Equations to Prescribe Bicycle Saddle Height based on Desired Joint Kinematics and Bicycle Geometry
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Overuse knee injuries are common in bicycling and are often attributed to poor bicycle‐fit. Bicycle‐fit for knee health focuses on setting saddle height to elicit a minimum knee flexion angle of 25‐40°. Equations to predict saddle height include a single input, resulting in a likely suboptimal bicycle‐fit. The purpose of this work was to develop an equation to predict saddle height from anthropometrics, bicycle geometry, and user‐defined joint kinematics. Methods: Forty healthy adults (17 women, 23 men; mean (SD): 28.6 (7.2) years; 24.2 (2.6) kg/m 2 ) participated. Kinematic analyses were conducted for 18 three‐minute bicycling bouts including all combinations of 3 horizontal and 3 vertical saddle positions, and 2 crank arm lengths. For both minimum and maximum knee flexion, predictors were identified using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, and final models were fit using linear regression. Secondary analyses determined if saddle height equations were sex dependent. Results: The equation to predict saddle position from minimum knee flexion angle (R 2 =0.97; root mean squared error (RMSE) = 1.15 cm) was: Saddle height (cm) = 7.41 + 0.82(inseam cm) – 0.1(minimum knee flexion °) + 0.003(inseam cm)(seat tube angle °). The maximum knee flexion equation (R 2 =0.97; RMSE=1.15 cm) was: Saddle height (cm) = 41.63 + 0.78(inseam cm) – 0.25(maximum knee flexion °) + 0.002(inseam cm)(seat tube angle °). The saddle height equations were not dependent on sex. Conclusions: These equations provide a novel, practical strategy for bicycle‐fit that accounts for rider anthropometrics, bicycle geometry and user‐defined kinematics. Highlights This work developed simple equations to prescribed bicycle saddle height that elicits desired knee kinematics. Separate equations are presented for prescribing minimum or maximum knee flexion angle. Equations can be generalized to riders of both sexes, and a breadth of anthropometrics and ages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».