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国际医学信息学杂志

英文名称:International Journal Of Medical Informatics   国际简称:INT J MED INFORM
《International Journal Of Medical Informatics》杂志由Elsevier Ireland Ltd出版社出版,本刊创刊于1997年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球医学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了医学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为医学-COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
医学
大类学科
1386-5056
ISSN
1872-8243
E-ISSN
预计审稿速度: 约3月 约11.8周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

国际医学信息学杂志杂志简介

出版商:Elsevier Ireland Ltd
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:IRELAND
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:1997
中文名称:国际医学信息学杂志

国际医学信息学杂志(国际简称INT J MED INFORM,英文名称International Journal Of Medical Informatics)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1997年创刊以来,始终站在医学研究的前沿。该期刊致力于发表在医学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为医学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自USA、Australia、CHINA MAINLAND、England、Spain、Canada、Netherlands、Iran、Brazil、GERMANY (FED REP GER)等国家和地区的研究者在《International Journal Of Medical Informatics》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章93篇、2015年:发表文章112篇、2016年:发表文章142篇、2017年:发表文章181篇、2018年:发表文章182篇、2019年:发表文章211篇、2020年:发表文章208篇、2021年:发表文章219篇、2022年:发表文章228篇、2023年:发表文章241篇。这些数据反映了期刊在全球医学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《International Journal Of Medical Informatics》将继续致力于推动医学领域的知识传播和科学进步,为全球医学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:3.7
  • 文章自引率:0.0408...
  • Gold OA文章占比:32.13%
  • CiteScore:8.9
  • 年发文量:241
  • 开源占比:0.2031
  • SJR指数:1.11
  • H-index:93
  • SNIP指数:1.493
  • OA被引用占比:0.1150...
  • 出版国人文章占比:0.06

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 75 / 249

70.1%

学科:HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES SCIE Q1 25 / 174

85.9%

学科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q2 16 / 44

64.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 70 / 251

72.31%

学科:HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES SCIE Q1 39 / 175

78%

学科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q2 14 / 44

69.32%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
医学 2区
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES 卫生保健与服务 MEDICAL INFORMATICS 医学:信息
2区 2区 3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
8.9 1.11 1.493
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Medicine 小类:Health Informatics Q1 24 / 138

82%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 J AM MED INFORM ASSN 360
2 INT J MED INFORM 315
3 J MED INTERNET RES 163
4 J BIOMED INFORM 130
5 PLOS ONE 80
6 BMC MED INFORM DECIS 77
7 JAMA-J AM MED ASSOC 69
8 BMJ-BRIT MED J 56
9 HEALTH AFFAIR 52
10 J MED SYST 52
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 INT J MED INFORM 315
2 J MED INTERNET RES 216
3 J AM MED INFORM ASSN 118
4 BMC MED INFORM DECIS 111
5 IEEE ACCESS 100
6 HEALTH INFORM J 92
7 BMJ OPEN 80
8 JMIR MHEALTH UHEALTH 80
9 JMIR MED INF 76
10 APPL CLIN INFORM 74

高引用文章

  • A fully integrated computer-aided diagnosis system for digital X-ray mammograms via deep learning detection, segmentation, and classification引用次数:37
  • Concurrence of big data analytics and healthcare: A systematic review引用次数:36
  • Aging barriers influencing mobile health usability for older adults: A literature based framework (MOLD-US)引用次数:34
  • Federated learning of predictive models from federated Electronic Health Records引用次数:26
  • Comparison of variable selection methods for clinical predictive modeling引用次数:23
  • A biopsy of Breast Cancer mobile applications: state of the practice review引用次数:22
  • Adequacy of UTAUT in clinician adoption of health information systems in developing countries: The case of Cameroon引用次数:20
  • Patient expectations and experiences of remote monitoring for chronic diseases: Systematic review and thematic synthesis of qualitative studies引用次数:19
  • Predicting in-hospital mortality of patients with acute kidney injury in the ICU using random forest model引用次数:17
  • Nasal cytology with deep learning techniques引用次数:16
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