Channel
@drRavdonik
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
234subscribers
+1 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002480668673 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @drRavdonik |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 15 August 2026 |
| On Telegram | t.me/drRavdonik |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 7 Aug 2026, 15:36 | 234 | +1 |
| 7 Aug 2026, 02:47 | 233 | no change |
| 6 Aug 2026, 19:16 | 233 | first reading |
11 posts held, back to 24 April 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 11 posts for this entry, the most recent from 24 June 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
32 reactions across 8 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 87.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 28 | 87.5% | |
| 👍 | 4 | 12.5% |
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 8 of the 11 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 32reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 24 April 2026 to 24 June 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.
«А лазерная эпиляция не приведет к бесплодию?» Пожалуй, это самый частый вопрос, который мы слышим от девушек. Сегодня обсудили его с нашим хорошим другом, врачом-гинекологом Александрой Равдоник. И знаете что? Этот миф до сих пор пугает даже тех, кто уже ждет малыша или только планирует беременность в будущем. Так что, пора развеять мифы!!
❤3
КОК (комбинированные оральные контрацептивы) — один из самых изученных и эффективных методов контрацепции. Но вокруг них до сих пор много вопросов и мифов. 📌 Как работают КОК? Они предотвращают овуляцию, сгущают слизь в шейке матки, истончают эндометрий. Все это создает условия, при которых беременность не наступает. 📌 Насколько они эффективны? При правильном приёме эффективность достигает 99,7%. Главное правило — …
❤4
Лазерная эпиляция во время беременности — да или нет? Сегодня подробно разбираем эту тему вместе с нашим хорошим другом, врачом-гинекологом, акушером-гинекологом Александрой Равдоник. Без мифов, страшилок и догадок — профессиональный разговор с врачом.
❤3
«А лазерная эпиляция точно безопасна?» «Правда, что она может вызвать рак?» «А кисты? А бесплодие?» С такими вопросами к гинекологам приходят чаще, чем кажется. И мифов вокруг лазерной эпиляции до сих пор очень много. Поэтому сегодня на ваши вопросы ответит врач-гинеколог — наша хорошая знакомая и специалист, которому мы доверяем 💔 Без страшилок из интернета. Только факты, опыт и честные ответы на то, о че обычно …
❤8
🩸Обильные менструации (даже если вы знаете причину) – это дискомфорт. Гинеколог Александра Равдоник рекомендует использовать менструальное белье – очень удобно и гигиенично! А чтобы понять, почему выделения такие обильные – записывайтесь на прием @wclinicpro Александра сможет помочь: 22 мая в 16:30
👍4
Александра Равдоник | гинеколог | беременность | узи pinned «🔤🔤🔤 🔤🔤 🔤🔤🔤🔤 Базовые мазки у гинеколога 🏀Онкоцитология (рар-тест) жидкостной способ начиная с 21 года (или через 3 года от начала половой жизни) один раз в три года 🏀ВПЧ начиная с 25 лет-на все онкогенные типы (14 штук) Все вместе можно сдавать раз в…»
🔆🔆🔆🔆🔆🔆 это гормональная внутриматочная система (ВМС), которая используется для длительной контрацепции и лечения некоторых гинекологических состояний. Основное действующее вещество — гормон левоноргестрел, который постепенно выделяется из системы в полость матки и кровоток. Срок действия системы : 😭лет, если нужна контрацепция; 🥸лет при лечении гинекологических состояний. Помимо конт…
❤3
Photo, posted without a caption
❤3
Когда (не)заниматься 🩷🩷🩷ом, чтобы забеременеть 🤰
🏮🏮🏮🏮🏮🏮🏮🏮 🏮🏮🏮🏮🏮🏮🏮🏮 Порой женщины даже не осознают, что обильность их менструаций является не нормой и нужно обратиться к врачу. Проверьте себя, если вы ответили 🤩🤩 хотя бы на одно утверждение, это повод дойти до гинеколога! Запись на прием
Ⓜ️😃🌀❤️🧡🅿️💛🕊😘📗🌀🥰😊 💜😇🤣😘 крайне сложно устроенный механизм. Чем больше читаю, тем больше поражаюсь, какой интересный и до сих пор неизученный женский организм. И порой крайне сложно найти причину, по которой ваш цикл нерегулярный. На что же обратить внимание в первую очередь?
❤4
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @drRavdonik. 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 — 769,231 of 1,481,306entries 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.
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.
Named by 2 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
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.
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 7 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Александра Равдоник | гинеколог | беременность | узи” (@drRavdonik), 234 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/drRavdonik.
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.