Descripción
AGUJAS PARA ANGIOGRAFIA CEREBRAL. DE PARED DELGADA TIPO: COURNAND. LONGITUD. 75 MM CALIBRE 18 G.
Clave de producto IMSS
060.040.0238.11
Cada círculo representa una de las 8 compras de AGUJAS realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2015.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 2 | 1,184 MXN | 163.3 MXN | 16 % | 2.24 | 19 de diciembre de 2011 | |
| Delegación Baja California Almacen Delegacional En Baja California Norte | Baja California | 1 | 2,397.5 MXN | 330.7 MXN | 16 % | 4.64 | 13 de septiembre de 2013 |
| Delegación Nayarit Almacen Delegacional En Nayarit | Nayarit | 1 | 3,580.1 MXN | 455.4 MXN | 14.6 % | 5.25 | 1 de abril de 2011 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 1 | 3,857 MXN | 532 MXN | 16 % | 0.8 | 5 de junio de 2014 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 1 | 1,252.8 MXN | 211.2 MXN | 20.3 % | 2.43 | 9 de febrero de 2011 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 1 | 165.1 MXN | 22.8 MXN | 16 % | 0.32 | 18 de marzo de 2015 |
| H. de Especialidades Núm 25, Monterrey, N.L. Umae Especialidades Nuevo Leon | Nuevo León | 1 | 580 MXN | 80 MXN | 16 % | 0.16 | 27 de julio de 2010 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ALDACO MEDICAL INSTRUMENTS, S.A. DE C.V. | 1 | 46.7 MXN | 16 % | 0.641 | 2011 - 2011 |
| DISPOSITIVOS IMPLANTABLES DE MEXICO, S. A. DE C. V | 1 | 211.2 MXN | 20.3 % | 2.43 | 2011 - 2011 |
| DISTRIBUIDORA SEVI, S.A. DE C.V. | 1 | 116.6 MXN | 16 % | 1.6 | 2011 - 2011 |
| ENDOMEDICA,S. A. DE C. V. | 1 | 455.4 MXN | 14.6 % | 5.25 | 2011 - 2011 |
| ESCAMILLA ZENTENO AURORA | 1 | 330.7 MXN | 16 % | 4.64 | 2013 - 2013 |
| HI-TEC MEDICAL DEL SUR, S.A. DE C.V. | 1 | 22.8 MXN | 16 % | 0.32 | 2015 - 2015 |
| LEVBETH MEDICAL, S.A. DE C.V. | 1 | 80 MXN | 16 % | 0.16 | 2010 - 2010 |
| PE MEDICAL SA DE CV | 1 | 532 MXN | 16 % | 0.8 | 2014 - 2014 |
Con datos de Cero Desabasto, que es un colectivo impulsado por Nosotrxs que reúne a pacientes, familiares de pacientes, médicos, organizaciones, académicos y autoridades para lograr el acceso efectivo a medicamentos e insumos médicos con el fin de garantizar el derecho a la salud.
| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.0238.11&format=csv")
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Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
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library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.0238.11")
Agrega en tu código:
#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.0238.11&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.0238.11&format=csv')
data = csv.reader(response)
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import pandas as pd
#Read data into pandas
df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.0238.11&format=csv')
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import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.0238.11')
data = json.loads(response.read())
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import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.040.0238.11')