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 14 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 97% 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 why it has no browse page of its own yet.
Growth
10 measurements spanning 36 days, net -15. 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 3,600–3,619 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
17 Sept 2026, 21:59
3,602
-3
13 Sept 2026, 13:15
3,605
-4
9 Sept 2026, 21:40
3,609
-1
4 Sept 2026, 14:38
3,610
-3
28 Aug 2026, 21:35
3,613
-1
25 Aug 2026, 21:14
3,614
+2
22 Aug 2026, 22:06
3,612
-3
16 Aug 2026, 13:54
3,615
-2
13 Aug 2026, 07:07
3,617
no change
12 Aug 2026, 23:31
3,617
first reading
Engagement
15 posts held, back to 15 December 2025 — 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 15 posts for this entry, the most recent from 31 March 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
59s
Average length
59s
Measured directly from 1 video 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
130 reactions across 13 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 42.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
55
42.3%
❤
51
39.2%
🔥
24
18.5%
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 13 of the 15 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 130 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 15 December 2025 to 31 March 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.
К вопросу об элиминационной диете при Атд
На ежегодной конференции Американской академии аллергии, астмы и иммунологии (AAAAI) в 2026 были представлены результаты исследования, выполненного д-ром В.Эльверсон и соавторами из Бостонской детской больницы, США, и посвященного организации и роли питания детей с атопическим дерматитом (АтД).
Исследователи проанализировали медицинские карты 126 пациентов в возрасте от 3 ме…
Длительное применение ингибиторов 5-альфа-редуктазы и риск остеопороза у женщин
Д-р Д.Мендез и соавторы из США опубликовали в журнале американской академии дерматологии результаты исследования риска развития остеопороза или остеопении на фоне длительного применения ингибиторов 5-альфа-редуктазы (5-АР) в терапии алопеций у женщин.
Актуальность своей работы исследователи объяснили необходимостью «восполнения пробела …
Связь табакокурения и Псориатического артрита (ПсА)
В зарубежном медицинском журнале д-р С.Ян и соавторы из Китая опубликовали результаты поперечного исследования распространенности табакокурения и связи этой вредной привычки с тяжестью заболевания и псориатическим артритом (ПсА) у больных псориазом с вовлечением ногтей.
Авторы проанализировали данные 1044 пациентов с псориазом ногтей из популяционного регистра Кит…
SKINCLUB — это курс для врачей, которые хотят видеть кожу глубже, системно и клинически обоснованно.
Для записи и по всем интересующимся вопросам обращайтесь к ассистенту:
📲 8 977 619 19 89
@dr_tsoy_assistant
Есть вопросы? ⤵️
Почему так важно понимать врачу какой элемент он видит перед собой, когда осматривает пациента ? Потому что это и есть Азбука с чего начинается чтение кожи....
😶«Подобные мифы возникают там, где нет системного понимания физиологии кожи.
📚В курсе SkinClub по дерматологии мы разбираем анатомию, функции кожи и клиническую логику — без псевдонауки.
🥼Если Вы врач и хотите уверенно объяснять пациентам “почему можно”, а не просто “почему нельзя” — приходите учиться.
📚Кому и зачем подойдёт курс SKINCLUB
Курс SKINCLUB выстроен так, чтобы быть полезным специалистам с разным уровнем подготовки и профессиональными задачами, объединённым пониманием кожи как органа и маркера системных процессов.
👩⚕️ Для дерматовенерологов
Курс помогает:
• систематизировать фундаментальные знания;
• усилить клиническое мышление;
• быстрее выстраивать дифференциальный ряд;
• увереннее работать со сло…
📚Курс лекций для врачей SKINCLUB — программа обучения
Курс выстроен последовательно: от фундамента дерматологии к клиническому мышлению, дифференциальной диагностике и системному подходу к кожным заболеваниям.
1. Фундамент дерматологии. Кожа как орган
Анатомия и гистология кожи через клинические примеры. Понимание структуры кожи как основы для интерпретации симптомов и выбора тактики лечения.
2. Как «читать» кожу…
Dr.Tsoy pinned «Как выбрать тариф участия в Skin Lab Тарифы отличаются не «уровнем важности», а глубиной вовлечения и форматом работы. Ниже — ориентиры, которые помогут выбрать оптимальный вариант. 💎 Тариф Derm.Basic — доступ к лекциям на 1 месяц — PDF-конспекты к лекциям…»
Как выбрать тариф участия в Skin Lab
Тарифы отличаются не «уровнем важности», а глубиной вовлечения и форматом работы. Ниже — ориентиры, которые помогут выбрать оптимальный вариант.
💎 Тариф Derm.Basic
— доступ к лекциям на 1 месяц
— PDF-конспекты к лекциям
— доступ к общему чату (без разбора личных клинических случаев)
— сертификат участника
Стоимость: 20 000 ₽
⸻
💎 Тариф Derm.Basic+
— доступ к лекциям на 2 мес…
🔔 Скоро стартует набор в Skin club
В ближайшее время открывается набор в закрытую образовательную группу Skin club для врачей и специалистов, работающих с кожей, волосами и ногтями.
Обучение выстроено в формате абонемента и включает:
• лекции от фундамента к клинике;
• системный подход к диагностике и лечению;
• клинические разборы и алгоритмы.
Тарифы участия:
💎 Derm.Basic
— доступ к лекциям на 1 месяц
— PDF-кон…
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @doctsoyelena. 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.
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
@doctsoyelena 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.
@dr_tsoy_assistant named in 1 post, 13 August 2026 – 13 August 2026
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.
Доктор Евстигнеева @evstigneeva_gastro · 26,808 Telegram ranks this channel #39 of 92 here — alongside 91 others — read 11 September 2026
Dr.Anshina @DrAnshina · 398,031 Telegram ranks this channel #46 of 71 here — alongside 70 others — read 12 August 2026
ᴍᴀᴢᴀᴇᴠᴅᴏᴄ @mazaevdoc · 36,624 Telegram ranks this channel #80 of 81 here — alongside 80 others — read 1 September 2026
This channel appears in 3 seed channels' Telegram-generated recommendation lists 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 17 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Dr.Tsoy” (@doctsoyelena), 3,602 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/doctsoyelena.
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.