Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Друзья Доктора | Левана Алексеевича

@doctorsmate

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

1,227subscribers

-1 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001879251665
TypeChannel
Username@doctorsmate
CreatedBetween 1 October 2022 and 30 September 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live11 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 11 August 2026
On Telegramt.me/doctorsmate

Growth

1,2271,2281,227.57 August 2026 — 1,228 subscribers7 August 2026 — 1,228 subscribers11 August 2026 — 1,227 subscribers7 August 202611 August 2026
3 measurements spanning 4 days, net -1. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 1,227–1,228 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
11 Aug 2026, 05:051,227-1
7 Aug 2026, 10:021,228no change
7 Aug 2026, 09:501,228first reading

Engagement

14 posts held, back to 26 July 2026the 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
10.7%
avg views ÷ 1,227 subscribers
Avg views / post
131
14 posts measured
Reaction rate
2.34%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
14
of 14 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. It is computed over the 13 of 14 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 6 August 2026
Posts held14 (26 July 20266 August 2026)
Views total1,834
Reactions total42
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 10:02 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.

Reaction mix

42 reactions across 13 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 26.2% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥1126.2%
716.7%
❤‍🔥716.7%
🤝614.3%
👌511.9%
👍37.14%
💊12.38%
🙊12.38%
🙏12.38%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 13 of the 14 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 42reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 14 most recent posts we hold, published 26 July 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

6 Aug 2026, 13:08 UTC85 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚡️ Экспертный пост с акцентом на ежедневные трудовые боли врача (помощь в документации, получения курсов повышения квалификации) Коллеги, давайте честно. После смены вы хотите спать, а не разбираться в тонкостях ФИС ФРДО, ЕГИСЗ и новых требованиях ФАЦ к портфолио. Но периодическая аккредитация уже давно превратилась из формальности в квест. Малейшая ошибка в отчете о профессиональной деятельности или нехватка одног

🙏1

5 Aug 2026, 06:32 UTC132 views4 reactionsread 7 August 2026
Photo

«Медицина будущего строится здесь» 🏥✨: как Собянин и Ракова перезагружают московские больницы Москва закрывает старый гештальт: больше никаких «очередей и обшарпанных стен» как главного впечатления от поликлиники. 🙅‍♂️ Программа капремонта амбулаторной сети завершена — обновлены более 340 зданий детской и взрослой сети. Но вице‑мэр Анастасия Ракова прямо говорит: ремонт был лишь первым этапом. Дальше — перестройка с

👍2👌1🤝1

4 Aug 2026, 09:35 UTC110 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

💉 Два укола в год вместо ежедневных таблеток: что такое ленакапавир? В мире профилактики ВИЧ произошла настоящая революция. На днях ВОЗ официально включила в свои рекомендации новый препарат — ленакапавир (торговое название Sunlenca). В СМИ его уже окрестили «вакциной», но это не совсем верно. Давайте разберемся, что это за лекарство и почему о нем говорят все врачи мира. ❌ Это вакцина или нет? Строго говоря, ленак

💊1🙊1

3 Aug 2026, 09:52 UTC113 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

Хорошие новости ‼️⚠️‼️ ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ ⚡️ Дайджест новостей на понедельник: что изменилось в ДПО главных врачей и нормативах приема Минздрав РФ обновил правила игры сразу на двух фронтах: утвердил типовые программы обучения для управленцев и окончательно закрепил право клиник устанавливать свои временные рамки работы с пациентами. 1. Дистанционные лекции по организации здравоохранения — теперь официально (Приказы Минздр

❤‍🔥1🤝1

2 Aug 2026, 12:43 UTC109 views4 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚡️ Анатомия акустического удара. Как Deep Purple сломали физический предел человеческого уха Черно-белая архивная фотография концерта Deep Purple в Rainbow Theatre (1972 год). На переднем плане — крупный план стеков Marshall, от которых буквально идет визуальная вибрация (эффект искажения линзы). Поверх наложена инфографика децибельной шкалы: * 60 дБ — обычный разговор. * 110 дБ — вертолет. * 117 дБ — концерт Deep

2👍1🔥1

1 Aug 2026, 12:49 UTC101 views5 reactionsread 7 August 2026
Photo

🏛️ Два Одиссея, две эпохи: как Гомер изменился за 30 лет 🎬 Эпос про Одиссея — это вечный сюжет, но то, как его рассказывают, идеально отражает своё время. Давайте сравним две главные экранизации, которые разделяет почти тридцать лет. 🌟«Одиссея» Андрея Кончаловского (1997) Это эталонное приключенческое фэнтези из нашего детства. Самый дорогой телепроект своего времени (40 млн $), созданный под крылом Фрэнсиса Форда

2🔥2🤝1

31 Jul 2026, 14:37 UTC106 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚡️ Тайна за семью печатями: как врачи прошлого искали диагноз В XIX веке диагноз нередко ставили только после вскрытия. А вскрытия были редкостью. Получается, человек мог годами жить с болезнью, которую никто не мог назвать. Звучит как сюжет медицинского детектива — но это реальная история медицины. До появления современных анализов и аппаратов врач опирался на то, что видел и слышал: покраснение, температуру, каше

❤‍🔥1🤝1

30 Jul 2026, 16:46 UTC115 views3 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚡️ «Этот курс изменил всё»: как я нашёл обучение, которое реально работает Привет, друзья! Четверг — отличный день, чтобы поговорить о развитии. Сегодня хочу поделиться личным опытом — и на этот раз без красивых сказок, только факты. 🧠 Век живи — век учись, особенно в нашей профессии. Но найти толковое обучение сейчас — тот ещё квест. Кругом много «воды» и пустых обещаний: «освойте профессию за 3 дня», «гарантируем

🔥2👌1

29 Jul 2026, 18:45 UTC125 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

⚡️ ChatGPT Health: ИИ теперь видит вашу медкарту. Что это значит для вас и вашего врача? Друзья, OpenAI официально выходит на территорию поликлиники: ChatGPT Health прошёл закрытое тестирование. И да, теперь нейросеть может легально «подглядывать» в вашу электронную медкарту — синхронизироваться с ЭМК и видеть анализы, назначения, аллергии, госпитализации. Звучит как мечта: скинул боту жалобы, он всё сопоставил — и

👌1🤝1

28 Jul 2026, 18:36 UTC134 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

🩺 «Замаскированный диагноз»: когда тело говорит шёпотом Иногда самые тревожные болезни начинают не с крика, а с шёпота. Лёгкая усталость, странный привкус во рту, пара лишних килограммов за месяц — мы списываем это на стресс, недосып или «просто возраст». А организм тем временем подаёт сигналы. Сегодня разберём три симптома, которые кажутся безобидными, но могут быть «маской» серьёзных состояний. 🤫 Постоянная уста

👌1

27 Jul 2026, 17:30 UTC138 views3 reactionsread 7 August 2026
Photo

Домашний медпункт 2.0: три гаджета, которые действительно работают Ваша аптечка пахнет йодом и прошлым веком? Пора обновить не только бинты, но и подход к самодиагностике. Собираем умный «медпункт» для дома — тот самый минимум, который снимет тревожность между визитами к врачу. И сразу разрушаем главный техно-миф, из-за которого люди зря тратят деньги на бесполезные девайсы. Хотя про старые проверенные временем спос

🔥2👌1

Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @doctorsmate. 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.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 746,623 of 1,151,006entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

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 11 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Друзья Доктора | Левана Алексеевича” (@doctorsmate), 1,227 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/doctorsmate.

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.