestrowanego dosłownego cytatu.

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →
Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Efficacy of internet-delivered acceptance and commitment therapy for severe health anxiety: results from a randomized, controlled trial RCT DOI: 10.1017/s0033291720001312

101 osób zrandomizowano do iACT (n=53) lub iFORUM (n=48). W 6-miesięcznej ocenie różnica zmiany WI-7 wyniosła 19,0 punktu (95% CI 10,8–27,2; p<0,001), a standaryzowany efekt wyniósł d=0,80 (95% CI 0,38–1,23). Odsetek osób, które przestały spełniać próg przypadku klinicznego, był większy po iACT: 35% vs 16%.

„A total of 151 patients self-referred, and 101 patients were randomized to iACT (n = 53) or iFORUM (n = 48).”

Otwórz pełną mapę opracowania → Zobacz w Evidence Ledger →

Publiczna mapa argumentacji nie nadaje automatycznych ocen skuteczności (typu wysoka/niska) w oderwaniu od kontekstu klinicznego. Wszelkie stopnie kompletności odnoszą się do śledzalności dowodowej (Traceability).