Channel
@m_chashchin
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
348subscribers
+10 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001530420864 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @m_chashchin |
| Created | Between 1 August 2021 and 28 February 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/m_chashchin |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 22:38 | 348 | +11 |
| 8 Aug 2026, 07:04 | 337 | no change |
| 8 Aug 2026, 00:42 | 337 | -1 |
| 7 Aug 2026, 10:34 | 338 | first reading |
20 posts held, back to 14 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.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 5 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (14 April 2026 – 5 August 2026) |
| Views total | 2,382 |
| Reactions total | 27 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 07:04 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.
329 reactions across 20 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 69.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 230 | 69.9% | |
| 🔥 | 59 | 17.9% | |
| 👍 | 30 | 9.12% | |
| 👌 | 6 | 1.82% | |
| 😁 | 3 | 0.912% | |
| 🆒 | 1 | 0.304% |
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 20 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 329reactions 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 14 April 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.
🧬 Жёлтые узелки оказались не косметической проблемой Плотные желтоватые узелки в области ахилловых сухожилий стали поводом оценить липидный профиль и заподозрить семейную гиперхолестеринемию. 🔎 На что обратить внимание ✅ Сухожильные ксантомы — отложения липидов в сухожилиях. ✅ Важны уровень ЛПНП и семейный анамнез: ранние инфаркты, инсульты и повышение холестерина у близких. ✅ Далее оценивают липидограмму, возмо…
🔥2❤1👍1
🫀 Триглицериды повышены: опасно для сердца или виноват плотный ужин? Липидограмму важно оценивать в комплексе, а не смотреть только на ЛПНП. ⚠️ Что важно знать ✅ Результат может зависеть от условий сдачи анализа, питания и алкоголя — но списывать повышение только на ужин не стоит. ✅ Богатые холестерином остаточные частицы липопротеинов участвуют в развитии атеросклероза. ✅ Очень высокие триглицериды связаны с ри…
❤3🔥1
Многие думают, что тестостерон может испортить липидограмму, а его повышение — прямой путь к атеросклерозу. 🧠💔 На деле: связь есть, но она сложнее, чем кажется. 🔬 🔹 Влияние тестостерона на обмен липидов: Тестостерон может снижать ЛПВП («хороший холестерин»), но при этом уменьшает и количество мелких плотных частиц ЛПНП (самых атерогенных). В печени под его действием активнее синтезируются липопротеиды, но одновреме…
❤7🔥1
Многие думают, что холестерин повышается только от еды или образа жизни 🤔. На деле некоторые лекарства действительно могут влиять на липидный профиль 💊. Как это работает? 🤔 Некоторые препараты изменяют обмен веществ, ускоряя выработку холестерина в печени или замедляя его выведение 🧬. Это не всегда плохо — иногда такой эффект временный и обратимый ✅. – Кортикостероиды (гормоны, используемые при воспалениях, аутоимм…
❤8
✨Мы приглашаем пациентов с ожирением и повышенным холестерином принять участие в клиническом исследовании «КВИНТЕТ», которое проводится на базе ФГБУ «НМИЦ терапии и профилактической медицины» Минздрава России. 🔍Исследование посвящено изучению изменений липидного профиля, массы тела и состояния сосудистой стенки на фоне терапии семаглутидом. Что важно для участников? ✔ Бесплатное наблюдение врача в течение 1 года ✔…
🔥2❤1
Дорогие друзья, некоторое время не работал бот для сообщений 🤖. Если я кому-то не ответил, напишите, пожалуйста, еще раз 📝. Ссылка на бот: @QforDoc_bot Сегодня я пройдусь еще раз по списку вопросов и напишу ответ 📩. Кому-то может быть отправлен ответ повтор 🔄.
👌6❤2👍1
«Мне сказали, что ЛПНП — главный маркер риска атеросклероза. А теперь слышу про аполипопротеин B. Что из них важнее?» На деле оба показателя важны, но ApoB (аполипопротеин B) часто даёт более точную информацию о риске атеросклероза. Разберёмся почему. 🔎 Как это работает? ЛПНП (липопротеины низкой плотности) — это частицы, которые переносят холестерин в крови. Но они бывают разного размера: крупные и мелкие. ApoB …
❤36👍3😁2🔥1
Почему термин «предгипертония» исчез, а проблема осталась Ещё несколько лет назад для артериального давления в диапазоне 120–139/80–89 мм рт. ст. широко использовался термин «предгипертония». Сегодня в клинических рекомендаций он не встречается. Однако это не означает, что проблема потеряла значение. Зачем вообще появился этот термин?🔎 Предгипертонией называли состояние, при котором давление ещё не достигало диаг…
❤20👍1
Холестерин высокий — значит, причина только в питании? Не всегда. Иногда дело не только в образе жизни, но и в наследственности. Около 70–80% холестерина синтезируется в организме, преимущественно в печени. Питание влияет на уровень липидов, но не является единственным фактором. Поэтому у части людей уровень ЛПНП (липопротеинов низкой плотности) остаётся высоким даже при соблюдении рекомендаций по питанию и физичес…
❤13👍8
«Что мы лечим? Цифры анализов?» — ключевой вопрос в кардиологии” «Доктор, у меня плохие анализы?» — один из самых частых вопросов на приёме. Но в кардиологии значение имеет не только сама цифра, а то, какой риск стоит за ней. Одинаковые показатели у разных людей могут означать совершенно разный сердечно-сосудистый прогноз. Почему так происходит 🔎 Лабораторные показатели не существуют отдельно от клинической карт…
🔥6❤4😁1
Нормальный вес — и всё равно атеросклероз? Многие уверены: если весы показывают норму, с сосудами всё в порядке. Логика понятна — но в кардиологии так не работает. Вес — лишь один из множества факторов риска. И далеко не всегда самый главный. Как это устроено🔎 Атеросклероз — это процесс накопления холестериновых бляшек в стенках артерий. Он запускается не от лишнего веса как такового, а от целого набора условий: …
❤17👍8🔥1
Митохондрии – новый ключ к пониманию ожирения, кишечника и сердечно-сосудистого риска На Европейском конгрессе по ожирению много говорят не только о массе тела, питании и препаратах. Одна из очень важных тем – митохондрии. И это, на мой взгляд, один из ключевых современных акцентов в понимании ожирения. 🔬 ❗Митохондрии – это не просто «энергетические станции» клетки. Они участвуют в регуляции воспаления, обмена веще…
❤24🔥5
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @m_chashchin. 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 — 1,311,166 of 1,480,688entries 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.
Named by 1 registered channel — 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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Доктор Чащин” (@m_chashchin), 348 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/m_chashchin.
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.