4 measurements spanning 6 days, net +72. 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 1,240–1,334 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
9 Nov 2026, 13:40
1,323
+45
6 Nov 2026, 10:06
1,278
+16
3 Nov 2026, 19:16
1,262
+11
3 Nov 2026, 08:22
1,251
first reading
Engagement
20 posts held, back to 24 October 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
104.9%
avg views ÷ 1,323 subscribers
Avg views / post
1,390
20 posts measured
Reaction rate
0.263%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
20
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 2 November 2026
Posts held
20 (24 October 2026 – 2 November 2026)
Views total
27,756
Reactions total
73
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
3 Nov 2026, 08:22 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
73 reactions across 20 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 84.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
62
84.9%
❤🔥
10
13.7%
🙏
1
1.37%
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 73 reactions 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 October 2026 to 2 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: 0 of 20 posts held from the last 30 days (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).
🧠💡 MEDISENSE | MEDICAL RESOURCE
📚 PRACTICAL CARDIOLOGY
کتابی جامع در زمینه قلب و عروق که توسط اساتید مرکز قلب شهید رجایی، به سرپرستی استاد دکتر مجید ملکی و با همکاری دکتر آذین علیزادهاصل و دکتر مجید حقجو تدوین شده است.
🌟 این کتاب علاوه بر انتشار توسط انتشارات معتبر Elsevier، بهعنوان یکی از منابع مورد استفاده برای آمادگی آزمون بورد قلب و عروق در کانادا نیز معرفی میشود.
🔍 WHAT’S INSIDE?
🖋️ الکتروکاردیوگرافی و …
🧠💡 MEDISENSE | GUIDELINE UPDATE
🔴 خونریزی تحتانی گوارشی؛ توصیههای جدید ASGE در سال ۲۰۲۶
📌 WHAT’S NEW? | یافته جدید
انجمن آمریکایی آندوسکوپی گوارش (ASGE) راهنمای جدیدی برای تشخیص و درمان خونریزی حاد دستگاه گوارش تحتانی منتشر کرده است؛ با تمرکز بر انتخاب روش تشخیصی، زمان انجام کولونوسکوپی و روشهای کنترل خونریزی. (giejournal.org)
🔍 KEY UPDATES | نکات کلیدی
🔹 انتخاب روش اولیه: در بیماران همودینامیک پایدار، کولونوس…
🧠💡 MEDISENSE | CLINICAL ALGORITHM
🫀 INITIAL APPROACH TO ACUTE CHEST PAIN
📌 الگوریتم ارزیابی بیمار با درد حاد قفسه سینه؛ از بررسی علائم حیاتی و نوار قلب تا شناسایی علل تهدیدکننده حیات مانند ACS، آمبولی ریه و دایسکشن آئورت.
💡 نکته کلیدی: ابتدا وضعیت همودینامیک بیمار را ارزیابی کنید؛ سپس بر اساس ECG، رادیوگرافی قفسه سینه و مارکرهای قلبی، مسیر تشخیصی را مشخص کنید.
📚 REFERENCE: Braunwald’s Heart Disease | Chapter 32
…
🧠💡 MEDISENSE | RESEARCH UPDATE
🔴 مصرف کانابیس در بارداری؛ نگرانی درباره رشد عصبی کودک
📌 WHAT’S NEW? | یافته جدید
گزارش جدید Medscape Medical News نشان میدهد مصرف کانابیس در دوران بارداری با مشکلات بیشتر توجه و رفتار در کودکان ارتباط دارد؛ این ارتباط در مواردی که مواجهه با THC تا زمان زایمان ادامه داشته، قویتر بوده است.
🔍 KEY POINTS | نکات کلیدی
🔹 توجه و رفتار: مواجهه پیش از تولد با کانابیس با مشکلاتی در توجه و…
🧠💡 MEDISENSE | CLINICAL PEARL
🫀 Common Causes of Acute Chest Pain
درد حاد قفسه سینه میتواند منشأ قلبی، عروقی، ریوی، گوارشی یا عضلانیاسکلتی داشته باشد.
📌 این جدول از براونوالد، مهمترین علل و ویژگیهای افتراقی آنها را در یک نگاه مرور میکند.
💡 نکته بالینی: در ارزیابی اولیه، رد علل تهدیدکننده حیات مانند سندرم کرونری حاد، دایسکشن آئورت و آمبولی ریه در اولویت است.
📚 REFERENCE: Braunwald’s Heart Disease | Chapter …
🧠💡 MEDISENSE | RESEARCH UPDATE
🩸 وقتی HbA1c آزمایشگاهی بالاتر از عدد تخمینی حسگر است!
📌 WHAT’S NEW?
یک مطالعه جدید نشان داده است که در افراد مبتلا به دیابت نوع یک، اگر HbA1c اندازهگیریشده در آزمایشگاه بالاتر از مقدار تخمینی بر اساس اطلاعات حسگر قند خون باشد، احتمال بروز عوارض دیابت بیشتر است.
🔍 WHY IT MATTERS | چرا مهم است؟
🔹 HbA1c آزمایشگاهی میانگین تقریبی قند خون را طی ۲ تا ۳ ماه گذشته نشان میدهد.
🔹 حسگر پ…
━━━━━━━━━━━━━━
🧠💡 MEDISENSE | MEDICINE PODCAST
🔹 EPISODE 01 | قسمت اول
🫀 Approach to the Patient With Chest Pain
📚 در اولین قسمت از مجموعه پادکستهای آموزشی مدیسنس، به سراغ یکی از مهمترین مباحث بالینی در پزشکی میرویم:
🩺 رویکرد به بیمار مبتلا به درد قفسه سینه
📖 این اپیزود بر اساس فصل ۳۲ کتاب Braunwald’s Heart Disease تهیه شده و به بررسی رویکرد بالینی به بیمار، ارزیابی اولیه و نکات کلیدی در تشخیص علل مختلف درد ق…
🧠💡 MEDISENSE | RESEARCH UPDATE
🧠 آیا مصرف کانابیس میتواند خطر ابتلا به اختلال دوقطبی را افزایش دهد؟
📌 WHAT’S NEW?
نتایج یک مطالعه که چندین پژوهش را بررسی کرده، نشان میدهد افرادی که کانابیس (ماریجوانا) مصرف میکنند، ممکن است در آینده بیش از دو برابر بیشتر در معرض ابتلا به اختلال دوقطبی باشند.
همچنین، بروز علائمی مانند تغییرات شدید خلقوخو، افزایش غیرمعمول انرژی و کاهش نیاز به خواب در این افراد حدود دو برابر بیش…
🧠💡 MEDISENSE | RESEARCH UPDATE
💊 داروهای لاغری و مکملهای غذایی؛ ترکیبی که باید مراقبش بود!
📌 WHAT’S NEW?
با افزایش مصرف داروهای لاغری مانند داروهای خانواده GLP-1، بعضی افراد برای کاهش عوارض یا بهبود نتیجه کاهش وزن، به سراغ مکملهای غذایی هم میروند؛ موضوعی که نگرانی پزشکان و نهادهای نظارتی را به دنبال داشته است.
⚠️ WHY IT MATTERS | چرا مهم است؟
🔹 داروهای لاغری ممکن است عوارضی مثل تهوع، مشکلات گوارشی و ضعف ایجاد…
🧠💡 MEDISENSE | GUIDELINE UPDATE
🔴 مدیریت دیابت نوع ۱ در بزرگسالان؛ اجماع بهروزشده ۲۰۲۶
📌 WHAT’S NEW? | یافته جدید
انجمن دیابت آمریکا (ADA) و انجمن اروپایی مطالعه دیابت (EASD)، اجماع جدید خود را برای مدیریت دیابت نوع ۱ در بزرگسالان منتشر کردند؛ راهنمایی که علاوه بر کنترل قند خون، بر فناوریهای نوین، پیشگیری از عوارض و سلامت روان تأکید دارد.
🔍 KEY UPDATES | نکات کلیدی
🔹 فناوریهای نوین: پایش مداوم گلوکز (CGM) و س…
🧠💡 MEDISENSE | RESEARCH UPDATE
🩺 آیا لانگکووید خطر ابتلا به پرفشاری خون را افزایش میدهد؟
📌 WHAT’S NEW?
مطالعهای جدید نشان میدهد که لانگکووید تشخیصدادهشده توسط پزشک، با افزایش خطر بروز پرفشاری خون (Hypertension) در بزرگسالانی که بهدلیل کووید-۱۹ بستری نشدهاند، ارتباط دارد.
📊 KEY FINDING
🔹 حتی پس از عفونت غیرشدید کووید-۱۹، احتمال بروز پرفشاری خون در برخی بیماران ممکن است افزایش یابد.
🩺 CLINICAL TAKEAWAY
ا…
❤🔥3❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @medisense. 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
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 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.
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 9 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“مدیسنس | MEDISENSE” (@medisense), 1,323 subscribers as measured 9 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/medisense.
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.