Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for أمراض الباطنيه

Channel

أمراض الباطنيه

@internalmedicall

On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry

4,813subscribers

-21 since we began measuring on 27 August 2026

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

Register entry

Telegram ID-1001589585513
TypeChannel
Username@internalmedicall
CreatedBetween 1 August 2021 and 28 February 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded27 August 2026
Last confirmed live3 September 2026
Measurements held5
Confirmed unchanged1 time, most recently 3 September 2026
On Telegramt.me/internalmedicall

Growth

4,8134,8344,823.527 August 2026 — 4,834 subscribers27 August 2026 — 4,834 subscribers28 August 2026 — 4,832 subscribers30 August 2026 — 4,826 subscribers3 September 2026 — 4,813 subscribers27 August 20263 September 2026
5 measurements spanning 7 days, net -21. 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 4,810–4,837 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
3 Sept 2026, 00:184,813-13
30 Aug 2026, 21:464,826-6
28 Aug 2026, 02:584,832-2
27 Aug 2026, 11:454,834no change
27 Aug 2026, 11:304,834first reading

Engagement

20 posts held, back to 23 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
3.02%
avg views ÷ 4,813 subscribers
Avg views / post
146
16 posts measured
Reaction rate
this channel exposes no reaction counts
Posts in window
16
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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 26 August 2026
Posts held20 (23 July 202626 August 2026)
Views total2,329
Reactions total
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken27 Aug 2026, 11:45 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

26 Aug 2026, 14:54 UTC35 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

⚡ When vs While - الربط بين الحدث المفاجئ والمستمر قاعدة ذهبية في الإنجليزية للربط بين حدثين: 🔹 While + Past Continuous: للحدث المستمر الطويل. * *While I was sleeping, you called.* 🔹 When + Past Simple: للحدث القاطع والمفاجئ. * *When you called, I was sleeping.* 💡 الفرق: While يستمر بالخلفية، و When يقطع الحدث فجأة. 💼 انضم الآن إلى [دبلوم اللغة الإنجليزية المكثف] 📲 للتسجيل: https://wa.me/967778647040?text=تسجيل+دبل

26 Aug 2026, 13:24 UTC45 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🔔 Ring-Down Artifact - ارتيفاكت رنين ظاهرة سونارية تظهر كـ حزمة بيضاء ساطعة وممتدة عمودياً خلف فقاعات الهواء أو الغازات (Continuous Bright Echo Line). 📌 السبب: انحصار الموجات الصوتية واهتزازها المستمر داخل الوسط السائل المحيط بفقاعات الغاز (Resonant Acoustic Resonance). 📌 الأهمية: مؤشر ممتاز للتفريق بين غازات الأمعاء والحصوات الصلبة. 💼 انضم الآن إلى [دبلوم السونار المكثف] 📲 للتسجيل: https://wa.me/967778647040?text=تس

23 Aug 2026, 13:38 UTC95 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🦴 Anisotropy Artifact - ارتيفاكت تباين الخواص إسوداد مفاجئ في لون الوتر عند إمالة المسبار بشكل مائل، مما قد يُشخص خطأً كتمزق. 📌 السبب: انحراف الموجات بعيداً عن المسبار عندما لا تكون الأشعة عمودية (90^\circ) على ألياف الوتر المتوازية. 📌 الحل: ضبط زاوية المسبار ليكون عمودياً تماماً (90^\circ) على الوتر ليعود ناصعاً ومستقيماً. 💼 انضم الآن إلى [دبلوم السونار المكثف] 📲 للتسجيل: https://wa.me/967778647040?text=تسجيل+دبلوم+

22 Aug 2026, 14:49 UTC101 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

☄️ Comet-Tail Artifact - ارتيفاكت ذيل المذنب ظاهرة سونارية تظهر كـ ذيل أبيض متضيق ومضيء يمتد خلف نقطة تكلس صغيرة أو جسم عاكس. 📌 السبب: انعكاس متكرر وسريع للموجات بين سطحين عاكسين قريبين جداً. 📌 الأهمية التشخيصية: * تضخم العضلات الغدية بالمرارة (Adenomyomatosis). * حصوات الكوليسترول والحلقات الغازية. 💼 انضم الآن إلى [دبلوم السونار المكثف] 📲 للتسجيل: https://wa.me/967778647040?text=تسجيل+دبلوم+السونار 📌 تليجرام: http

21 Aug 2026, 13:51 UTC94 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🔊 Reverberation Artifact - ارتداد الأصداء (الدرس الثامن عشر) ظاهرة سونارية تظهر كخطوط وهمية متوازية ومتكافئة الأبعاد داخل السائل أو التراكيب نتيجة ارتداد الصوت المتكرر. 📊 تفاصيل الارتيفاكت: * التعريف: ظهور خطوط وهمية متوازية ومتكافئة الأبعاد داخل السائل بسبب ارتداد الأصداء. * السبب: ارتداد الموجات ذهاباً وإياباً بين سطحين عاكسين قويين قبل عودتها إلى المسبار (Probe). * المظهر (Ultrasound Appearance): خطوط ساطعة متو

20 Aug 2026, 13:12 UTC92 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🩺 Heterogeneous - غير متجانس الأصداء (الدرس السادس عشر) مصطلح سوناري يشير إلى كتلة أو نسيج يحتوي على درجات صدى متباينة ضمن نفس الآفة نتيجة اختلاط أنسجة صلبة، سائلة، ومكلسة. 📊 مكونات النسيج غير المتجانس: * مناطق فاتحة صلبة: تمثل أجزاء صلبة أو مكلسة (Solid / Calcified). * مناطق داكنة سائلة: تمثل خراج، نزف، أو نخر (Fluid / Necrosis). * أنسجة ليفية أو التهابية: تمثل استجابة نسيجية (Fibrotic / Inflammatory). 💡 الأسباب

19 Aug 2026, 13:15 UTC106 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🩺 Isoechoic - متساوي الأصداء يعكس النسيج نفس شدة الصدى للأنسجة المحيطة به، فيظهر بنفس درجة اللون الرمادي. 📊 مقارنة درجات الصدى: * Hyperechoic (فرط الصدى): أبيض/فاتح - أكثر إشراقاً من الأنسجة المحيطة. * Hypoechoic (نقص الصدى): داكن - أغمق من الأنسجة المحيطة. * Isoechoic (متساوي الصدى): نفس درجة الرمادي - مماثل للأنسجة المحيطة. 💡 الصعوبة والحل: * الصعوبة: تكمن في صعوبة التمييز (العقدة تظهر بنفس اللون وتكون غير مرئي

15 Aug 2026, 14:25 UTC185 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

⬛ Shadowing (الظل الصوتي - Acoustic Shadowing) هو ظهور منطقة سوداء خلف الأنسجة أو التراكيب الكثيفة لأنها تمنع مرور الموجات الصوتية إما بامتصاصها أو عكس معظمها. 📌 أمثلة شائعة: * العظام: تسبب ظلاً نظيفاً وحاداً. * الحصوات (المرارة أو الكلى): تساعد في تأكيد التشخيص بوجود ظل خلفها. * الهواء / الغازات: تسبب ظلاً مشوشاً. 💡 الخلاصة: الظل الصوتي دليل على كثافة عالية ويساعد في تأكيد تشخيص الحصوات والعظام. 💼 انضم الآن إلى [

14 Aug 2026, 13:49 UTC180 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🟢 Isoechoic (متساوي الصدى) يعني أن النسيج يعكس الموجات الصوتية نفس صدى الأنسجة المحيطة به تقريباً، مما يجعل تمييزه بالاعتماد على الصدى وحده أمراً صعباً. 📌 أمثلة للتوضيح: * كتلة في الكبد: تكون غير واضحة إذا كانت لها نفس صدى نسيج الكبد. * الطحال والكبد: يظهر الطحال غالباً متساوي الصدى (Isoechoic) مع الكبد. 💡 كيف تتعامل معه للتشخيص؟ * لا تعتمد على درجة الصدى فقط! * اعتمد على الشكل، الحدود، والموقع، وافحص من أكثر من

13 Aug 2026, 14:18 UTC178 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🏠 الدرس (9): كيف نستخدم There is / There are؟ تُستخدم للدلالة على وجود شيء أو أشخاص: 1️⃣ There is *(للمفرد - شيء واحد)*: * There is + اسم مفرد + المكان * 👈 *There is a book on the table.* (هناك كتاب على الطاولة). 2️⃣ There are *(للجمع - اثنان أو أكثر)*: * There are + اسم جمع + المكان * 👈 *There are three chairs in the room.* (هناك ثلاث كراسي في الغرفة). 💼 انضم الآن إلى [دبلوم اللغة الإنجليزية المكثف] 📲 للتسجيل: h

12 Aug 2026, 14:47 UTC162 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

⬛ Anechoic (عديم الصدى) يعني منطقة سوداء بالكامل في السونار لا توجد فيها أي أصداء صوتية، وتدل عادةً على وجود سائل نقي. 📌 أمثلة شائعة: * المرارة الطبيعية: تحتوي على سائل صفراوي. * الأكياس البسيطة: تحتوي على سائل صافي. 💡 الفرق السريع: * Anechoic: أسود بالكامل (سوائل نقية). * Hypoechoic: رمادي داكن/أغمق من المحيط (أنسجة أو سوائل كدِرة). 💼 انضم الآن إلى [دبلوم السونار المكثف] 📲 للتسجيل المباشر: https://wa.me/96777864

11 Aug 2026, 14:25 UTC182 viewsread 27 August 2026
Forwarded from @onlinetraiPhoto

🌑 Hypoechoic (منخفض الصدى) يعني نسيج يعكس الموجات الصوتية بقوة ضعيفة ويسمح لمرور معظمها، فيظهر أغمق (رمادي داكن/أسود) مقارنة بالأنسجة المحيطة. 📌 أمثلة شائعة: * الأكياس السائلية: تظهر داكنة جداً مع تعزيز خلفي. * العضلات: أغمق قليلاً من الدهون. * الأورام الصلبة: غالباً تظهر أغمق من الأنسجة الطبيعية. 💡 الخلاصة: انعكاس ضعيف للموجات = صورة أغمق حدة! 💼 انضم الآن إلى [دبلوم السونار المكثف] 📲 للتسجيل المباشر: https://wa.m

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @internalmedicall. 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.

Appears in Telegram’s recommendations for other channels

The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.

امنية 🤍
@sh_wish · 45,793
Telegram ranks this channel #70 of 70 here — alongside 69 others — read 27 August 2026

This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.

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 3 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“أمراض الباطنيه” (@internalmedicall), 4,813 subscribers as measured 3 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/internalmedicall.

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.