Journal Of Electrocardiology期刊_Churchill Livingstone出版商

影响因子：1.3
Gold OA文章占比：18.42%
OA被引用占比：0.0461...
CiteScore：2.7
研究类文章占比：86.09%
开源占比：0.0945
文章自引率：0.0769...
出版撤稿文章占比：0.0047...

推荐合适期刊投稿指导助力快速见刊免费咨询

Journal Of Electrocardiology 期刊简介

Journal Of Electrocardiology是医学领域的一本优秀期刊。由Churchill Livingstone出版社出版。该期刊主要发表医学领域的原创性研究成果。创刊于1968年，该期刊主要刊载医学-心血管系统及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI4区期刊，它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动医学领域的进步。

同时，我们注重来稿文章表述的清晰度，以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此，我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均偏慢,4-8周。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑，建议您在提交前主动与期刊主编取得联系，或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向，为您推荐最为合适的期刊，助力您顺利投稿，实现学术成果的顺利发表。

Journal Of Electrocardiology 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	4区	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心脏和心血管系统	4区	否	否

中科院分区 2022年12月升级版

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	4区	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心脏和心血管系统	4区	否	否

中科院分区 2021年12月旧的升级版

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	4区	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心脏和心血管系统	4区	否	否

中科院分区 2021年12月基础版

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	4区	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心脏和心血管系统	4区	否	否

中科院分区 2021年12月升级版

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	4区	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心脏和心血管系统	4区	否	否

中科院分区 2020年12月旧的升级版

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	4区	CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS 心脏和心血管系统	4区	否	否

Journal Of Electrocardiology 期刊国际分区信息（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：CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS	SCIE	Q3	160 / 220	27.5%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：CARDIAC & CARDIOVASCULAR SYSTEMS	SCIE	Q3	158 / 220	28.41%

CiteScore指数（2024年最新版）

CiteScore：2.7
SJR：0.435
SNIP：0.598

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Medicine 小类：Cardiology and Cardiovascular Medicine	Q3	218 / 387	43%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图

期刊影响因子和自引率趋势图

发文统计

年发文量统计

年份	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
年发文量	136	156	141	155	237	167	209	175	125	151

高引用文章

文章名称	引用次数
Atypical advanced interatrial blocks: Definition and electrocardiographic recognition	11
Electrocardiogram interpretation in NCAA athletes: Comparison of the 'Seattle' and 'International' criteria	11
A deep neural network learning algorithm outperforms a conventional for algorithm for emergency department electrocardiogram interpretation	11
Electrocardiographic manifestations of severe hyperkalemia	10
Densely connected convolutional networks for detection of atrial fibrillation from short single-lead ECG recordings	9
Type 1 Brugada phenocopy in a patient with acute pericarditis	7
ST-segment elevation and the Tpeak-Tend/QT ratio predict the occurrence of malignant arrhythmia events in patients with vasospastic angina	7
The WCT Formula: A novel algorithm designed to automatically differentiate wide-complex tachycardias	7
Machine learning in the electrocardiogram	7
Continuous heart rate monitoring for automatic detection of atrial fibrillation with novel bio-sensing technology	7