International Journal Of Hepatology
SCIE 国际简称：INT J HEPATOL 中文名称：国际肝病学杂志International Journal Of Hepatology杂志是一本GASTROENTEROLOGY & HEPATOLOGY应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Hindawi Limited出版，出版周期为1 issue/year，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表《新锐期刊分区表》中，被归类为大类学科分区4区，显示出其优秀的学术水平和影响力。
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ISSN：2090-3448
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出版地区：United Kingdom
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出版周期：1 issue/year
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E-ISSN：2090-3456
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出版语言：English
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是否OA：未开放
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预计审稿时间：15 Weeks
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影响因子：1.6
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是否预警：否
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研究方向：GASTROENTEROLOGY & HEPATOLOGY
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年发文量：27
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研究类文章占比：81.48%
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Gold OA文章占比：100.00%
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开源占比：0.973
杂志简介
《国际肝病学杂志》是一本专注于肝脏疾病研究的国际同行评审期刊，它覆盖了肝脏病理学、肝脏生理学、肝脏疾病的临床管理以及肝脏移植等多个领域。该杂志旨在促进肝脏科学的研究和实践，为全球的肝脏病学家、研究人员、临床医生和学生提供一个交流最新研究成果的平台。
期刊发表的内容包括原创研究文章、综述、病例报告、专题讨论和给编辑的信件等。这些文章不仅涵盖基础科学研究，还包括转化医学和临床试验的最新进展。杂志强调跨学科合作，鼓励发表能够推动肝脏疾病治疗和预防策略发展的研究。杂志对于希望在肝脏疾病领域发表研究的学者来说，是一个重要的国际舞台，它不仅能够提升研究的可见度，还能够促进国际间的科研合作。
值得一提的是，International Journal Of Hepatology已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展版） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着1 issue/year的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q4评级。此外，其CiteScore指数达到1.5，该期刊2026年的影响因子达到1.6，再次验证了其优秀学术水平。
International Journal Of Hepatology是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了医学-胃肠肝病学研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。
期刊指数
中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子
中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。
CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。
自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。
中科院分区表
《新锐期刊分区表》 2026年3月发布
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 医学 4区 |
GASTROENTEROLOGY & HEPATOLOGY
胃肠肝病学
4区
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期刊分区表 2025年3月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 医学 4区 |
GASTROENTEROLOGY & HEPATOLOGY
胃肠肝病学
4区
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JCR 分区
2025-2026年最新版
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：GASTROENTEROLOGY & HEPATOLOGY | ESCI | Q4 | 117 / 153 |
23.9 |
| 学科：GASTROENTEROLOGY & HEPATOLOGY | ESCI | Q4 | 117 / 153 |
23.86 |
CiteScore 分区（2026年6月最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||
| 1.5 | 0.521 | 0.597 |
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文章摘录
- Machine Learning Models to Predict Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD) With Simple Anthropometric and Biochemical Variables: A Cross-Sectional Study in US Populatio Author: Du, Shiying; Yu, Hailiang; Du, Jianbo; Xu, Yunan Journal: INTERNATIONAL JOURNAL OF HEPATOLOGY. 2026; Vol. 2026, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1155/ijh/8221645
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