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 10 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 why it has no browse page of its own yet.
Growth
32 measurements spanning 42 days, net -66. 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 14,527–14,651 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 32
Measured (UTC)
Subscribers
Change
18 Sept 2026, 04:01
14,570
+10
16 Sept 2026, 02:01
14,560
+6
14 Sept 2026, 09:58
14,554
+5
12 Sept 2026, 16:20
14,549
+8
10 Sept 2026, 18:59
14,541
-10
7 Sept 2026, 20:57
14,551
-3
3 Sept 2026, 06:23
14,554
-7
2 Sept 2026, 04:25
14,561
-5
1 Sept 2026, 05:39
14,566
-2
31 Aug 2026, 08:46
14,568
-5
30 Aug 2026, 07:54
14,573
-1
29 Aug 2026, 04:16
14,574
-2
28 Aug 2026, 07:03
14,576
+1
27 Aug 2026, 07:58
14,575
-7
26 Aug 2026, 10:56
14,582
-2
25 Aug 2026, 14:12
14,584
-11
24 Aug 2026, 15:12
14,595
-4
23 Aug 2026, 02:04
14,599
-5
21 Aug 2026, 12:28
14,604
+4
19 Aug 2026, 17:45
14,600
first reading
Engagement
23 posts held, back to 29 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 54 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
7.57%
avg views ÷ 14,570 subscribers
Avg views / post
1,100
4 posts measured
Reaction rate
2.34%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 23 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 September 2026
Posts held
23 (29 July 2026 – 2 September 2026)
Views total
4,411
Reactions total
103
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
2 Sept 2026, 19:47 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
Video runtime
13m 00s
Average length
52s
Measured directly from 15 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
694 reactions across 23 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 42.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
295
42.5%
👍
227
32.7%
❤
170
24.5%
🎉
2
0.288%
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 23 of the 23 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 694 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 23 most recent posts we hold, published 29 July 2026 to 2 September 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.
ЧТО Я С СОБОЙ СДЕЛАЛА?😳
Виолетта, 37 лет
📌Основная жалоба — выраженные жировые пакеты в области нижних век, которые создавали уставший, «грозный» вид и визуально добавляли возраст.
✔️Было выполнено:
🔴нижняя трансконъюнктивальная блефаропластика с перераспределением жировых пакетов
⚡️Прошло 3 месяца после операции. На этом этапе уже хорошо заметен результат: область нижних век стала более гладкой, взгляд выглядит …
Преображение от Чернышева Георгия Михайловича
Алене 45 лет и 2 недели назад выполнили Deep Plane фейслифтинг + медиальную платизмопластику 🤌
Промежуточный результат можно оценить на фото 🔥
Записаться на консультацию можно
▫️по номеру +7(495)-120-70-88
▫️по ссылке https://www.frauklinik.ru/form/frau_klinik
Почему всё больше выбирают Oligio для омоложения лица?
Oligio помогает коже запустить естественные процессы обновления и выработки коллагена.
В результате кожа становится более плотной и упругой, овал лица — более чётким, а мелкие морщинки менее заметными.
Самое главное — результат выглядит естественно: лицо сохраняет свою мимику и индивидуальность, а кожа выглядит более свежей и подтянутой. 🤍
✨ Чёткий овал
✨ Упр…
Преображение от Гарифуллина Руслана Айдаровича
Подтяжка лица в 40 — рано?
По показаниям — 👌
Результат яркой Ольги в 6 месяцев после Deep Plane фейслифтинга!
Записаться на консультацию можно
▫️по номеру +7(495)-120-70-88
▫️по ссылке https://www.frauklinik.ru/form/frau_klinik
Юлия давно следила за работами Сергея Николаевича Блохина и еще много лет назад увидела его в программе «На 10 лет моложе». Тогда она впервые подумала, что хотела бы однажды доверить свою операцию именно ему
И такая возможность появилась — Юлия выиграла конкурс и стала пациенткой Сергея Николаевича
Выполнили комплексную коррекцию возрастных изменений: фейслифтинг в сочетании с коронарным лифтингом лба
Основная зад…
Потеряла 10 лет на операционном столе 😱
Изменения с возрастом обычно проявляются комплексно: меняется овал лица, ткани становятся менее плотными, появляется тяжесть в нижней трети, а взгляд может выглядеть менее открытым и свежим.
В данном случае мы выбрали комплексную тактику коррекции и выполнили:
• расширенную подтяжку нижней трети лица и шеи
• частичную подтяжку средней трети лица
• эндоскопическую подтяжку ве…
Когда первые признаки возрастных изменений только начинают появляться, их можно аккуратно скорректировать, сохранив естественность и индивидуальность лица
Валерия очень яркая и красивая девушка. Но в последнее время ее стали беспокоить мимические морщины и первые проявления птоза. А еще хотелось улучшить качество кожи — особенно в преддверии юбилея🎉
На консультации мы составили комплексный план омоложения и провели…
Преображение от Абукаровой Мадины Мурсаловны
1 месяц после омолаживающего комплекса 👇
Фейслифтинг + лобно-височный лифтинг + нижняя бесшовная блефаропластика (с перераспределением грыжевых пакетов)
Результат еще не окончательный, но уже заметно, как взгляд стал более открытым + появился четкий шейно-подбородочный угол 🤍
Записаться на консультацию можно
▫️по номеру +7(495)-120-70-88
▫️по ссылке https://www.fraukli…
Когда отражение в зеркале перестает радовать…
Пластический хирург Пискунов Александр
Пациентке — 55 лет. Больше всего ее беспокоили выраженные носогубные складки, а с возрастом стали заметнее изменения в нижней трети лица и области шеи: появились брыли, контур лица потерял четкость.
При этом для пациентки было важно сохранить свою индивидуальность. Никаких кардинальных перемен — только свежее, отдохнувшее и естест…
📢 ИЩЕМ БЛОГЕРОВ НА МАММОПЛАСТИКУ! 💜
Приглашаем блогеров к сотрудничеству с ФРАУ КЛИНИК для участия в проекте по маммопластике.
Если вы ведёте блог, готовы делиться своим опытом и хотите рассказать аудитории о процессе — будем рады обсудить сотрудничество. Рассматриваем блогеров с аудиторией от 10.000 подписчиков🤍
📩 Пишите в комментариях + — расскажем все условия и ответим на вопросы.
Выглядеть мамой, а не бабушкой
Людмила пришла к нам после похудения на 20 кг. Лишний вес ушёл, но вместе с ним изменился и овал лица.
Мы выполнили
✔️фейслифтинг
✔️лобно-височный лифтинг
✔️пинч блефаропластику
Прошёл год. За это время Людмила похудела ещё на 10 кг. Обычно после операции мы не рекомендуем так резко снижать вес - это может отразиться на результате.
Но в этом случае лицо сохранило форму, а результат ос…
Прощаемся с «валиком» на животе 👋
Локальные жировые отложения в области живота могут быть особенно заметны и не всегда легко корректируются только питанием и тренировками.
❄️ КУЛСКАЛПТИНГ — процедура для работы с локальными жировыми отложениями и моделирования контуров тела.
Записаться на консультацию можно
▫️по номеру +7(495)-120-70-88
▫️по ссылке https://www.frauklinik.ru/form/frau_klinik
👍7❤2🔥1
Showing the 12 most recent of 23 posts we hold for @frau_klinik. 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
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
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.
Пластический хирург Николаева Сандара Афанасьевна @drNikolaevaSandara · 89,735 Telegram ranks this channel #5 of 79 here — alongside 78 others — read 17 August 2026
Анатомия Силуэта® Пластический хирург Орлов Антон, абдоминопластика, маммопластика, бодилифт @anatomiyasilueta_orlov · 39,964 Telegram ranks this channel #46 of 77 here — alongside 76 others — read 30 August 2026
Доктор Карапетян. Пластический хирург @drkarapetyan · 64,155 Telegram ranks this channel #46 of 60 here — alongside 59 others — read 22 August 2026
ПЛАСТИЧЕСКИЙ ХИРУРГ, Седышев Самир @doctor_samir · 23,012 Telegram ranks this channel #60 of 70 here — alongside 69 others — read 19 September 2026
This channel appears in 4 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 18 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“FRAU KLINIK | ФРАУ КЛИНИК” (@frau_klinik), 14,570 subscribers as measured 18 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/frau_klinik.
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.