Мы помогаем клиникам строить систему управления, оптимизировать процессы и увеличивать количество благодарных пациентов
Государственная образовательная лицензия № ЛО35-01235-74/0018819
Сотрудничество: @MCUexpert
https://mcu.expert/
☎️+7(495)198-11-01
Created
20 February 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
2 measurements taken within a single day, net -1. 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 3,469–3,470 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
6 Aug 2026, 14:50
3,469
-1
6 Aug 2026, 09:04
3,470
first reading
Engagement
22 posts held, back to 21 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 3 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
4.40%
avg views ÷ 3,469 subscribers
Avg views / post
153
21 posts measured
Reaction rate
2.58%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
22
of 22 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 18 of 21 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
22 (21 July 2026 – 7 August 2026)
Views total
3,204
Reactions total
73
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 23:13 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
Photos
≈1,050
Videos
≈603
Links
≈809
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 7 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
Video runtime
10m 12s
Average length
1m 42s
Measured directly from 6 videos 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
64 reactions across 17 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 51.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
33
51.6%
🔥
13
20.3%
👍
10
15.6%
👏
5
7.81%
💯
3
4.69%
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 18 of the 22 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 73reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 22 most recent posts we hold, published 21 July 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.
🗯1 октября – старт 11 потока курса «Управление клиникой. Система и масштабирование»!
Курс создан для собственников и управленцев клиник, которые хотят
навести порядок в бизнесе,
выстроить систему управления, масштабировать компанию и
увеличить прибыль за счет оптимизации процессов, персонала и продуктов.
После прохождения курса вы сможете:
• выстроить организационную структуру компании,
• формализовать ответственно…
🟥Можно ли научиться управлять клиникой по книгам?
Если эти книги написаны человеком, который многие годы занимается развитием медицинского бизнеса и обучением руководителей, – да.
Книги ректора Медицинского корпоративного университета Ольги Берестовой – это не сборник теории, а практический опыт, систематизированный в понятные инструменты для собственников и руководителей клиник.
Каждая книга посвящена одной из кл…
#партнёрскийпост
(Вебинар) “Новые правила оказания платных мед услуг с 1.09.26”
С 1 сентября 2026 года вступает в силу новое Постановление Правительства о предоставлении платных медицинских услуг".
Новые правила касаются: взаимодействия с ЕГИСЗ, информации для потребителей на стенде и сайте. А также в договорах с пациентами.
Подробно обо всех изменениях - мы поговорим на вебинаре
Когда: 11 августа в 12.00 (повт…
#разговор_с_практиком
Новое направление в клинике – это всегда новые возможности. Но только если решение принято не на эмоциях.
Желание расширить перечень услуг, выйти на новый рынок или внедрить востребованную процедуру возникает у многих руководителей. Однако далеко не каждое новое направление становится точкой роста.
Прежде чем инвестировать время, деньги и ресурсы, важно понять: действительно ли клиника готова…
Друзья, предлагаем вам выбрать новые интересные темы рубрики «Вопрос Ольге Берестовой» для разбора!😌
Проголосуйте, какая тема волнует вас сейчас:
Как понять, кого из сотрудников нужно увольнять, а кого развивать?44%
Как увеличить прибыль без постоянного увеличения цен?25%
Почему сотрудники не выполняют задачи без контроля и как это изменить?44%
Где чаще всего клиника теряет деньги каждый день и не замечает этого?31%
Почему открытие нового направления не всегда приносит прибыль?19%
The shares total 163%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Пациенты уходят не только из-за цены, часто причина – в сервисе.
Можно иметь сильных врачей, современное оборудование и красивую клинику, но если пациенту не уделили внимание, не услышали его запрос или не проявили заботу – он может больше не вернуться.
Сервисоориентированность команды – один из ключевых факторов, который влияет на доверие пациентов и репутацию клиники.
🎁Поэтому мы подготовили новый бесплатный под…
Почему стоит посмотреть записи бизнес-мастерских МКУ?
Потому что внутри — не теория, а практические решения для роста клиники.
Эксперты разобрали темы, с которыми сталкивается каждый руководитель:
🔹 системный маркетинг и привлечение пациентов
🔹 решения на основе данных, а не ощущений
🔹 увеличение загрузки без роста рекламного бюджета
🔹 где клиника теряет пациентов и деньги
🔹 сайт, сервис и контакт-центр как источн…
#статья_МКУ
🗞Любая клиника работает с цифрами. Но далеко не каждая действительно ими управляет.
Почему даже при хорошем потоке пациентов прибыль может не расти? Какие показатели должен контролировать собственник, а какие – главный врач и руководители подразделений? И почему без четкого распределения ответственности невозможно построить устойчивый медицинский бизнес?
В новой статье Ольга Берестова разбирает, как вы…
Пора пополнить профессиональную библиотеку📚
Развитие клиники начинается с развития руководителя и команды. Новые знания помогают принимать более точные управленческие решения, совершенствовать процессы и добиваться стабильного роста.
В Медицинском Корпоративном Университете мы собрали книги, которые станут надежными помощниками для собственников клиник, руководителей, главных врачей, маркетологов, администраторов и…
В нашем новом мини-аудиоподкасте сегодня затронем животрепещущую тему для каждого руководителя – как правильно вести себя, если коллектив отрицательно воспринимает изменения.
Новые правила, процессы, требования и подходы часто вызывают у команды вопросы, сомнения и даже сопротивление. Но означает ли это, что изменения не нужны? Или руководителю важно по-другому выстроить коммуникацию?
В новом выпуске Ольга Вячеслав…
🤔Бывает, что руководитель клиники долго думает над одной и той же задачей.
🟥Как повысить прибыль?
🟥Почему сотрудники сопротивляются изменениям?
🟥Что делать с низкой загрузкой врачей?
🟥Как выстроить работу так, чтобы не приходилось постоянно быть в операционке?
Иногда ответ находится не в новом курсе или десятках статей, а в разговоре с человеком, который уже помог решить сотни подобных ситуаций.
Именно поэтому мы …
🔥1
Showing the 12 most recent of 22 posts we hold for @mcu_expert. 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.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
Друзья, предлагаем вам выбрать новые интересные темы рубрики «Вопрос Ольге Берестовой» для разбора!😌
Проголосуйте, какая тема волнует вас сейчас:
Как понять, кого из сотрудников нужно увольнять, а кого развивать?44%
Как увеличить прибыль без постоянного увеличения цен?25%
Почему сотрудники не выполняют задачи без контроля и как это изменить?44%
Где чаще всего клиника теряет деньги каждый день и не замечает этого?31%
Почему открытие нового направления не всегда приносит прибыль?19%
The shares total 163%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none.The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100.Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 22 most recent posts we hold, published 21 July 2026 to 7 August 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 706,597 of 1,350,102entries 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
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.
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 6 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Медицинский Корпоративный Университет” (@mcu_expert), 3,469 subscribers as measured 6 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mcu_expert.
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.