As the coronavirus 2019 (COVID-19) began spreading globally with no clear treatment in sight, prevention became a major part of controlling the disease and its effects. COVID-19 spreads from the aerosols of an infected individual whether they are showing any symptoms or not. Therefore, it becomes nearly impossible to point exactly where the patient is. This is where personal protective equipment (PPE) comes in. These are masks, respirators, gloves, and in hospitals where the contact with the infected and confirmed patient is direct, also gowns or body covers. The PPEs play a major role in the prevention and control of the COVID-19. The PPE is able to prevent any invasion of the virus particles into the system of an individual which is why it is an essential item to have for healthcare workers. Due to the high demand for PPEs all around the world, it is important to optimize the use of protective gear and ration the supplies so that the demand are met. However, there are guidelines recommended by the World Health Organization (WHO) and the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) to maintain the supply in the wake of this increased demand of PPE, how the manufacturers should track their supplies, and how the recipients should manage them. Various strategies can be used to increase the re-use of PPEs during the COVID-19 pandemic that has modified the donning and doffing procedure.

Purpose: During the timeline of twenty years, several epidemics and pandemics have occurred.Yet, a consistent feature of these public health crises is the surge in the demand for healthcare services exceeds the availability.Materials and Methods: A cross-sectional web-based survey was conducted in the month of June and July 2020 in Karachi, Pakistan.The study participants included doctors and medical students residing in Karachi.Results: Out of 187 doctors, 74.3% were working during the COVID-19 pandemic, of which 58.3% were willing to work.Out of 200 medical students, 93.5% were not volunteering during the COVID-19 pandemic, of which 46% were willing to volunteer.Doctors strongly agreed that they would be willing to work during the COVID-19 pandemic if they were healthy and able to do so (57.2%), if they were provided personal protective equipment (PPE) (51.3%), and if they were guaranteed coverage of treatment cost if they get infected while working (57.8%).Medical students strongly agreed that they would be willing to volunteer during the COVID-19 pandemic if they were provided PPE (49.0%), and if their parents were supportive of their decision to volunteer (44.5%).Most doctors (54.5%) felt that they were extremely likely to get infected while working during the COVID-19 pandemic and 59.4% felt that in turn, they were extremely likely to infect their families as well.Most medical students (40.5%) felt that they were somewhat likely to get infected while volunteering during the COVID-19 pandemic and 55.5% felt that in turn, they were extremely likely to infect their family as well.In the event of infection with COVID-19, 51.3% doctors and 42.0% medical students felt that they would recover without hospitalization.Conclusion: Since future pandemics are likely, we encourage health-care policymakers to utilize the findings of this study to create a sustainable pandemic response.

The policymakers in the construction sector prefer to limit costs, which is a vital step for achieving project success and increasing their worth. Value engineering (VE) is an efficient technique to project cost control without performance disruption. Many studies have identified the significant impact of Building information modelling (BIM) and VE on cost optimisation and performance improvement for construction projects, and research into combining BIM and VE for a higher synergistic impact is restricted in the AEC industry. This systematic study aims to emphasise the integration of the comprehensive and autonomous approach of BIM and VE for reducing costs with original performance. The corresponding literature was retrieved from the database Scopus. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) approach was used to retrieve 106 publications, and 12 papers were left for further evaluation. The VE with the use of BIM is emphasized in the evaluated papers. The BIM approach can facilitate quantity estimate and analysis of various project values. Data acquisition, on the other hand, remains a major hurdle to executing VE using BIM. A BIM Library consisting of the relevant VE data parameter is needed, and a schema like IFC and COBie is required to support VE data interchange.

Extubation failure is common in mechanically ventilated neonates. Finding objective criteria for predicting successful extubation may help to reduce the incidence of failure and the length of mechanical ventilation (MV). We conducted this study to determine the accuracy of the spontaneous breathing trial (SBT) and lung function measurements in predicting successful extubation in neonates.This cross-sectional validation study was conducted at a tertiary care neonatal intensive care unit (NICU) over 12 months from December 2019 to December 2020. Neonates intubated for >24 hours and considered ready for extubation were enrolled in the study. Neonates who met defined eligibility criteria underwent a three minutes SBT using endotracheal continuous positive airway pressure (ET-CPAP) before extubation. The primary clinical team was blinded to the results, and all neonates were extubated after SBT. Extubation was considered successful if patients remained extubated for 48 hours.Among the 107 infants, 77.5% (n=83) of infants passed the SBT. Of these, 78 were successfully extubated, giving the positive predictive value of 93.97%. The overall extubation success rate was 90% (n=96). The sensitivity and specificity of SBT were 81.2% and 54.5%, respectively. VE (ET-CPAP) and VE-ventilator at a cutoff of ≥238 ml and ≥143.7 ml have an area under the curve (AUC) of 0.77 and 0.75 respectively to predict successful extubation (p-value 0.003, 0.008 respectively).SBT predicts extubation success with pronounced accuracy. Therefore, we propose SBT as a valuable and crucial step that guides clinicians' decision-making regarding extubation preparedness or impending failure in neonates.

The spread of COVID-19 has been exponential throughout the globe. Though only a small percentage of infected individuals reach the critical stage of the disease, i.e., acute respiratory distress syndrome (ARDS), this percentage represents a significant number of patients that can overwhelm the healthcare system. Patients presenting with ARDS need mechanical ventilation, as their lungs are unable to oxygenate blood on their own due to fluid accumulation. One way to manage this excess pressure of fluid build-up around the lung tissues is to relieve the dorsal alveoli by prompting the patient to lie face down on the stomach; this is called awake proning. It is a procedure that is directed towards the recruitment of lung parenchyma when infected with pneumonia or when the condition has worsened into ARDS. This helps in relieving the pressure from the dorsal lung surface that has markedly higher perfusion than the ventral surface. Awake proning delays the use of mechanical ventilation and facilitates the patients with severe ARDS or severe pneumonia in maintaining the supply of oxygen to the body tissues. Since medical institutes are overburdened and limited ventilators are available, awake proning can reduce not only the burden on hospitals but also decrease the need for ventilators.

Abstract Radish ( Raphanus sativus L.), a representative of the Brassicaceae family, is an extensively cultivated root vegetable across the world. Thermal time (TT), hydro time (HT), and hydrothermal time (HTT) models can be used to characterize the response of seed germination rate to temperature (T) and water potential ( ψ ). The germination behavior of radish was investigated throughout a range of constant temperatures and water potentials to evaluate the effectiveness of hydro-thermal time model and offer a data set of germination thresholds and parameters. The study was intended to simultaneously inspect the radish seed germination (SG) pattern, base water potentials ( ψ b(50) ) and cardinal temperatures across varying temperatures ( T s ) and PEG-6000 water potentials ( Ψ s ) via the hydrothermal time (HTT) model. In a laboratory experiment Raphanus sativus L. seeds were germinated at four constant T s of 15, 20, 30 and 40 °C under four different water potentials ( ψs) of 0, − 0.2, − 0.4 and − 0.6 MPa. Germination decreased significantly at ( p ≤ 0.01) from 40% at 15 °C in − 0.2 MPa to 13% in − 0.8 MPa at 40 °C. The results also revealed that radish was more sensitive to ψ than T (p ≤ 0.01). As per the significance level of the model attributes ( R 2 : 0.527), the average cardinal temperatures were 15, 20 and 40 °C for the base ( T b ), optimal ( T o ) and ceiling ( T c ) temperatures respectively. Germination energy (GE), germination rate index (GRI), germination percentage (G%), germination index (GI), mean moisture content (MMC), seed vigor index 1 and 2 (SVI-1 and SVI-2), were recorded maximum in control condition at 15 and 20 °C and minimum at − 0.8 MPa at 40 °C. The model applied here, and its attributes, may be used as a prediction tool in different SG simulation studies, each with its own set of strengths and drawbacks. The hydrothermal constant investigates the interaction influence of T and ψ on germination under diverse ecological settings using germination data, cardinal temperatures, and statistical analysis.

Introduction Balochistan is the largest of Pakistan's four provinces, yet it is also the poorest and most impoverished, particularly in terms of neonatal healthcare. In order to build and tailor strategies to improve neonatal outcomes, it is necessary to identify barriers and facilitators for interventions. Therefore, we conducted this study to provide an overview of neonatal healthcare quality and assess the structural capacity for the improvement and further development of neonatal healthcare facilities in Balochistan. Methods A descriptive, observational, cross-sectional study was conducted in Balochistan, a province of Pakistan. The survey was designed to assess the level of staffing and facilities in the neonatal health care units. Data were gathered through trained staff either by in-person visits to the facility or via telephone. Results A total of 177 facilities were assessed in 25 districts of Balochistan. A majority (88.7%) of the facilities were from the public sector. Birth and neonatal care services were provided at only 63 (36%) of the assessed facilities and only three had newborn intensive care units (NICUs) with a 1:5 staff: patient ratio. Unfortunately, all NICUs lacked the basic advanced facilities. None of the hospitals had an infection control policy or staff nor any training program for doctors. Conclusion In conclusion, healthcare facilities to manage neonatal patients requiring hospital care are extremely limited in Balochistan and the ones that are available have very limited resources. To improve the healthcare system in Balochistan, all stakeholders should be involved in the planning, decision-making, and implementation of healthcare programs at all levels to ensure sustainability and efficiency.

Background: Amidst several crises arising due to an entirely empirical threat of global nature, the pandemic of Covid-19; one which proved to be extraordinarily difficult to deal, with was the declining mental status of the healthcare workers (HCWs). There has been an increasing need for interventions to be made in order to combat this dilemma.Methodology: A secondary analysis was conducted to assess the impact of various coping strategies among frontline health care workers on their negative feelings and emotions working in a tertiary care hospital. An analysis was conducted using Linear regression firstly by univariate analysis. In final model for multivariable analysis, variable significant in first step were used. Assumptions of normality of data and Homoscedasticity were assessed also after multivariable analysis.Results: A total of 202 individuals participated in the survey. In a multivariable analysis, sharing feelings with friends and family (95% CI: 0.51-2.99) and seeking psychological help 1.76 (95% CI: 0.16-3.36) was significantly associated with positive feelings.Conclusion: Healthcare workers and the front liners, who, albeit of the risk associated with being around the patients of an unknown disease faced the challenge head on, ultimately found themselves drained of the mental stamina to deal with the effects.Funding: None.Declaration of Interests: The authors declare no conflict of Interest.Patient Informed Consent Statement: Verbal informed consent was obtained from all participants as well as participants consented for the results to be published before the commencement of the survey.

Any sport has statistics and cricket is one of the sports where statistics are significantly important because, on the based on these statistics, players are ranked. These statistics include individual runs, wickets, and highest scores, etc. Based on statistics, players are selected for any tournament around the world. This research uses Principal Component Analysis by evaluating cricket facts and figures. This analysis tests the precise co-variation among different measurements relating to the batting and bowling abilities of players in the Pakistan Super League PSL T-20 (2016-2019) and IPL T-20 (2016-2019) utilizing the progressed factual system Principal Component Analysis. In the current investigation, PCA was utilized to rank the top ten best-performing batsmen and bowlers of the PSL and IPL. Principal Component Analysis is a dimension reduction technique that is used to reduce dataset dimensions into smaller variables. We can presume that batting ability rules over bowling capacity. This exploration is the first report in Pakistan that features the highlights of the PSL and IPL.

In military battle, the unmanned combat aerial vehicle (UCAV) plays a critical role. The UCAV avoids the fatal military zone as well as radars. If there is just a narrow path between the defensive areas, it is dan-gerous. It chooses the quickest and safest path. The balance evolution technique is used to improve the path planning of UCAV in this study, which results in a novel artificial bee colony. To regulate the position of a swarm of UCAVs, a particle swarm network is used to communicate between the UCAVs in the swarm. According to simulation data, the particle swarm network technique is more efficient than the ABC ap-proach. The intelligence system is taught via an artificial neural network.