Descripción
CANULAS PARA DRENAR VENAS CAVAS. RECTA CALIBRE 30 FR.
Clave de producto IMSS
060.167.3817.11
Cada círculo representa una de las 17 compras de CÁNULA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades Cardiológicas No. 34, Centro Médico Nacional del Noreste. Umae Cardiologia En Nuevo Leon | Nuevo León | 11 | 71,610.5 MXN | 7,421.3 MXN | 14.2 % | 3.94 | 24 de diciembre de 2018 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 5 | 36,655.1 MXN | 7,046.5 MXN | 21.8 % | 2.95 | 31 de octubre de 2014 |
| H. de Pediatría, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco. Umae Pediatria Jalisco | Jalisco | 1 | 3,404 MXN | 1,910.7 MXN | 127.9 % | 1.28 | 21 de julio de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| SELECCIONES MEDICAS DEL CENTRO. S. A. DE C. V. | 5 | 7,289.7 MXN | 25.8 % | 2.99 | 2013 - 2018 |
| DIAGNOSTICO Y CIRUGIA, S.A. DE C.V. | 4 | 2,718.1 MXN | 12.4 % | 1.23 | 2012 - 2014 |
| EDWARDS LIFESCIENCES MEXICO, S. A. DE C. V. | 3 | 2,199.3 MXN | 14 % | 1.43 | 2009 - 2011 |
| APLICACIONES INTEGRALES EN MEDICINA, S.A. DE C.V. | 2 | 1,861.7 MXN | 12.9 % | 0.905 | 2014 - 2014 |
| GAMA COMERCIAL, S. DE R. L. DE C. V. | 1 | 46.9 MXN | 1.85 % | 0.0185 | 2013 - 2013 |
| RICARDO MANUEL ROCHA MEZA | 1 | 1,910.7 MXN | 127.9 % | 1.28 | 2009 - 2009 |
| TERUMO MEDICAL DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 1 | 352 MXN | 16 % | 0.32 | 2018 - 2018 |
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=060.167.3817.11&format=csv")
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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=060.167.3817.11")
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#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.167.3817.11&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=060.167.3817.11&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=060.167.3817.11&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=060.167.3817.11')
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=060.167.3817.11')