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 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 37% 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
33 measurements spanning 42 days, net -43. 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 10,725–12,802 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 33
Measured (UTC)
Subscribers
Change
17 Sept 2026, 17:22
12,227
-335
15 Sept 2026, 17:16
12,562
+299
14 Sept 2026, 01:56
12,263
-5
12 Sept 2026, 09:56
12,268
+322
10 Sept 2026, 04:18
11,946
-344
7 Sept 2026, 00:59
12,290
-75
4 Sept 2026, 07:59
12,365
+205
2 Sept 2026, 17:37
12,160
-8
1 Sept 2026, 12:47
12,168
+530
31 Aug 2026, 15:13
11,638
-1
30 Aug 2026, 11:38
11,639
-7
29 Aug 2026, 11:06
11,646
-548
28 Aug 2026, 11:32
12,194
+392
27 Aug 2026, 12:33
11,802
+289
26 Aug 2026, 08:53
11,513
+140
25 Aug 2026, 12:16
11,373
+408
24 Aug 2026, 10:29
10,965
-56
22 Aug 2026, 21:14
11,021
-1,257
21 Aug 2026, 09:47
12,278
+545
20 Aug 2026, 08:28
11,733
first reading
Engagement
81 posts held, back to 28 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 46 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
17.0%
avg views ÷ 12,227 subscribers
Avg views / post
2,070
24 posts measured
Reaction rate
0.575%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
24
of 81 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
81 (28 July 2026 – 2 September 2026)
Views total
49,768
Reactions total
286
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
2 Sept 2026, 22:54 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
7m 37s
Average length
57s
Measured directly from 8 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
1,003 reactions across 76 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 25.8% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
259
25.8%
🔥
226
22.5%
👏
184
18.3%
❤
158
15.8%
👌
89
8.87%
🤔
68
6.78%
🤩
14
1.40%
🥰
3
0.299%
😁
2
0.199%
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 81 of the 81 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 1,048 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 81 most recent posts we hold, published 28 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.
Резонанс вокруг Стэнфордского университета: новые детали конфликта 🎓
Публикация переписки экс-ректора Стэнфорда стала ответом на критику, содержащуюся в новой книге, посвященной вопросам научной этики. Данный инцидент вновь поднимает важную дискуссию о границах между личной ответственностью руководителя и системными ошибками в управлении университетом.
🚨 Новые чек-листы Росздравнадзора: к чему готовиться?
Росздравнадзор утвердил обновленные чек-листы для контроля за обращением медицинских изделий.
Главное:
🎥 Новые формы контроля теперь официально закреплены.
🎥 Проверки станут более структурированными.
🎥 Важно заранее проверить свою документацию на соответствие актуальным критериям.
Не упустите возможность минимизировать риски при плановых и внеплановых проверках…
Новые правила оказания помощи детям с хирургическими заболеваниями 🩺
Приказ Минздрава №697н вносит существенные изменения в порядок медицинской помощи детям. Что это значит для системы здравоохранения и специалистов на местах?
Ключевые аспекты:
🎥 Какие изменения коснутся маршрутизации пациентов?
🎥 Как трансформируются стандарты оказания помощи?
🎥 Какие нюансы стоит учесть медицинским организациям уже сейчас?
⚡ Под…
🚨 Важно: Минздрав обновил инструкции к валацикловиру
Появились новые сведения о нежелательных реакциях. Специалистам необходимо ознакомиться с изменениями для обеспечения безопасности и соблюдения норм комплаенса.
⚡ Подробности в нашей статье
🔐 «А работодатель видит, что я спрашиваю у корпоративного ИИ?»
Это один из вопросов, который возникает у сотрудников после внедрения внутреннего ChatGPT.
В не вошедшем в интервью фрагменте Сергей Исаев: логи корпоративного AI-сервиса действительно существуют, но доступ к ним есть только у ограниченного круга сотрудников ИБ. Поэтому ситуация «Вася спросил — Маша из соседнего отдела увидела» не предполагается.
При э…
⚠️ Вниманию стоматологов: Минздрав меняет правила игры!
С 1 октября 2026 года порядок оказания стоматологической помощи взрослым будет официально другим.
Что это значит для вас?
🎥 Какие процессы придется перестроить?
🎥 Какие документы станут обязательными?
🎥 К чему готовиться медицинскому персоналу?
Не ждите дедлайна — узнайте обо всех изменениях первыми.
⚡ Подробности в нашей статье
⚡️ Врачи КДКБ провели уникальный гемодиализ новорожденному весом 3,5 кг
В Краевой детской клинической больнице спасают малыша с терминальной стадией почечной недостаточности.
Главное:
🎥 Это первый случай в истории больницы, когда новорожденного подключали к аппарату «искусственная почка».
🎥 Из-за критически малого веса ребенка врачи использовали кровь донора для заполнения магистрали аппарата, чтобы не допустить ги…
🩺 Анемия по ЭКГ и победы в «Умнике»: что нового в мире медицины?
В свежем материале разбираем две совершенно разные, но одинаково захватывающие темы:
🎥 Диагностика анемии по ЭКГ. Можно ли увидеть изменения крови на «электрической карте» сердца? Обсуждаем нюансы и возможности метода.
🎥 Триумф молодых ученых. Рассказываем о пяти победителях конкурса «Умник-2026». Какие проекты принесли им победу и что это значит для р…
🎭 Театр кукол имени Образцова — маленьким пациентам
Творчество выходит за пределы сцены: артисты знаменитого театра выступили перед детьми, находящимися на лечении.
Такие выезды — это не просто развлечение, а важная часть психологической поддержки детей в период реабилитации. Смех и погружение в сказку помогают снизить уровень стресса и создать позитивный настрой на выздоровление.
⚡ Подробности в нашей статье
Уникальная операция: нижегородские хирурги восстановили пищевод пациенту с редкой патологией 🏥
Команда специалистов из Нижегородской области совершила сложнейшую реконструктивную операцию. Пациенту с редким заболеванием требовалось полное восстановление функции пищевода.
Что было сделано:
🎥 Проведена высокотехнологичная реконструкция пищевода.
🎥 Хирурги успешно применили сложные методики, позволившие избежать тяжел…
Когда +3% к точности — это очень много.
Допустим, фармпроизводитель прогнозирует спрос.
🎥 Слишком низкий прогноз → товара не хватит.
🎥 Слишком высокий → деньги заморожены на складе, появляется риск оверстока и списаний.
В интервью Сергей Исаев рассказал, что применение моделей позволило повысить точность прогнозирования примерно на 3–5% в среднем, а по отдельным SKU — на 30–40%.
Следующий шаг — оптимизация товарно…
Цифровой след или «исчезающее» обсуждение?
Странная ситуация на госсайте: раздел с отзывами граждан по поводу нового правила финансирования науки внезапно перестал существовать.
Когда общественное мнение становится «неудобным», оно просто удаляется с сайта?
Или это очередная ошибка IT-служб?
⚡ Подробности в нашей статье
❤7👍5🔥5
Showing the 12 most recent of 81 posts we hold for @pharmpeople. 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 2 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.
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.
“Люди Фармы | AI-медиа” (@pharmpeople), 12,227 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/pharmpeople.
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.