The association of bike fitting with injury, comfort, and pain during cycling: An international retrospective survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle