Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 21 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 84% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
9 measurements spanning 51 days, net +55. 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 517–588 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
26 Sept 2026, 13:22
580
+3
12 Sept 2026, 14:17
577
-2
5 Sept 2026, 00:57
579
+8
28 Aug 2026, 12:14
571
+22
21 Aug 2026, 00:55
549
+22
13 Aug 2026, 10:08
527
+1
7 Aug 2026, 02:22
526
+1
6 Aug 2026, 18:32
525
no change
6 Aug 2026, 07:18
525
first reading
Engagement
20 posts held, back to 4 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 page of 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 20 posts for this entry, the most recent from 5 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Reaction mix
52 reactions across 17 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 73.1% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
38
73.1%
👍
14
26.9%
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 17 of the 20 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 52 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 4 July 2026 to 5 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.
📘فصل۳_کتاب_وایزمن
💊 آیا خدمات درمانی، مانند خرید یک بسته پاراستامول است؟
پاسخ ساده است؛ خیر.
در اقتصاد سلامت، تقاضا برای خدمات درمانی با سایر کالاها تفاوتهای اساسی دارد. این تفاوتها باعث میشود تصمیمگیری در حوزه سلامت پیچیدهتر از یک خرید معمولی باشد.
در این پوستر با سه مفهوم کلیدی آشنا میشوید:
🔹 تقاضای مشتقه (Derived Demand): افراد خدمات درمانی را به خاطر بهبود سلامت و افزایش کیفیت زندگی میخواهند، نه برای …
سکنجبين و ترنجبين؛ نسخه فرار از تله فقر سلامت
در شرایط کنونی، نظام سلامت ايران، با چالش هاي جدي روبرو مي باشد. از یک سو، نرخ تورم فزاینده، قدرت خرید خانوارها را به شدت کاهش داده است. از طرفي، کسری بودجه مزمن سازمانهای بیمهگرسلامت، توان بازپرداخت بدهی هایشلن را به شدت محدود کرده است. این ناتوانی مالی، بیمهها را ناگزیر ساخته تا هم با تأخیرهای طولانی در پرداخت بدهی ها، و هم با کاهش هوشمندانه تعهدات خود، عملاً بخش فز…
فصل۳_کتاب_وایزمن
🌍 این یک پدیده جهانی است؛ اما چرا؟
آزمایش تاریخی بیمه درمانی رَند (RAND) نشان داد که حتی در یک نظام سلامت پیشرفته، میزان استفاده افراد از خدمات پزشکی میتواند بهشدت تحت تأثیر هزینههای پرداختی از جیب (Out-of-Pocket) قرار گیرد.
📌 اما در اقتصاد سلامت، فقط تغییر قیمت نیست که تقاضا را تغییر میدهد؛ گاهی کل منحنی تقاضا جابهجا میشود!
🔹 حرکت روی منحنی تقاضا: با تغییر قیمت، مقدار تقاضا تغییر میکند.
🔹…
📘فصل۳-کتاب-وایزمن
📊 معمای زامبیا حل شد؛ یک حرکت کلاسیک در امتداد منحنی تقاضا!
چه اتفاقی میافتد وقتی هزینه دریافت خدمات درمانی کاهش پیدا میکند یا حتی رایگان میشود؟
مطالعه زامبیا نشان داد که کاهش چشمگیر قیمت خدمات درمانی میتواند باعث افزایش قابلتوجه مقدار تقاضا و استفاده از خدمات شود.
اما این رابطه فقط به زامبیا محدود نیست؛ نتایج آزمایش بیمه درمانی RAND نیز نشان داد که میزان استفاده از خدمات پزشکی با هزینههای …
افزايش تعرفه ها، مارپيچ نارضايتي و ادراک بي عدالتي در نظام پرداخت (جبران خدمات) کارکنان
به نظر مي رسد برای این که عدالت در نظام پرداخت (جبران خدمات) کارکنان بخش سلامت برقرار شود، دو شرط اساسي باید همزمان فراهم شود؛ در غیر این صورت، هر افزايش تعرفه اي مثل خيلي اصلاحات قيمتي ديگر در ساير بخش هاي اقتصادي، صرفاً يک مداخله موقتي و تسکيني خواهد بود. شرط نخست، کنترل تورم، ایجاد و حفظ ثبات اقتصادي است؛ شرط دوم، اصلاح ساختا…
فصل۳_کتاب_وایزمن
📊 از تصمیمات فردی تا یک قانون جهانی؛ منحنی تقاضا چگونه شکل میگیرد؟
چرا با کاهش قیمت یک کالا، مقدار تقاضای آن افزایش پیدا میکند؟ 🤔
در این پست با اهرمهای اصلی مؤثر بر انتخابهای ما و دو دلیل مهم شیب نزولی منحنی تقاضا، یعنی اثر جایگزینی و اثر درآمدی، آشنا میشویم.
درک این مفاهیم، یکی از پایههای مهم برای تحلیل رفتار مصرفکننده و تصمیمگیری در اقتصاد سلامت است. 🩺📈
💚 مدرسه اقتصاد سلامت؛ اقتصاد سلامت…
وقتی هزینههای درمان حذف میشوند، چه تغییری در رفتار مردم ایجاد میشود؟ 🏥📊
مطالعهای از زامبیا نشان میدهد که لغو هزینههای کاربری میتواند دسترسی و استفاده از خدمات درمانی را بهطور چشمگیری افزایش دهد؛ بهویژه در فقیرترین مناطق و میان جمعیتهای محرومتر.
اما پشت این تغییر، یک مفهوم مهم اقتصادی قرار دارد: تقاضا؛ مفهومی که به ما کمک میکند بفهمیم افراد چگونه در مواجهه با قیمتها و شرایط مختلف، درباره دریافت خدمات سل…
سلام و عرض ادب خدمت شما عزیزان
📎فصل ۲ کتاب وایزمن داخل کانال منتشر شد
🔍نحوه دسترسی:
میتوانید از طریق هشتگ ها مطالب مربوطه را دنبال کنید.
#اقتصاد
#کتاب
#اقتصاد_سلامت
#تحلیل
#ارزیابی
#اقتصاد_کلان
#فصل۲_کتاب_وایزمن
@health_economics_school🌱
📎فصل۲وایزمن
🌍 جهانیشدن؛ فرصت یا تهدید؟
جهانیشدن ذاتاً نه خوب است و نه بد؛ آنچه سرنوشت نظامهای سلامت را رقم میزند، نحوه مدیریت این فرایند است.
اگر هوشمندانه مدیریت شود، میتواند به افزایش ثروت، تنوع کالاها، گسترش فرصتهای اقتصادی و بهبود شاخصهای سلامت منجر شود. اما در صورت مدیریت نادرست، پیامدهایی مانند نابرابری، انتقال سریع بیماریها، فرسایش بودجه سلامت، فرار مغزها و کاهش درآمد دولتها را به همراه خواهد داشت.…
📎 فصل ۲ کتاب وایزمن.
🌍 وقتی سلامت، مرزها را پشت سر میگذارد…
در دنیای امروز، سلامت دیگر تنها یک موضوع درمانی نیست؛ بلکه به بخشی از اقتصاد جهانی تبدیل شده است. از گردشگری سلامت و سلامت الکترونیک گرفته تا تجارت خدمات درمانی، سیاستهای بینالمللی و اقتصاد جهانی، همگی بر عملکرد نظام سلامت، اقتصاد خانوار و در نهایت کیفیت زندگی مردم اثر میگذارند.
درک این ارتباطات به ما کمک میکند تا تصمیمهای آگاهانهتری در حوزه سلامت …
❤3
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @health_economics_school. 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
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
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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
2
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
2
vacant every time we have ever looked
@health_economics_school named 2 handles that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all. A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@health_economucs_school named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
@nsoltani81 named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
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 26 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“مدرسه اقتصاد سلامت” (@health_economics_school), 580 subscribers as measured 26 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/health_economics_school.
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.