On vérifie si les événements sont rares et indépendants, et on utilise des tests statistiques.
Distribution de PoissonStatistiques
#2
Quels outils statistiques sont utilisés ?
Les tests de chi carré et les tests de Poisson sont couramment utilisés pour l'analyse.
Tests statistiquesAnalyse de données
#3
Quand utiliser la loi de Poisson ?
Elle est utilisée pour modéliser des événements rares comme les accidents ou les maladies.
Événements raresModélisation statistique
#4
Quels sont les critères d'application ?
Les événements doivent être indépendants et se produire à un taux constant dans le temps.
IndépendanceTaux d'événements
#5
Comment vérifier l'adéquation du modèle ?
On compare les données observées avec les données attendues par le modèle de Poisson.
Modèle statistiqueAnalyse de variance
Symptômes
5
#1
Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?
On modélise des événements comme des cas de maladies ou des accidents dans un intervalle donné.
SymptômesÉvénements de santé
#2
La loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?
Oui, elle peut estimer le nombre de cas d'une maladie dans un temps donné, comme une épidémie.
ÉpidémiesPrévision
#3
Quels événements sont souvent analysés ?
Les événements comme les admissions à l'hôpital ou les infections nosocomiales sont analysés.
Admissions hospitalièresInfections nosocomiales
#4
Peut-on modéliser des décès avec cette loi ?
Oui, la loi de Poisson est utilisée pour modéliser le nombre de décès dans une population sur une période.
DécèsDémographie
#5
Quels types de maladies sont concernés ?
Des maladies infectieuses, des accidents et des maladies chroniques peuvent être modélisées.
Maladies infectieusesAccidents
Prévention
5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?
Elle permet d'estimer le risque d'événements indésirables et d'orienter les stratégies de prévention.
PréventionRisque
#2
Peut-on prédire des épidémies avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de cas d'épidémies et à planifier des interventions préventives.
Prédiction d'épidémiesInterventions préventives
#3
Quels événements préventifs sont modélisés ?
On modélise des événements comme les vaccinations et les campagnes de sensibilisation.
VaccinationSensibilisation
#4
Comment évaluer l'impact des campagnes ?
On utilise la loi de Poisson pour analyser le nombre de cas avant et après les campagnes de prévention.
Impact des campagnesAnalyse comparative
#5
Quels facteurs influencent la prévention ?
Les facteurs comme le taux de vaccination et l'accès aux soins influencent les résultats préventifs.
Taux de vaccinationAccès aux soins
Traitements
5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?
Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en analysant le nombre d'événements indésirables.
Efficacité des traitementsÉvénements indésirables
#2
Peut-on ajuster les traitements avec cette loi ?
Oui, les données de Poisson aident à ajuster les traitements en fonction des résultats observés.
Ajustement thérapeutiqueRésultats cliniques
#3
Comment évaluer les effets secondaires ?
On utilise la loi de Poisson pour modéliser le nombre d'effets secondaires dans des essais cliniques.
Effets secondairesEssais cliniques
#4
La loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?
Oui, elle guide la recherche sur l'impact des traitements en analysant les événements rares.
Recherche médicaleImpact des traitements
#5
Quels traitements sont souvent analysés ?
Les traitements pour les maladies infectieuses et les interventions chirurgicales sont souvent analysés.
Maladies infectieusesInterventions chirurgicales
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent être modélisées ?
On peut modéliser des complications comme les infections post-opératoires ou les effets secondaires.
ComplicationsInfections post-opératoires
#2
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?
Elle permet d'analyser la fréquence des complications et d'identifier des facteurs de risque.
Analyse de fréquenceFacteurs de risque
#3
Peut-on prédire des complications avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de complications dans des populations spécifiques après un traitement.
PrédictionPopulation spécifique
#4
Quels types de complications sont souvent étudiés ?
Les complications chirurgicales et les effets indésirables des médicaments sont souvent étudiés.
Complications chirurgicalesEffets indésirables
#5
Comment réduire les complications ?
On utilise les données de Poisson pour identifier les risques et améliorer les protocoles de soins.
Réduction des risquesProtocoles de soins
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?
Les facteurs comme l'âge, le sexe et les antécédents médicaux influencent les événements modélisés.
Facteurs de risqueAntécédents médicaux
#2
Comment identifier les facteurs de risque ?
On analyse les données épidémiologiques pour identifier les facteurs associés à des événements rares.
ÉpidémiologieAnalyse de données
#3
Les comportements influencent-ils les résultats ?
Oui, des comportements comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent augmenter les risques d'événements.
Comportements de santéTabagisme
#4
Quels facteurs environnementaux sont considérés ?
Des facteurs comme la pollution et l'accès aux soins de santé sont pris en compte dans l'analyse.
PollutionAccès aux soins
#5
Comment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?
Ils sont utilisés pour orienter les politiques de santé publique et les stratégies de prévention.
Politiques de santéStratégies de prévention
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Loi de Poisson : Questions médicales les plus fréquentes",
"headline": "Loi de Poisson : Comprendre les symptômes, diagnostics et traitements",
"description": "Guide complet et accessible sur les Loi de Poisson : explications, diagnostics, traitements et prévention. Information médicale validée destinée aux patients.",
"datePublished": "2024-04-05",
"dateModified": "2025-03-31",
"inLanguage": "fr",
"medicalAudience": [
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Grand public",
"audienceType": "Patient",
"healthCondition": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Loi de Poisson"
},
"suggestedMinAge": 18,
"suggestedGender": "unisex"
},
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Médecins",
"audienceType": "Physician",
"geographicArea": {
"@type": "AdministrativeArea",
"name": "France"
}
},
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Chercheurs",
"audienceType": "Researcher",
"geographicArea": {
"@type": "AdministrativeArea",
"name": "International"
}
}
],
"reviewedBy": {
"@type": "Person",
"name": "Dr Olivier Menir",
"jobTitle": "Expert en Médecine",
"description": "Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale",
"url": "/static/pages/docteur-olivier-menir.html",
"alumniOf": {
"@type": "EducationalOrganization",
"name": "Université Paris Descartes"
}
},
"isPartOf": {
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Lois statistiques",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016008",
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Lois statistiques",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D016008",
"codingSystem": "MeSH"
},
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "MeSH Tree",
"value": "N06.850.520.830.994"
}
}
},
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Loi de Poisson",
"alternateName": "Poisson Distribution",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D016012",
"codingSystem": "MeSH"
}
},
"author": [
{
"@type": "Person",
"name": "Cécile Kremer",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/C%C3%A9cile%20Kremer",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Andrea Torneri",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Andrea%20Torneri",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Sien Boesmans",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Sien%20Boesmans",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Hanne Meuwissen",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Hanne%20Meuwissen",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Selina Verdonschot",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Selina%20Verdonschot",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
}
],
"citation": [
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Illusory intuitive inferences: Matching heuristics explain logical intuitions.",
"datePublished": "2023-03-02",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/36870202",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1016/j.cognition.2023.105417"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "From Restriction to Intuition: Evaluating Intuitive Eating in a Sample of the General Population.",
"datePublished": "2024-04-21",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/38674930",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.3390/nu16081240"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "The formation and revision of intuitions.",
"datePublished": "2023-08-31",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37659355",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1016/j.cognition.2023.105380"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "The recursive nature of ownership intuitions.",
"datePublished": "2023-10-10",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37813415",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1017/S0140525X23001450"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "More than two intuitions.",
"datePublished": "2023-07-18",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37462199",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1017/S0140525X22002965"
}
}
],
"breadcrumb": {
"@type": "BreadcrumbList",
"itemListElement": [
{
"@type": "ListItem",
"position": 1,
"name": "questionsmedicales.fr",
"item": "https://questionsmedicales.fr"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 2,
"name": "Environnement et santé publique",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D004778"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 3,
"name": "Santé publique",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D011634"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 4,
"name": "Méthodes épidémiologiques",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D004812"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 5,
"name": "Statistiques comme sujet",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D013223"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 6,
"name": "Lois statistiques",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016008"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 7,
"name": "Loi de Poisson",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012"
}
]
}
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Article complet : Loi de Poisson - Questions et réponses",
"headline": "Questions et réponses médicales fréquentes sur Loi de Poisson",
"description": "Une compilation de questions et réponses structurées, validées par des experts médicaux.",
"datePublished": "2025-05-01",
"inLanguage": "fr",
"hasPart": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Diagnostic",
"headline": "Diagnostic sur Loi de Poisson",
"description": "Comment identifier une distribution de Poisson ?\nQuels outils statistiques sont utilisés ?\nQuand utiliser la loi de Poisson ?\nQuels sont les critères d'application ?\nComment vérifier l'adéquation du modèle ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Intuition#section-diagnostic"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Symptômes",
"headline": "Symptômes sur Loi de Poisson",
"description": "Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?\nLa loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?\nQuels événements sont souvent analysés ?\nPeut-on modéliser des décès avec cette loi ?\nQuels types de maladies sont concernés ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Intuition#section-symptômes"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Prévention",
"headline": "Prévention sur Loi de Poisson",
"description": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?\nPeut-on prédire des épidémies avec cette loi ?\nQuels événements préventifs sont modélisés ?\nComment évaluer l'impact des campagnes ?\nQuels facteurs influencent la prévention ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Intuition#section-prévention"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Traitements",
"headline": "Traitements sur Loi de Poisson",
"description": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?\nPeut-on ajuster les traitements avec cette loi ?\nComment évaluer les effets secondaires ?\nLa loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?\nQuels traitements sont souvent analysés ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Intuition#section-traitements"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Complications",
"headline": "Complications sur Loi de Poisson",
"description": "Quelles complications peuvent être modélisées ?\nComment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?\nPeut-on prédire des complications avec cette loi ?\nQuels types de complications sont souvent étudiés ?\nComment réduire les complications ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Intuition#section-complications"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Facteurs de risque",
"headline": "Facteurs de risque sur Loi de Poisson",
"description": "Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?\nComment identifier les facteurs de risque ?\nLes comportements influencent-ils les résultats ?\nQuels facteurs environnementaux sont considérés ?\nComment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Intuition#section-facteurs de risque"
}
]
},
{
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Comment identifier une distribution de Poisson ?",
"position": 1,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On vérifie si les événements sont rares et indépendants, et on utilise des tests statistiques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels outils statistiques sont utilisés ?",
"position": 2,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les tests de chi carré et les tests de Poisson sont couramment utilisés pour l'analyse."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quand utiliser la loi de Poisson ?",
"position": 3,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle est utilisée pour modéliser des événements rares comme les accidents ou les maladies."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels sont les critères d'application ?",
"position": 4,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les événements doivent être indépendants et se produire à un taux constant dans le temps."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment vérifier l'adéquation du modèle ?",
"position": 5,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On compare les données observées avec les données attendues par le modèle de Poisson."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?",
"position": 6,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On modélise des événements comme des cas de maladies ou des accidents dans un intervalle donné."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?",
"position": 7,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle peut estimer le nombre de cas d'une maladie dans un temps donné, comme une épidémie."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels événements sont souvent analysés ?",
"position": 8,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les événements comme les admissions à l'hôpital ou les infections nosocomiales sont analysés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on modéliser des décès avec cette loi ?",
"position": 9,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, la loi de Poisson est utilisée pour modéliser le nombre de décès dans une population sur une période."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de maladies sont concernés ?",
"position": 10,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des maladies infectieuses, des accidents et des maladies chroniques peuvent être modélisées."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?",
"position": 11,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle permet d'estimer le risque d'événements indésirables et d'orienter les stratégies de prévention."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on prédire des épidémies avec cette loi ?",
"position": 12,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle aide à prédire le nombre de cas d'épidémies et à planifier des interventions préventives."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels événements préventifs sont modélisés ?",
"position": 13,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On modélise des événements comme les vaccinations et les campagnes de sensibilisation."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment évaluer l'impact des campagnes ?",
"position": 14,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On utilise la loi de Poisson pour analyser le nombre de cas avant et après les campagnes de prévention."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels facteurs influencent la prévention ?",
"position": 15,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les facteurs comme le taux de vaccination et l'accès aux soins influencent les résultats préventifs."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?",
"position": 16,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en analysant le nombre d'événements indésirables."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on ajuster les traitements avec cette loi ?",
"position": 17,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, les données de Poisson aident à ajuster les traitements en fonction des résultats observés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment évaluer les effets secondaires ?",
"position": 18,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On utilise la loi de Poisson pour modéliser le nombre d'effets secondaires dans des essais cliniques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?",
"position": 19,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle guide la recherche sur l'impact des traitements en analysant les événements rares."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels traitements sont souvent analysés ?",
"position": 20,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les traitements pour les maladies infectieuses et les interventions chirurgicales sont souvent analysés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quelles complications peuvent être modélisées ?",
"position": 21,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On peut modéliser des complications comme les infections post-opératoires ou les effets secondaires."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?",
"position": 22,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle permet d'analyser la fréquence des complications et d'identifier des facteurs de risque."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on prédire des complications avec cette loi ?",
"position": 23,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle aide à prédire le nombre de complications dans des populations spécifiques après un traitement."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de complications sont souvent étudiés ?",
"position": 24,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les complications chirurgicales et les effets indésirables des médicaments sont souvent étudiés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment réduire les complications ?",
"position": 25,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On utilise les données de Poisson pour identifier les risques et améliorer les protocoles de soins."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?",
"position": 26,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les facteurs comme l'âge, le sexe et les antécédents médicaux influencent les événements modélisés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment identifier les facteurs de risque ?",
"position": 27,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On analyse les données épidémiologiques pour identifier les facteurs associés à des événements rares."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Les comportements influencent-ils les résultats ?",
"position": 28,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, des comportements comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent augmenter les risques d'événements."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels facteurs environnementaux sont considérés ?",
"position": 29,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des facteurs comme la pollution et l'accès aux soins de santé sont pris en compte dans l'analyse."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?",
"position": 30,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Ils sont utilisés pour orienter les politiques de santé publique et les stratégies de prévention."
}
}
]
}
]
}
The capacity to evaluate logical arguments intuitively is a fundamental assumption of recent dual-process theories. One observation supporting this effect is the standard conflict effect on incongruen...
Intuitive eating (IE) is a non-dieting approach that promotes listening to internal cues of hunger and satiety, rather than adhering to external dietary restrictions aimed at weight loss. However, the...
This paper presents 59 new studies (N = 72,310) which focus primarily on the "bat and ball problem." It documents our attempts to understand the determinants of the erroneous intuition, our exploratio...
The proposed model overlooks the self-referential and self-perpetuating nature of ownership intuitions. Human knowledge is primarily formed through social interaction within power dynamics. Accordingl...
We consider an underdeveloped feature of De Neys's model. Decisions with multiple intuitions per option are neither trivial to explain nor rare. These decision scenarios are crucial for an assessment ...
Conspiracy theories tend to involve doubt and skepticism, but are conspiracy believers really more deliberative? We review recent research that investigates the relative roles of intuition and reason ...
Early warning scores based on vital signs are used in hospitals to estimate patient deterioration and to initiate an adequate and timely response when necessary. These scores show acceptable performan...
The NIPDS was developed using the latest evidence after which relevant items were selected by an expert panel. The scale was tested in a prospective observational study in 2 surgical and 2 medical war...
The scale item content validity index is 0.88 indicating that the selected items should be included in the instrument according to the expert panel. Item-total score correlation coefficients range bet...
The results showed that the NIPDS is a valid and accurate instrument to predict events in surgical and medical patients. It showed better performance compared to an existing score estimating nurse int...
Newly developed nurse intuition scale, which uses clinical cues to estimate deterioration in hospitalised patients, is brief and performs well in predicting physician assistance, resuscitation team ca...
We contrast Boyer's intuitive account of ownership with formal legal accounts based on institutions of ownership. Boyer's emphasis on social aspects of ownership intuitions may have a bearing on recen...
Extortion occurs when one person uses some combination of threats and promises to extract an unfair share of benefits from another. Although extortion is a pervasive feature of human interaction, it h...
Intuitive eating, which involves following internal cues of hunger and satiety to guide eating choices, would be better understood if studied at the individual momentary level instead of globally or c...
College males and females completed a baseline assessment of trait levels of intuitive eating as measured by the IES-2. Participants then followed a seven-day EMA protocol where they completed brief s...
Among 104 participants, 87.5% were female, mean age was 24.3, and mean BMI was 26.3. Baseline trait level intuitive eating was significantly correlated with state level intuitive eating reported acros...
Individuals who reported high trait levels of intuitive eating also reported following their internal cues for hunger and satiety and had less guilt, regret, and negative affect surrounding eating in ...