The association of bike fitting with injury, comfort, and pain during cycling: An international retrospective survey
Notice bibliographique
Résumé
Although bike fitting is recommended to help reduce injury risk, little empirical evidence exists to indicate an association between bike fitting and injury incidence. The aim of the study was to determine the effect of bike fitting on self-reported injury, comfort, and pain while cycling from a worldwide survey of cyclists. A total of 849 cyclists completed an online questionnaire between February and October 2016. Questionnaire collected data on respondent demographics, cycling profile, bike fitting, comfort and pain while cycling, and injury history. The main predictor variable was bike fitting (yes, by the respondent, i.e. user bike fitting; yes, by a professional service; or no). Covariates included demographic and cycling profile characteristics. Logistic regression models estimated the odds of injury within the last 12 months, reporting a comfortable body posture while cycling, and not reporting pain while cycling. Odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI) were reported. User bike fitting was associated with increased odds of reporting a comfortable posture (OR = 2.28, 95%CI: 1.06, 4.68). User (OR = 2.35; 95%CI: 1.48, 3.84) and professional bike fitting (OR = 2.35; 95%CI: 1.42, 3.98) were both associated with increased odds of not reporting pain while cycling. No associations were found between bike fitting and injury within the last 12 months. In conclusion, we found an association between bike fitting and reported comfort and pain while cycling. We recommend integrating bike fitting into cycling maintenance. However, further studies with longer follow-up are necessary to determine the presence of an association between bike fitting and injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».