(ID: 51) Barriers and facilitators to the provision of telemedicine in Nigeria: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Achieving Universal Health Coverage (UHC) remains a significant challenge in many developing countries, including Nigeria [1]. Telemedicine has emerged as a promising digital health intervention to bridge healthcare access gaps. However, its adoption and effectiveness vary due to diverse contextual barriers and facilitators [2]. Aim This systematic review aimed to identify the specific barriers and facilitators influencing telemedicine implementation in Nigeria. Methodology This review was pre-registered on PROSPERO (ID: CRD42024609405). Comprehensive searches were conducted across PubMed, Scopus, and CINAHL databases without time restrictions. Inclusion criteria encompassed peer-reviewed English-language studies reporting on barriers and/or facilitators related to telemedicine implementation, provision, or operation within the Nigerian context. Data extraction and thematic synthesis identified recurrent themes. No ethical approval was required, this being a review. Results Out of 384 identified studies, 31 met the inclusion criteria. The predominant barriers were technical and institutional. Technical barriers included unreliable power supply, poor internet connectivity, and a shortage of healthcare professionals with requisite technical expertise. Institutional barriers encompassed the absence of comprehensive regulatory frameworks and inadequate organizational policies supporting telemedicine. Conversely, facilitators were primarily human-resource-related, notably the provision of formal telemedicine training and education. Technical facilitators included the utilization of low-tech educational networks and improved internet accessibility. Discussion Telemedicine holds significant potential to enhance healthcare access in Nigeria. However, its successful implementation is impeded by technical and institutional challenges. Addressing these barriers through targeted interventions, such as investing in infrastructure, developing supportive policies, and enhancing workforce capacity through training, is crucial. This review, though subject to the usual limitations of study heterogeneity and scope, offers useful evidence that can guide telemedicine policy, practice, and future research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».