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中国中西医结合杂志由中国科协主管，中国中西医结合学会和中国中医科学院主办，是国内第一本全国性中西医结合综合性学术期刊，国内外公开发行。主编为中国科学院院士陈可冀教授。发展历程于1981年7月创刊，刊名为《中西医结合杂志》，16开本64页；1981-1982年为季刊；1983年为双月刊；1984年改为月刊；1992年改名为《中国中西医结合杂志》；1999年改为大16开；2000年改为80页。 2004年在原基础上扩充版面至96页。本刊按国际标准编排，印有英文版权页、目次、摘要等。年发行量数十万册。除国内31个省市自治区外，国外订户分布于美国、日本、新加坡、韩国、英国、德国及澳大利亚等20多个国家和地区。收录情况《中国中西医结合杂志》被确定为中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)、中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，编入《中文核心期刊要目总览》2004年版。1983年被美国MEDLINE收录，2004年被美国《化学文摘》、俄罗斯《文摘杂志》及被日本《科学技术文献速报》(JST)收录。还被中国科学引文数据库、中国生物医学文献数据库等国内多个权威数据库收录，总被引频次与影响因子均居同类期刊前列。获奖情况1992年及1997年两次荣获国家科委、中宣部、新闻出版署联合颁布的全国优秀科技期刊奖；1995年及2000年两次荣获国家中医药管理局颁发的“全国中医药优秀期刊奖一等奖”；2001年被新闻出版署评为“双效期刊”，列入中国期刊方阵；2001—2005年连续5年被评为“中国百种杰出学术期刊”；1998、1999及2000年3次获中国科协择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助；并连续三次获得国家自然科学基金重点学术期刊与专项基金资助(2003—2008年)；2006年获“中国科协精品科技期刊工程项目资助期刊”。 《CHINESE JOURNAL OF INTEGRATIVE MEDICINE 》（中国结合医学杂志，英文版）由国家中医药管理局主管，中国中西医结合学会及中国中医科学院主办。杂志主编为中国科学院院士陈可冀教授， 名誉主编为中国科学院及中国工程院院士吴阶平教授，国内外编委65人，在国内编委会成员中，科学院及工程院院士12人。《CHINESE JOURNAL OF INTEGRATIVE MEDICINE 》国内外发行，国内发行至三十余个省、市、自治区。海外发行由中国图书进出口总公司办理，目前订户已发展到美国，加拿大，丹麦，澳大利亚，德国等多个国家。收录情况《CHINESE JOURNAL OF INTEGRATIVE MEDICINE 》已先后被美国MEDLINE、美国《化学文摘》、荷兰《医学文摘》、以及俄罗斯《文摘杂志》等国际检索机构收录， 同时被中国英文科技期刊数据库、中国核心期刊扩刊版、中国核心期刊数据库（万方数据库）收录，中国学术期刊综合评价数据库（清华数据库）收录。中国科技信息研究所信息分析中心最新的统计报告显示,在112种英文期刊中我刊影响因子排名由上一年的第 83 名跃居第24名。2007年起,国际著名的“Springer”出版公司代理我刊的海外发行工作。
目前主要使用的医药数据库分为两大类，一个是免费医药数据库，一个是商业综合类的医药数据库。医药数据库的本质是让用户能在短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余，因此，全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。
先说免费医药数据库，大大小小的比较多，但真正用户量大，达到一定使用频率的，我们在此推荐三个最全面的：
①：DrugBank数据库，它是加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息，其中包括2653种经批准的小分子药物、1417种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。
②：pharnexcloud，他目前是开放程度高的中文界面医药数据库，包含了全球药品研发管线、审评审批进度、全球临床试验、中国临床试验、药品招投标、集采、一致性评价等大量整合信息。
③：ClinicalTrials，它是一个基于网络的资源，为患者、他们的家庭成员、医疗保健专业人员、研究人员和公众提供了方便地访问关于各种疾病和病症的公共和私人支持的临床研究的信息。该网站由 美国国立卫生研究院的国家医学图书馆(NLM) 维护（NIH），美国国家医学图书馆提供的资源，探索所有 50 个州和 221 个国家/地区的 422,494 项研究。注：所有资料及相关研究仅供参考，未取得相关政府机构评定。
免费数据库涉及数据层面的关联性相对单一、数据深度存在一定局限性，毕竟这类数据库没有像商业数据库那样花上足够多的人力成本及时间成本去清洗、整理、维护数据。
商业类医药数据库往往是高价值数据库的代表。商业类医药数据库特点是功能强大不仅能对学术类信息加以融合处理，还能分析药品全生命周期数据，竞品药品销售详细情况、竞品企业招投标、投融资、集中采购信息等；除此之外还能实时跟踪产品管线最新信息，做到实时调整战略方向，防止做无用功浪费企业资源。现在商业类数据库可以说是医药企业必备的数据库。笔者就国内药企主要使用的商业医药数据库（同时对比两个国外数据库）给大家一一列举。
药融云企业版Pharnexcloud
数据全面性：★★★★★
运营企业：药融云数字科技
上线时间：2020年
数据库数量：218个
产品组成：药物研发库群、上市药品库群、药品销售库群、市场信息库群、一致性评价库群、原料药库群、医疗器械库群、生产检验库群、合理用药库群、医药文献等十个版块构成。
数据来源：各国药品监管机构、试验研究、学术会议报告、文献期刊、异构资源、企业公告各国卫生机构、医学新闻杂志、网络资讯、专利、协会学会等。
数据特色：数据采集近80个主流国家，监控全球10万+医药数据信息源，数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。
增值服务：①专人对接需求，团队解决问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目交易、需求对接等活动支持，能加入他们药融圈生态链。
优点：全面覆盖医药领域全产业链各环节，数据总量大、数据来源、专业报告、数据算法、结果展示都做得非常好。
缺点：相比较于全球顶尖的cortellis、informa等，pharnexcloud的数据展示结果关联性还有明显的进步空间。
pharnexcloud医药数据库后来居上，进步很快，近年来逐步成为国内医药企业选择较多的医药数据库，因其产品功能的全面和数据全面性得到越来越多的认可，希望能保持这个进步速度。
药智
综合性推荐指数：★★★★☆
运营企业：重庆康洲数据
上线时间：2009年
产品组成：由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成。
数据来源：地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、公司年度报告、医疗卫生机构、医学杂志、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊等。
数据库数量：172个
检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与insight、Pharnexcloud数据库大体一致。
优点：药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。
缺点：药品销售数据起步阶段暂不够成熟，全球数据相对量少。（药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重）。创新药物收录数量有待提高。
医药魔方
综合推荐指数：★★★★☆
运营企业：北京华彬立成
上线时间：2013年
数据库数量：49个
产品组成：资本透视、全球新药、全球临床、基础数据、市场洞察这五个版块构成。
数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告等。
产品亮点：资本透视和创新药物版块做得非常不错，在该领域都属于行业佼佼者。
收费：单价在国内偏高
优点：投融资版块、可视化疾病图谱和靶点整合、审评、临床等数据做充分关联、新上线的NextMed板块有一定领先性、其投融资版块做得很好。
缺点：总体数据数量偏少，药物研发也只解读了3万多个药物，比较同类产品丢失部分功能版块，全球数据不够丰富。销售数据模块虽然有，但十分封闭，无任何宣传，对其具体情况业内不了解。
医药魔方作为创新药物和医药投融资数据库目前国内用户沉积多的数据库之一，但其产品功能过于封闭，已成自己的围墙。
药渡
综合推荐指数：★★★☆
运营企业：药渡经纬信息科技
上线时间：2013年
数据库数量：132个
产品组成：由全球药物、全球器械、投资生态、临床研究、专利文献、政策法规、世界药问、数据定制八个版块构成。
数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、在线数据库、在线辞典、电子书库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议等。
优点：其药物研发信息与国内审评、临床等多个库均有不错的关联，层级结构、标签及界面都做得相当不错。对生物药、化学药等细微标签做了单独优化。
缺点：目前没有药品销售数据，临床、上市药品分析等数据采集方面比较弱，总体数据量在业内偏弱。
药渡作为国内老牌医药数据库之一以全球研发数据为核心，重点发展咨询业务。缺少销售数据其核心版块数据，导致其数据业务只是一直低价在为其咨询业务做支撑。
米内
综合推荐指数：★★★★☆
运营企业：广州标点医药信息
上线时间：2010年
数据库数量：72个
产品组成：药品销售（多层格局，医院、零售）、审评进度、上市药品、临床试验、中标数据、全球新药研发、全球专利、项目进度这个七个版块构成
产品特色：国内药品销售数据领头企业，其医院销售数据以“三大终端六大市场”为基础，分层抽样多等级医院放大至全国。城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店、城市社区卫生中心、乡镇卫生院等各类维度齐备。
优点：南方所背景，医院销售数据算法和研发数据都做得非常不错。六大格局在国内首屈一指。近期上线了独家的电商类数据，虽然业界还在争议电商数据可信度，但毕竟先走出了这一步。
缺点：全面性比较弱，销售数据以外的全球数据、研发数据、审批数据相对重视程度很低，版本一直没有大的进展。
米内医药数据库南方所背景其医院销售版块覆盖面最广之一，但其它版块相对薄弱。
丁香园Insight
综合推荐指数：★★★☆
运营企业：杭州观澜网络
上线时间：2013年Insight（2006年总部）
产品组成：临床试验、申报进度、药品库、上市产品、制药企业、招投标、一致性评价、医药新闻、生物制品、全球数据等十个版块构成。
数据来源：内部会议、专业报道、专利、商标、在线数据库、在线词典、电子书库、异构资源共享平台、知识库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、新闻资讯等。
产品特色：其界面小功能开发丰富特别是小图标的应用在国内UI设计上是好的，区别于同类产品。
检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与药智数据库大体一致。
优点：搜索体验、UI界面小功能、时间轴、注册数据、国内药物审评、上市批文这些国内数据中做得非常不错。
缺点：市场和销售相关数据涉及较少，全球研发数据处于刚起步阶段(全球药物研发数据对于药企来说十分重要可谓是医药行业的风向标，在全球药物格局、药物立项调研、企业发展战略方向制定方面的重要性不言而喻)
Insight作为老牌医药数据库的典型代表，背靠丁香园集团的大树，目前国内用户沉积多的数据库之一，但因其药物研发数据版块、药品市场与销售数据起步晚，影响了其总体优势。
上海医工院PDB
综合推荐指数：★★★
运营企业：上海数图健康医药科技
上线时间：2011年
数据库数量：31个
产品组成：分为药物综合和新药研发监测两个数据库；药物综合数据库包含了国内市场、细分市场、全球市场、国内工业生产、企业经济运行五个版块；新药研发监测数据库包含了全球研发、中国研发、一致性评价、企业竞争，品种筛选分析五个版块。
数据来源：专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告、pjb等。
优点：工信部背景知名度高国产医药数据库鼻祖，审评、临床等数据有不错的关联展示；新上线的RPDB零售板块有明显的优势提升；RAS医药处方分析系统具备一定独家性。
缺点：数据全面性相对不高，部分工业类数据更新较慢，UI设计过于传统。PDB作为全国老牌医药数据库之一，全球药物研发数据采集处于起步阶段，也许是底层架构设计问题单开了一个CPM（新药研发监测数据库）导致其部分关联性较差。
科睿唯安cortellis
综合推荐指数：★★★★☆
产品组成：Cortellis 数据库包含Cortellis竞争情报、Cortellis早期药物发现、CMC、仿制药、原料药、系统生物学Metacore等等多个模块，主要由竞争信息、疾病简报、监管信息、新闻、药物发现信息这几个版块构成；
数据来源：各大药品监管机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报等。
检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和informa数据库基本一致，只是样式展示风格不一样。
优点: 在展示结果关联性、专业报告、数据维度方面都做得非常好。
缺点: 缺少系统化药品销售数据，对中国企业管线监控出现不少滞后和少量错误，缺少中国药监局等数据分析。
cortellis医药数据库目前在世界医药领域知名医药数据库之一，因在国内因为其水土不服相比之下使用人群比例不是那么多。
英富曼Informa
综合推荐指数：★★★☆
产品组成：Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多个版块组成。
数据来源：各国药品监管机构、医疗卫生机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报、搜索引擎、学术会议等。
检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和cortellis数据库基本一致，只是样式展示风格不一样，更符合国人使用习惯。
优点：可以综合计算药物批准通过率，数据更新历史记录，在新闻数据追溯、展示结果关联性、数据维度方面都做得很好。
缺点：没有销售数据、没有仿制药信息、缺少中国药监局数据解读，中国企业管线跟踪滞后；
Informa医药数据库当前世界主流医药数据库之一，其Pharmaprojects版块Pharnexcloud的’全球药物研发版块’被客户比较得多，因为价格和缺少国内审批等数据因此占有率偏低，目前在国内主要客户人群为高校为主。
一共写了目前国内主要使用9个主流数据库的测评，2个国外医药数据库。每个数据库都各有特色，可以根据自身情况供您选择。
中国核心期刊
我校科技人员发表论文投稿指南
在期刊论文的分布中，存在一种普遍现象：即对于某一特定的学科或专业来说，少数期刊所含的相关情报量很大，而多数期刊的情报量却很少；也就是说，世界上大量的科学论文集中在少量的科学期刊中，这就是所谓的“核心期刊效应”，其结果是产生了各个学科或专业的“核心期刊”。核心期刊评定的流通率法是测定核心期刊的方法之一，情报研究人员对馆藏期刊在一定时间内的出借次数、馆内阅览次数、复制量及外借文献的使用次数进行统计分析，流通率高的即为核心期刊。
对中国（不含港、澳、台）出版的期刊中核心期刊的认定，目前国内比较权威的有两种版本<中国科技期刊引证报告>和<中文核心期刊要目总览>,另外，中文社会科学引文索引(CSSCI)也是比较权威的社科类数据库。在国外较权威和著名的数据检索系统包括SCI、EI等，为了引导我校科技人员的论文投向, 使他们的论文能被权威检索系统收录，让更多的同行了解，以扩大自己的学术影响，提高我校科学研究的显示度，现将常用数据库来源期刊的简要情况介绍如下，以供科技人员及管理人员检索、订阅、职称评定等参考。
另外，本指南还列出了核心期刊按影响因子的排序表和中国科技论文统计源期刊影响因子排序表谨供参考。
1、《中国科技期刊引证报告》2000版
简称<引证报告>(核心期刊投稿首选），中国科技信息研究所（简称中信所）每年出版一次，每年第四季度面向全国大专院校和科研院所发布上一年的科研论文排名。排名包括SCI、Ei、ISTP分别收录的论文量和中国期刊发表论文量等项指标。最后一项指的是各单位在《引证报告》收编的期刊中发表的论文数。《引证报告》以1300多种中、外文科技类期刊作为统计源，报告的内容是对这些期刊进行多项指标的统计与分析，其中最重要的是按类进行“影响因子”排名。 （见下表）
《中国科技期刊引证报告》2000版
2、《中文核心期刊要目总览》2004版
简称《要目总览》北京大学图书馆与北京高校图书馆期刊工作研究会联合编辑出版，《要目总览》不定期出版，1996年出版了第二版，2000年出了2000版，目前已经出版了最新的2004版。《要目总览》收编包括社会科学和自然科学等各种学科类别的中文期刊。其中对核心期刊的认定通过五项指标综合评估。（见附表）
中医药学核心期刊包括：
1.中国中西医结合杂志 2.中草药 3.中医杂志 4.中国中药杂志 5.中成药 6.新中医 7.中药材 8.中国针灸 9.北京中医药大学学报 10.陕西中医 11.四川中医 12.山东中医杂志 13.上海中医药杂志 14.浙江中医杂志 15.实用中西医结合杂志（改名为：中华实用中西医学杂志）
3、中文社会科学引文索引(CSSCI)
2004年度中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊一览表（见附表）
中文社会科学引文索引(CSSCI)英文全称为“Chinese Social Sciences Citation Index”，缩写为CSSCI。由南京大学与香港科技大学合作研制，被列为教育部人文社会科学研究“九五”规划重大项目。目前已经出版1998年版、1999年版、2000年版、2001年版和2002年版。CSSCI主要从来源文献和被引文献两个方面为用户提供信息。其中，来源文献的检索途径有：论文作者、篇名（词）、作者机构、作者地区、期刊名称、关键词、文献分类号、学科类别、基金项目以及年代、卷期等10余项。被引文献的检索途径有：被引文作者、篇名或书名（词）、期刊名称、出版社、年代、被引文献类型等。大多数检索项本身可以实现逻辑式检索，各检索项之间提供逻辑“与”组配检索，检索点多，使用方便。
CSSCI网站上提供来源期刊一览表，1998年版来源期刊为496种，1999年版来源期刊为506种，2000年版和2001年版来源期刊均为419种（2000年、2001年两年来源期刊相同）；CSSCI来源期刊的范围与北京大学出版社出版的《中文核心期刊要目总览》有所不同。为提高我校科学技术研究水平，请参考使用这些来源期刊表。CSSCI提供机构、地区、个人某年内在国内重要学术期刊上的发文情况以及各种统计排序。CSSCI的论文收录情况可以作为社会科学研究成果评价的参考指标之一。需要特别说明的是CSSCI的来源文献仅提供发表于某年度该系统所制订的来源期刊刊载的论文，被引文献则不受此限制；来源文献、被引文献均分年度统计。
4、影响因子这一评价期刊得重要指标是E.加菲尔德1972年提出的，是对一篇文献或文献集合获得客观响应，反映其重要性的宏观度量。期刊影响因子是观察期刊的实际使用量、评价期刊质量、选择核心期刊时使用的重要参数。某一特定年度某刊的影响因子等于该年引用该刊前两年文章的总次数除以前两年该刊发表文章的总数。期刊影响因子可以消除由于载文量不同所造成的对期刊被引率的影响，进而对不同期刊的引用情况进行比较。通常影响因子越大，它的学术影响力和作用也越大。其计算公式为：影响因子=（某年引用某刊前两年论文的总次数）/（某刊前两年发表的论文总数）。以下是医学核心期刊按影响因子排列表（供参考）
5、中国社会科学期刊影响因子排序表（中国社会科学研究评价中心2004年6月发布）
