. Reference : https://www.youtube.com/watch?v=DHDnqQ_mCBA کانال پیشگیری نوع چهارم در تلگرام: https://t.me/QuaternaryPrevention کانال نسخه نویسی اجتماعی و پیشگیری نوع چهارم در واتس اپ: https://chat.whatsapp.com/L0lyvj8vshF4bDWLL4Ee2X

Channel
کانال پیشگیری نوع چهارم (Quaternary Prevention )
@QuaternaryPrevention
On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Cite this entry
544subscribers
+1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001253945116 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @QuaternaryPrevention |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 8 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 8 August 2026 |
| On Telegram | t.me/QuaternaryPrevention |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 8 Aug 2026, 07:09 | 544 | +1 |
| 8 Aug 2026, 03:47 | 543 | no change |
| 7 Aug 2026, 23:09 | 543 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 12 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 34.2%
- avg views ÷ 544 subscribers
- Avg views / post
- 186
- 17 posts measured
- Reaction rate
- —
- this channel exposes no reaction counts
- Posts in window
- 17
- of 20 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (12 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 3,163 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 03:47 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Recent posts
■ اگر برای نشان دادن مقدار تاثیر درمانهای پزشکی بر اساس شواهد علاوه بر NNT از NNT -1 و NNT -1 تقسیم بر NNT هم اسنفاده شود یک تحول بسیار بزرگ در پزشکی رایج و مکمل جهان اتفاق خواهد افتاد. ■ تعریف NNT : چند نفر باید درمان پزشکی را دریافت کنند تا یک نفر در نتیجه آن درمان پزشکی بهبود یابد. ■ تعریف NNT -1 : نشانگر تعداد بیمارانی هست که غیر ضروری درمان می شوند. این بیماران دو گروهند: گروه اول بیمارانی هستند که در نتیجه یک…
■ سالانه چند ایرانی در نتیجه پارادوکس Overuse/ Underuse در خدمات درمانی فوت می کنند و چند نفر دچار عوارض و معلولیت می شوند؟ ■ چگونه می توان پارادوکس Overuse/Underuse در خدمات درمانی ایران را کنترل کرد؟ ■ اگر هم شرایط زندگی گروه بیماران روانی و جسمی دچار Overuse خدمات درمانی و هم شرایط زندگی گروه بیماران روانی و جسمی دچار Underuse خدمات درمانی را از طریق حکمرانی مشارکتی (Participatory Governance) بهبود دهیم در …
۱۵ مرداد ۱۴۰۵ برای ملت ایران : یادداشت عبرت آموز دکتر عظیمی متخصص پزشکی پیشگیری و اجتماعی در مورد مصیبت بسیار پرهزینه و خطرناک اقدامات غیرضروری تشخیصی و درمانی در ایران و نقش پیشگیری نوع چهارم (Quaternary Prevention) در کنترل این مصیبت ملی : قصهٔ من و پیشگیری نوع چهارم 🌻🌻🌻🩺🌻🌻🌻 چند ماه پیش، با دردی مبهم در نیمهٔ راست سر، به یکی از بیمارستانهای فوقتخصصی و مجهز تهران مراجعه کردم. دلیل انتخاب آن مرکز، قراردادش با …
Nephrology Dialysis Transplantation, Volume 41, Issue 3, March 2026, Pages 437–444, How to interpret the number needed to treat for clinicians ABSTRACT The number needed to treat (NNT) is an intuitive tool for evaluating intervention effectiveness, and plays a valuable role in informed medical decision-making. This paper explains the calculation of NNT for risks estimated using both binary and time-to-event data, …
سلام عليكم فرصتي دست داد تا توصيه نامه اي كه در حقيقت وصيت من است بسيار خلاصه به همكارانم بويژه جراحان و جوانان علي العام در همه رشته ها بنويسم باشد كه اداي دين اين معلم جراحي پنجاه ساله به رهبران و عالمان به علم جراحي و سلامت در اينده در همه رشته ها باشد : ١- بيمار محور باشيد و اجازه نفوذ متغير هاي ديگر را ندهيد 1- be patient centred ٢-جامع نگر باشيد همه ابعاد جسمي رواني اجتماعي و معنوي بيمار و بيماري را در نظر …
■ هوش مصنوعی بسرعت در حال برگرداندن اهمیت از دست رفته شرح حال و معاینه بالینی به طب بالینی می باشد. ■ نمودار فوق Fagan Nomogram نام دارد ( روی عکس کلیک بفرمایید تا نوشته های پایین آن را ببینید). ■ پایه و اساس طبابت درست از پزشکی خانواده تا بیمارستان فوق تخصصی عبارتست از تعیین درست Pretest Probability یا احتمال پیش از تست ( ستون اول نمودار Fagan) ■ احتمال پیش از تست یعنی احتمال ابتلا به بیماری قبل از تقاضای اقدام…
اصول پنج گانه طبابت مبتنی بر پیشگیری نوع چهارم (Quaternary Prevention): اصل اول : تعیین درست احتمال ابتلا پیش از تقاضای تست تشخیصی یا غربالگری (Pretest Probability) اصل دوم : محاسبه شاخص بیش درمانی غیرضروری (Unnecessary Overtreatment Index) بر اساس نتایج آخرین کارآزمایی های بالینی و استفاده از آن در مدیریت درمان اصل سوم : پزشکی شیوه زندگی ( Lifestyle Medicine) اصل چهارم : نسخه نویسی اجتماعی ( Social Prescribing …
سوم تیر ۱۴۰۵ برای مردم ایران : چگونه هر ایرانی می تواند از بروز اقدامات غیر ضروری تشخیصی ، درمانی و حتی پیشگیرانه پزشکی ، پیشگیری کند؟ هموطنان، اخیرا معاون بهداشتی وزیر بهداشت اعلام کرده اند که بیش از 40 درصد آزمایش ها و حدود 20 تا 25 درصد داروهای مصرفی در ایران غیرضروری است و همچنین هزینه داروهایی که مردم ایران در منازل خود نگهداری می کنند بین 10 تا 15 هزار میلیاد تومان است که بخش قابل توجهی از آنها ناشی از تجویزه…
اصول پنج گانه طبابت مبتنی بر پیشگیری نوع چهارم (Quaternary Prevention): اصل اول : تعیین درست احتمال ابتلا پیش از تقاضای تست تشخیصی یا غربالگری (Pretest Probability) اصل دوم : محاسبه شاخص بیش درمانی غیرضروری (Unnecessary Overtreatment Index) بر اساس نتایج آخرین کارآزمایی های بالینی و استفاده از آن در مدیریت درمان اصل سوم : پزشکی شیوه زندگی ( Lifestyle Medicine) اصل چهارم : نسخه نویسی اجتماعی ( Social Prescribing …
پنج سوالی که از پزشک خودتان باید بپرسید قبل از اینکه اقدامات پزشکی تشخیصی، درمانی و حتی پیشگیرانه توسط ایشان در مورد شما انجام شود.
🧭 وقتی تصورمان از آینده دقیق نیست! چند سال با روزی فاصله داریم که دیگر «متخصص» به معنای امروزیاش لازم نباشد؟ تصور کنید یک پزشک عمومی در مطبی کوچک نشسته؛ بیماری با علائم همزمان قلبی، غدد و روانی جلویش است. بهجای سه ارجاع به سه فوقتخصص، او در عرض چند دقیقه با یک سامانهی هوش مصنوعی مشورت میکند که همزمان نقش کاردیولوژیست، اندوکرینولوژیست و روانپزشک را بازی میکند؛ نسخه مینویسد، توضیح میدهد و حتی لحن دلگرمکنند…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @QuaternaryPrevention. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“کانال پیشگیری نوع چهارم (Quaternary Prevention )” (@QuaternaryPrevention), 544 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/QuaternaryPrevention.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.