Health & wellness — 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 18 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 92% 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 the other topics.
Growth
18 measurements spanning 66 days, net +857. 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 8,835–9,950 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
5 Nov 2026, 11:18
9,821
+35
2 Nov 2026, 08:06
9,786
+16
30 Oct 2026, 17:17
9,770
+19
27 Oct 2026, 18:16
9,751
+58
24 Oct 2026, 08:46
9,693
+106
21 Oct 2026, 15:58
9,587
+29
18 Oct 2026, 18:30
9,558
+21
15 Oct 2026, 12:46
9,537
+40
12 Oct 2026, 08:37
9,497
+95
5 Oct 2026, 19:21
9,402
+75
28 Sept 2026, 01:20
9,327
+96
18 Sept 2026, 08:41
9,231
+145
13 Sept 2026, 18:57
9,086
+56
9 Sept 2026, 19:00
9,030
+41
4 Sept 2026, 08:57
8,989
+24
31 Aug 2026, 15:37
8,965
+1
31 Aug 2026, 03:45
8,964
no change
31 Aug 2026, 03:35
8,964
first reading
Engagement
21 posts held, back to 18 August 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 10 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
6.74%
avg views ÷ 9,821 subscribers
Avg views / post
662
10 posts measured
Reaction rate
1.48%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
10
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.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 6 November 2026
Posts held
21 (18 August 2026 – 6 November 2026)
Views total
6,624
Reactions total
98
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Nov 2026, 09:47 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
984
Videos
55
Links
474
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 7 November 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Video runtime
2m 10s
Average length
43s
Measured directly from 3 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
207 reactions across 21 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 37.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
78
37.7%
❤
75
36.2%
👍
28
13.5%
👏
9
4.35%
✍
5
2.42%
👻
5
2.42%
🎃
2
0.966%
💯
2
0.966%
😁
2
0.966%
🫡
1
0.483%
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 21 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 207 reactions 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 18 August 2026 to 6 November 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
Telegram’s own ‘edited’ marker: 1 of 10 posts held from the last 30 days (10.0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
Анемия при обильном менструальном кровотечении: что должен помнить врач?⬇️
Тяжелые менструальные кровотечения — одна из самых частых причин железодефицитной анемии у женщин репродуктивного возраста. Этот тандем напрямую снижает качество жизни: усталость, падение работоспособности, нарушения концентрации, слабость.
Исследования показывают, что женщины часто считают обильные менструации нормой и обращаются за помощью…
«Чувствую неуверенность в назначениях и на приеме».
«Хочу выстроить у себя алгоритм действий в разных ситуациях».
Знакомо? 🤷♂️
Университет дает базу, но часто не дает структуры реального приема:
▫️что назначать и в какой последовательности
▫️как выбирать тактику в спорных ситуациях
▫️как объяснять решения пациентке
▫️как оставаться в доказательной и юридически корректной позиции
Курс «Амбулаторная гинекология» п…
Коллеги, собрали для вас несколько материалов по гинекологии в формате памяток и гайдов 📊
Коротко, структурно и с акцентом на то, что помогает в клиническом мышлении: новые клинические и практические рекомендации для вашей практики
В подборке:
💡 10 ресурсов для гинеколога
10 российских и англоязычных ресурсов — от книг и клинических разборов до подкастов и фильмов
💡 Клинический практикум
3 клинических случая, в к…
Забирайте памятку «Кандидоз: жалобы, диагностика, лечение»💡
Подготовили её по запросу учеников MD.school, чтобы собрать в одном месте всё необходимое для диагностики и лечения вульвовагинального кандидоза.
Обнаружили Candida в анализах — всегда ли нужно лечение? Как отличить носительство от заболевания? И что делать, если симптомы возвращаются снова и снова?
В памятке разобрали:
✔️ Основные симптомы кандидоза и х…
27 готовых гайдов, алгоритмов и шпаргалок для гинеколога — теперь внутри курса «Амбулаторная гинекология»!🔥
Мы серьёзно усилили практическую часть курса и подготовили для учеников целую библиотеку рабочих материалов, которые можно открыть прямо на приёме и быстро сверить тактику.
Что вы получите:
✔️ Патологические выделения: алгоритмы диагностики, ведение рецидивирующего бактериального вагиноза, интерпретация «Фем…
😆😀🥲😆😅🥹😍🥰
Подборка полезных и интересных постов для гинекологов↩️
Новые исследования
⬅️ Осложнения беременности и риск заболеваний сердца, сосудов, почек и обмена веществ
⬅️ Противоэпилептические препараты и эффективность гормональной контрацепции
Рекомендации по диагностике и лечению
💬 5 вопросов про выделения
💬 Когда врачи ошибаются
💬 5 ресурсов, которые мы открываем
Памятки и гайды
⬅️ 10 ресурсов для гинекол…
🧐 УЗИ — не ваша специализация? Это не значит, что вам достаточно только заключения!
Врач УЗД описывает находки, но решение о дальнейшей тактике ведения пациентки принимаете вы.
💬 Здесь возникают вопросы: насколько значимы изменения эндометрия? Действительно ли образование яичника требует дообследования? Можно ли исключить эндометриоз, если на УЗИ всё в норме?
Не обязательно самому проводить УЗИ, чтобы уметь критич…
Страшная сказка от Дарьи
Бурмакиной 🧙♀️
Слушать с осторожностью и
никогда не повторять на
пациентах!
А в честь Хэллоуина открываем
день страшных историй по
версии гинекологов 👻
Поделитесь в комментариях
своими «хоррорами» из
практики:
🖤неожиданными случаями,
🖤забавными диалогами,
или тем, что до сих пор
вспоминаете с дрожью 🎃
__
#md_gynecology
Как получить практический разбор реальных УЗ-изображений от эксперта в гинекологической и пренатальной диагностике?
🔥Мы нашли для вас такого преподавателя!
И не просто врача УЗД, а специалиста, который умеет объяснять сложные диагностические случаи через анатомию, клиническую логику и доказательную медицину.
💡Екатерина Андреева — врач ультразвуковой диагностики клиники Фомина, эксперт в области гинекологического и…
🔥 Забирайте готовый алгоритм гормонального обследования при функциональной гипоталамической аменорее (ФГА)!
Отсутствие менструаций, стресс, интенсивные тренировки, ограничения в питании… А если у пациентки нормальный ИМТ? Как разобраться в причинах и не назначить лишних анализов?
Подготовили для вас практическую памятку, в которой разобрали:
✔️На что обратить внимание при сборе анамнеза и осмотре
✔️Какие гормоны и…
Что положить в аптечку беременной перед путешествием — и какие препараты точно не стоит принимать самостоятельно?💊
❗️Подготовили практический материал «Инфекционная аптечка беременной путешественницы: что взять с собой» — сохраните его для консультаций перед отпуском и отправляйте пациенткам.
Внутри:
🔸 что обсудить до поездки с учётом срока беременности, маршрута, эпидемиологических рисков и вакцинации;
🔸 какие док…
🔍 В анализах — IgM. У пациентки — паника. У врача — несколько минут, чтобы определить дальнейшую тактику.
〰️ Нужно ли повторить исследование? Как оценить авидность?
〰️ Есть ли риск для плода?
〰️ Можно ли продолжать вести беременность самостоятельно или пора подключать инфекциониста?
〰️ А если при постановке на учёт впервые выявлен ВИЧ или гепатит?
〰️ Был контакт с парвовирусом?
〰️ Появилась лихорадка после поездки в…
🔥2❤1
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @md_gynecology. 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.
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.
MD.school | Медицинский онлайн-университет | Доказательная медицина @medicina_discendi · 21,254 Telegram ranks this channel #27 of 98 here — alongside 97 others — read 25 September 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 5 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“MD.school | Гинекология” (@md_gynecology), 9,821 subscribers as measured 5 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/md_gynecology.
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.