3 measurements spanning 9 days, net +3. 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 799–802 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
15 Aug 2026, 02:56
802
+3
6 Aug 2026, 15:31
799
no change
6 Aug 2026, 06:33
799
first reading
Engagement
20 posts held, back to 24 June 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 · 30 days
74.7%
avg views ÷ 802 subscribers
Avg views / post
599
12 posts measured
Reaction rate
1.18%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
12
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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 4 August 2026
Posts held
20 (24 June 2026 – 4 August 2026)
Views total
7,189
Reactions total
85
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Aug 2026, 15:31 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.
Reaction mix
144 reactions across 20 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 30.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
44
30.6%
❤🔥
44
30.6%
🔥
18
12.5%
😍
12
8.33%
🏆
6
4.17%
💯
6
4.17%
😭
4
2.78%
👌
3
2.08%
🥰
3
2.08%
👏
2
1.39%
🎉
1
0.694%
🙏
1
0.694%
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 144reactions 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 24 June 2026 to 4 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.
⏪ تدریس بخشی از کتاب Resilience the science of mastering life's greatest challenges توسط دکتر سورنا حیدری
نمونهای از دورهی آموزشی برگزارشده جهت آمادگی در هجدهمین دوره المپیاد آموزش پزشکی
🖌 جهت کسب اطلاعات بیشتر و ثبتنام پکیجهای آموزشی میتوانید به ادمین مراجعه کنید
🔁 @medall_academy
حمیدرضا که بهتازگی وارد محیط بالینی شده، مشاهده میکند که رزیدنتها با وجود اینکه بلدند چگونه پای شکسته را گچ بگیرند، اما با این حال در بسیاری از موارد این کار را بهنحو احسن انجام نمیدهند.
کدامیک از سوالات زیر به حمیدرضا در حل مسئله کمک نمیکند؟
برای رزیدنتها چه اتفاقی میافتد اگر پای بیمار را درست گچ بگیرند؟27%
برای رزیدنتها چه اتفاقی میافتد اگر پای بیمار را اشتباه گچ بگیرند ؟15%
برای رزیدنتها چه اتفاقی میافتد اگر پای بیمار را گچ نگیرند ؟44%
چه موانعی برای رزیدنتها در هنگام گچ گرفتن وجود دارد ؟14%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
⏪ تدریس بخشی از کتاب Reconsidering Resilience in Education توسط دکتر یاسر داودی
نمونهای از دورهی آموزشی برگزارشده جهت آمادگی در هجدهمین دوره المپیاد آموزش پزشکی
🖌 جهت کسب اطلاعات بیشتر و ثبتنام پکیجهای آموزشی میتوانید به ادمین مراجعه کنید
🔁 @medall_academy
⏪ مدیریت زمان سر جلسه آزمون
📌 00:25 مدت زمان آزمون و خستگی سرجلسه
📌 02:50 سوالات مختلف
📌 05:10 مشکلات احتمالی در روند برگزاری آزمون
🔁سورنا حیدری بیگوند
📌دانشجوی پزشکی دانشگاه علوم پزشکی کرمانشاه
🥇مدال طلای گروهی آموزش پزشکی ، دوره هفدهم
🔁@medall_acade
سلام و احترام خدمت مدآلی های عزیز☘
مسیر آمادگی و شرکت در المپیاد، علاوه بر جنبههای علمی، با چالشها و تجربیات شناختی و روانشناختی متعددی همراه است. از شما دعوت میکنیم با مشارکت در این پژوهش، به درک بهتر عواملی که میتوانند در ارتقای تابآوری و موفقیت دانشجویان نقش داشته باشند، کمک کنید.
📋 عنوان پژوهش:
«پیشبینی تابآوری براساس یادگیری خودتنظیمی و انعطافپذیری شناختی در شرکتکنندگان المپیادهای علوم پزشکی: نقش تع…
⏪ مروری جامع بر مهمترین مدلهای طراحی آموزشی؛
✅ از چارچوب ADDIE تا مدلهای Dick & Carey، Kemp–Morrison–Ross، Merrill’s Pebble-in-the-Pond، SAM و Rapid Prototyping، با تمرکز بر ساختار، توالی، انعطافپذیری و فرایند توسعه آموزش در هر یک از این مدلها.
📚 جمع بندی مدل های طراحی آموزشی: منبع شماره ۲؛ فصل اول
🔁 @medall_academy
دکتر زمانی، رزیدنت پزشکی داخلی، برای مدیریت استرس شدید خود، تصمیم میگیرد که ورزش را شروع کند. براساس مفاهیم یادگرفته شده در ارتباط با آمادگی جسمانی، کدام یک از توصیه های زیر به تاب آوری فیزیکی او کمکی نمی کند و اشتباه است؟
انواع مختلفی از ورزش را امتحان کند و به یک نوع اکتفا نکند.41%
برای خود یک گروه اهداف مشخص تعیین کند و در صورت رسیدن به آن به خود پاداش دهد.10%
از دوست یا همکاری کمک بگیرد تا باهم به ورزش بپردازند و از این طریق شبکه اجتماعی خود را هم ارتقا بدهد14%
تمرین باید با شدت ثابت و نه خیلی بالا باشد تا به فرد آسیب نزند.35%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
⏪ مدل SPICES که توسط پروفسور هاردن و همکارانش برای تحلیل و طراحی برنامههای درسی آموزش پزشکی ارائه شده است، شش بُعد راهبردی را در قالب یک طیف میان رویکردهای نوین و سنتی معرفی میکند.
در این مدل، برنامه درسی الزاماً در یکی از دو انتهای هر طیف قرار نمیگیرد، بلکه میتوان جایگاه آن را در هر بُعد مشخص کرد؛ ازاینرو، SPICES چارچوبی کاربردی برای طراحی، بازنگری، مقایسه و اصلاح برنامههای درسی پزشکی و انتخاب روشهای مناسب ت…
⏪ تدریس بخشی از مقاله Adaptive leadership during challenging times: Effective strategies for health professions educator
(رفرنس شمارهی سه) توسط دکتر سینا نداف فیض آبادی
نمونهای از دورهی آموزشی برگزارشده جهت آمادگی در هجدهمین دوره المپیاد آموزش پزشکی
🖌 جهت اطلاعات بیشتر و ثبت نام پکیجهای آموزشی میتوانید به ادمین مراجعه کنید
🔁 @medall_academy
⏪ پاسخ تشریحی کوییز:
‼️ از دید رفرنس، دو تا از ارزشمندترین خروجیهای سازمانی منتورینگ که مستقیما به پایداری و تابآوری سازمان کمک میکنند عبارتند از:
۱- کاهش جابهجایی کارکنان (Reduced turnover)
۲- حفظ و توزیع دانش سازمانی (Retention and distribution of organizational knowledge)
✅ تنها گزینه ۱ هر دو پیامد را بهطور همزمان و با شاخصهای قابل اندازهگیری (۲۵٪ کاهش جابهجایی و ثبت ۴۰ مورد دانش) نشان میدهد؛ بنابراین…
🔁 نحوه پاسخگویی به انواع سوالات در مرحله اول المپیاد آموزش پزشکی (بخش دوم)
📌 سوالات EM (جورکردنی) 00:31
📌 از کجاها EM طرح میشه 1:36
📌 سوالات puzzle (گروهبندی) 3:10
📌نکته مهم در ارتباط با drag&drop ( کشیدن و جایگذاری کردن) 7:10
🔁 یاسر داودی
📌 دانشجوی پزشکی دانشگاه علوم پزشکی تهران
🥉مدال برنز انفرادی آموزش پزشکی ، دوره هفدهم
🔁 @medall_academy
🔥5❤🔥1😍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @medall_academy. 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 3 polls we hold for this entry, as Telegram rendered them when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
حمیدرضا که بهتازگی وارد محیط بالینی شده، مشاهده میکند که رزیدنتها با وجود اینکه بلدند چگونه پای شکسته را گچ بگیرند، اما با این حال در بسیاری از موارد این کار را بهنحو احسن انجام نمیدهند.
کدامیک از سوالات زیر به حمیدرضا در حل مسئله کمک نمیکند؟
برای رزیدنتها چه اتفاقی میافتد اگر پای بیمار را درست گچ بگیرند؟27%
برای رزیدنتها چه اتفاقی میافتد اگر پای بیمار را اشتباه گچ بگیرند ؟15%
برای رزیدنتها چه اتفاقی میافتد اگر پای بیمار را گچ نگیرند ؟44%
چه موانعی برای رزیدنتها در هنگام گچ گرفتن وجود دارد ؟14%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
دکتر زمانی، رزیدنت پزشکی داخلی، برای مدیریت استرس شدید خود، تصمیم میگیرد که ورزش را شروع کند. براساس مفاهیم یادگرفته شده در ارتباط با آمادگی جسمانی، کدام یک از توصیه های زیر به تاب آوری فیزیکی او کمکی نمی کند و اشتباه است؟
انواع مختلفی از ورزش را امتحان کند و به یک نوع اکتفا نکند.41%
برای خود یک گروه اهداف مشخص تعیین کند و در صورت رسیدن به آن به خود پاداش دهد.10%
از دوست یا همکاری کمک بگیرد تا باهم به ورزش بپردازند و از این طریق شبکه اجتماعی خود را هم ارتقا بدهد14%
تمرین باید با شدت ثابت و نه خیلی بالا باشد تا به فرد آسیب نزند.35%
Shares as published. No per-option vote count is published by Telegram, so none is shown.
سوال:
شما رئیس دانشکده هستید و برنامه منتورینگ یک ساله با بودجه محدود اجرا شده است. برای تمدید بودجه، باید مستندی ارائه دهید که بیشترین تأثیر سیستماتیک برنامه را نشان دهد. کدام شاخص ترکیبی، با استناد به جدول مزایای سازمانی، قانعکنندهترین توجیه را دارد
1. کاهش ۲۵٪ جابهجایی کارکنان همراه با مستندسازی ۴۰ مورد دانش بالینی ثبتشده در بانک دانش سازمان.17%
2. افزایش ۲۰٪ بهرهوری پژوهشی و گزارش ۹۰٪ رضایت منتورها از پیشرفت شغلی فردی.35%
3. بهبود فرهنگ ارتباطات میانبخشی و افزایش ۱۵٪ عملکرد کاری تیمهای آموزشی در ارزشیابی سالانه.35%
4. حفظ ۸۰٪ دانش ضمنی اساتید بازنشسته و افزایش ۱۰٪ تعداد پروژههای مشترک بینگروهی.12%
Shares as published, totalling 99%. No per-option vote count is published by Telegram, so none is 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 20 most recent posts we hold, published 24 June 2026 to 4 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 — 187,613 of 1,481,502entries 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 8 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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
1
vacant every time we have ever looked
@medall_academy named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@medall_acade named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
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 15 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“آکادمی مدآل” (@medall_academy), 802 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/medall_academy.
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.