Use of Technology in Patient Care in Nigeria: A Systematic Review of Original Studies from 2020 to 2025
Notice bibliographique
Résumé
The integration of digital technology in healthcare has become increasingly prominent in Nigeria, offering new possibilities for improving the delivery of patient care. With rising adoption of tools such as telemedicine, electronic health records (EHRs), and mobile health (mHealth) applications, there is a growing need to understand how these technologies are being used, what outcomes they produce, and the challenges faced in their implementation. This review aimed to: (1) identify and synthesize original empirical studies conducted in Nigeria that report the use of technologies in patient care, (2) evaluate the outcomes associated with their application, and (3) explore the barriers and enabling factors influencing their implementation. A systematic review was conducted following PRISMA 2020 guidelines. A total of 903 studies were retrieved from five databases—Google, Google Scholar, African Journals Online (AJOL), PubMed, and Scopus—using a structured search strategy. After removing duplicates and applying eligibility criteria, 22 original studies published between January 2020 and March 2025 were included. Data were extracted and synthesized narratively based on the three objectives, and each study was appraised using the CASP checklist. The review revealed diverse use of digital technologies, with telemedicine, EHRs, mHealth, and AI tools most commonly applied in hospitals and primary care settings. Reported outcomes included improved care efficiency, better access to services, and enhanced patient tracking and clinical decision-making. However, usage was inconsistent across settings. Major barriers included poor infrastructure, limited digital literacy, and lack of institutional support, while enabling factors included mobile device availability, positive user attitudes, and stakeholder engagement. Digital technologies are reshaping patient care delivery in Nigeria, but their full potential remains unrealized. Addressing systemic barriers through policy support, infrastructure investment, and training will be essential to scaling up digital health innovation and ensuring equitable healthcare access.
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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».