ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರೇಖಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ ಘಟನೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಎಳೆತವನ್ನು ಗಳಿಸಿವೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ರೇಖಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ.
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಹತ್ವ
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಜೈವಿಕ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ರೋಗದ ಎಟಿಯಾಲಜಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಮಯದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವಿಷಯಗಳ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಮಯದಿಂದ-ಘಟನೆಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ರೋಗದ ಆಕ್ರಮಣ ಅಥವಾ ಸಾವಿನಂತಹ ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾವು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಕ ವಿಧಾನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬಯೆಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದೃಢತೆ
ಬೆಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ತಜ್ಞರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಅಥವಾ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳಂತಹ ಪೂರ್ವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಬಯೋಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಮುನ್ನರಿವಿನ ಬಗ್ಗೆ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನವು ರೇಖಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ ಘಟನೆಯ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಉದ್ದದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬೇಯ್ಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ದೃಢವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಎದುರಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ.
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು
ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ರೇಖಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ ಘಟನೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ರೋಗಿಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಮಾಪನ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಗಮನಿಸದ ಗೊಂದಲದ ಅಂಶಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬೇಸಿಯನ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಧ್ಯಯನದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಾದ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ, ಗುಂಪು ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪೂಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಬಲವನ್ನು ಹತೋಟಿಯಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಟ್ಟದ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ಗೆ ಬೇಸಿಯನ್ ಅಪ್ರೋಚಸ್
ರೇಖಾಂಶದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ, ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಕಲ್ಪಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳೊಳಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಲೀನಿಯರ್ ಮಿಶ್ರ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪಥಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಅಳತೆ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ರೇಖೆಯ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಬೇಸಿಯನ್ ನಾನ್-ಲೀನಿಯರ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿಚಲನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
ಬೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಸಮಯದಿಂದ-ಘಟನೆಗೆ ಡೇಟಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಈವೆಂಟ್ ಸಮಯಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಿದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣವಾದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ವೇಗವರ್ಧಿತ ವೈಫಲ್ಯದ ಸಮಯದ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಬೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು, ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಾಗ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯ-ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಿಕೆಯ ಏಕೀಕರಣ
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದರ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣ. ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ನಿರ್ಣಯವು ವಿವಿಧ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ರೇಖಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ-ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ಟಡೀಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಬೇಸಿಯನ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್ಸ್
ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೇಸಿಯನ್ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಗಾಸ್ಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಬೇಸಿಯನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು, ರೇಖಾಂಶದ ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ-ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ವರ್ಧಿತ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಮಾದರಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪೂರ್ವ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಬಯೆಸಿಯನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಬಯೋಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ರೇಖಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಮಯದಿಂದ ಘಟನೆಯ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂಚಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿದಂತೆ, ಜೈವಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಕಾಳಜಿಯ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ.