Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Центр здравоохранения СКОЛКОВО

@healthcaredev

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

3,244subscribers

+7 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001277047300
TypeChannel
Username@healthcaredev
CreatedBetween 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live13 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 13 August 2026
On Telegramt.me/healthcaredev

Growth

3,2373,2443,240.57 August 2026 — 3,237 subscribers7 August 2026 — 3,237 subscribers10 August 2026 — 3,242 subscribers13 August 2026 — 3,244 subscribers7 August 202613 August 2026
4 measurements spanning 6 days, net +7. 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 3,236–3,245 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
13 Aug 2026, 11:173,244+2
10 Aug 2026, 12:313,242+5
7 Aug 2026, 03:433,237no change
7 Aug 2026, 01:463,237first reading

Engagement

21 posts held, back to 19 June 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 3 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
11.1%
avg views ÷ 3,244 subscribers
Avg views / post
361
9 posts measured
Reaction rate
0.602%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
9
of 21 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 8 of 9 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 7 August 2026
Posts held21 (19 June 20267 August 2026)
Views total3,253
Reactions total17
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 23:40 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.

What this channel posts

Video runtime
2m 04s
Average length
2m 04s

Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no mark.

Reaction mix

59 reactions across 18 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 66.1% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
3966.1%
🔥1118.6%
👍58.47%
🤩46.78%

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 19 of the 21 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 59reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 21 most recent posts we hold, published 19 June 2026 to 7 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

7 Aug 2026, 13:15 UTC111 views5 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @skolkovo_channelPhoto

Рекомендациями книг о маркетинге и стратегии в сфере здравоохранения делится Марина Велданова, д.м.н., директор Центра развития здравоохранения и академический директор программы «СМАРТ-фарма» Школы управления СКОЛКОВО. Эти книги помогают по-новому взглянуть на маркетинг в здравоохранении и фармацевтической отрасли. Здесь он предстает не как набор инструментов для продвижения, а как система решений, в которой ключев

🔥31🤩1

5 Aug 2026, 07:04 UTC348 views3 reactionsread 7 August 2026
Photo

Карьера после 50: скрытый потенциал или системный барьер? Три факта, которые меняют рынка труда: 1️⃣22% населения планеты к 2050 году — это люди старше 60 лет (почти вдвое больше, чем 12% в 2015 году, ВОЗ) 2️⃣30% трудоспособного населения России — это люди старше 50 лет (Росстат) 3️⃣75% — компаний признают важность возрастного разнообразия, но пока только 8% имеют стратегии работы с сотрудниками старшего возраста (P

3

3 Aug 2026, 11:12 UTC327 views3 reactionsread 7 August 2026

Здравоохранение проигрывает гонку производительности. И дело не в технологиях. Пока производительность в экономике США выросла на 55% за 20 лет, в клинических организациях она упала на 1%. Мы добавляем больше людей и тратим $150 млрд в год на ИТ, но отдача на единицу труда падает. В чем проблема? Отрасль автоматизирует неэффективность быстрее, чем устраняет ее. Точечные ИИ-решения и пилоты не работают, если операци

🔥21

31 Jul 2026, 11:21 UTC380 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

❓Руководители здравоохранения, вопрос к вам ⚫️ Школа СКОЛКОВО собирает данные для исследования о том, как бизнес перестраивает управление в непростом 2026 году. В отрасли здравоохранения вопросы пересборки ролей, внедрения ИИ и выгорания управленцев стоят не менее остро, чем в любой другой индустрии. ⚫️ Опрос анонимный, займет 10 минут. Зачем участвовать. Вы получите сводный отчет – сможете сверить свои решения с

1

30 Jul 2026, 14:43 UTC392 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

17 октября Школа управления СКОЛКОВО превратится в большой праздник здоровья и долголетия — для всех, кто заботится о себе и меняет жизни других через свою работу. ЗдравФорум — это не просто конференция. Это день живых смыслов, тёплых встреч и смелых идей. Здесь собираются те, кто создаёт будущее превентивной медицины, и те, кто выбирает для себя активную, долгую жизнь. Будет громко, душевно и очень полезно. 1️⃣ се

1🔥1

28 Jul 2026, 11:18 UTC590 views0 reactionsread 7 August 2026
Video

В прошлом учебном году Центр развития здравоохранения вместе с факультетом фундаментальной медицины МГУ запустили программу «Лидеры будущего в здравоохранении» — и она уже показала отличные результаты: ✅ 31 студент ФФМ МГУ успешно завершил первый поток ✅ Программа получила широкое освещение в СМИ: ВГТРК, Первый канал, ТАСС, РИА Новости 📹Смотрите видео о программе И вот главная новость 2026 года: программа продолжае

22 Jul 2026, 10:36 UTC460 views2 reactionsread 7 August 2026
Photo

📹Горизонты медбизнеса 2026: пересборка операционки и рынок долголетия В этом году медицинские компании столкнулись с целым рядом системных вызовов: рост налоговой нагрузки и себестоимости, дорогие кредиты, изменение модели потребления, опережающий рост зарплат. Как сохранить доходность сегодня и на каких рынках зарабатывать завтра — обсудим на серии вебинаров «Горизонты медбизнеса 2026». 📌 11 августа, 11:00 МСК «У

2

20 Jul 2026, 13:25 UTC428 viewsread 7 August 2026

От помощника к агенту: как ИИ в здравоохранении проходит точку невозврата За 2 года дискурс в индустрии совершил принципиальный разворот. Ещё недавно лидеры спрашивали: «Зачем нам ИИ?». Сегодня вопрос стоит иначе: «Как внедрить его ответственно и масштабно — и не опоздать?». Данные опроса в США фиксируют новую реальность: половина организаций уже применяют генеративный ИИ в своей работе. Более 80% развернули первые

13 Jul 2026, 15:06 UTC501 views2 reactionsread 7 August 2026

81% руководителей открыто заявляют о недовольстве тем, как функционируют их организации. Диагноз не нов, но масштаб впечатляет: решения принимаются медленно и неэффективно. Организационные структуры раздуты, дороги и запутанны. Гибкость отсутствует — система не умеет быстро адаптироваться к изменениям спроса или регуляторики. Искусственный интеллект внедряется фрагментарно, без стратегической логики. Иными словами

👍2

10 Jul 2026, 14:35 UTC514 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

30 октября в Москве состоится главное событие этой осени для владельцев и руководителей клиник — конференция GrowthMED «Рост бизнеса клиник» 🚀 Соберутся сильнейшие практики медицинского бизнеса, чтобы разобрать, что сегодня действительно даёт рост клиникам и как выстраиваются работающие модели управления в отрасли. 🎤 Среди компаний и спикеров конференции: — Школа управления СКОЛКОВО — ГК «Мать и дитя» — «Медскан»

1

8 Jul 2026, 12:05 UTC483 views3 reactionsread 7 August 2026

❓ Ваша клиника растёт или выживает? Мы задали этот вопрос 156 руководителям медицинских организаций по всей России. И получили неожиданный ответ: 55% — сказали «рост и развитие». Только 3% — признались, что находятся в режиме выживания. При этом частные клиники увереннее смотрят в будущее (62% против 38% в госсекторе). Согласны ли вы с такой картиной? Совпадает ли она с вашим опытом? Делитесь мнением в комментари

3

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @healthcaredev. 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 — 169,727 of 1,336,469entries 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

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

“Центр здравоохранения СКОЛКОВО” (@healthcaredev), 3,244 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/healthcaredev.

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.