ACR open rheumatology

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中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子同类期刊

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影响因子：

期刊影响因子(Impact factor，IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数，是表征期刊影响大小的一项定量指标，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。

2.9

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ISSN：

ISSN是由8个数字组成的编码，旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊，无论其性质或载体版本（纸版及电子版）。

2578-5745

Gold OA文章占比：

Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道（Gold road，也称为Gold OA，即期刊官网）和绿色通道（Green road，或Green OA）实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的，而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories，比如哈佛大学学术库DASH）或学科知识库中来实现。

62.66%

CiteScore：

引用分数（英语：CiteScore，CS）是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出，以替代常用的JCR影响因子（由Clarivate计算）。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括 SNIP(源文档标准化影响)，SJR (SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
5.8	1.161	0.871	学科排名百分位大类：Medicine 小类：Rheumatology 22 / 73 70%

发文信息

中科院SCI期刊分区

中科院分区升级版是在基础版的基础上，消除了对预置学科体系的依赖，例如期刊-学科隶属关系。基于概率统计原理的期刊超越指数，使分区结果更加鲁棒，不易操纵，揭示出更多优秀的基础研究期刊。 2019-2021年，3年过渡期，会同时发布基础版和升级版，便于用户单位过渡、调整。2022年开始，将只发布升级版。

2025年3月20日发布

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
3区医学	4区风湿病学 RHEUMATOLOGY	否	否

新锐期刊分区

《新锐期刊分区表》（简称“新锐分区”）由新锐学术于2026年正式发布，该分区引入大模型与智能算法，突破单一指标与单一维度的传统局限。高效整合自然科学、工程技术、医学、管理科学、社会科学、人文艺术等领域的重要国际学术期刊，涵盖但不限于 SCIE、SSCI、ESCI 等核心来源，共22299 种期刊和15种重要会议论文集（计算机领域），构建了覆盖全学科、面向全球的评价体系。

2026年3月发布

大类	小类	TOP期刊
3 区医学 Medicine	3 区风湿病学 RHEUMATOLOGY	否

WOS期刊分区

WoS-JCR分区：SCIE、SSCI收录期刊主要按影响因子高低被分为四个区（Quartile），分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是靠后的25%的期刊。

学科分类
Q2RHEUMATOLOGY

历年影响因子

2023年	2024年	2025年
2.9000	2.8000	2.9000

审稿时长：

10 weeks

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Necrotizing Myositis as a Rare Presenting Manifestation of Childhood-Onset Granulomatosis With Polyangiitis: A Case Report.

Pub Date : 2026-10-01 DOI: 10.1002/acr2.90167 Rachel Guess, Bradley Ornstein

IgG4-to-IgG Ratio and Orbital Involvement Predict Clinical Response to B Cell Depletion in IgG4-Related Disease.

Pub Date : 2026-10-01 DOI: 10.1002/acr2.90148 Young Min Cho, Alejandro Quinteros, Pallavi Khattar, Morris Clive Edelman, Lara El Khoury, Galina Marder

Clinical Images: Rapidly progressive granulocyte colony-stimulating factor-associated arteritis: initial normal imaging as a diagnostic pitfall.

Pub Date : 2026-10-01 DOI: 10.1002/acr2.90161 Chika Kayabe Kuroda, Takashi Nawata, Toru Ariyoshi, Mayu Nakamoto, Noriko Maeda, Hidenori Takahashi, Hiroshi Nakamura, Motoaki Sano

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